自從2016年谷歌的人工智能AlphaGo戰勝李世石后，人工智能技術就開始進入大眾視野，逐漸從實驗室走向商業化應用。剽竊檢測工具助力學術出版傳播，時至今日，人工智能也應用到學術出版領域，并且有效提高了學術出版的運營效率。 

第一，人工智能可輔助學術出版環節進行反剽竊和智能匹配同行評審專家。過去反剽竊主要依靠逐字逐句審查文本的方式，很難監測到隱蔽的剽竊行文。當前，運用人工智能技術不僅可以逐字逐句審查論文，還可以進行整個段落的識別。如致力于推進在線學術資源互聯的CrossRef協會，就設置了專門的剽竊檢測工具CrossCheck，可供學術機構將提交的稿件和已經發表的文獻進行段落、長句、短句、文字綜合對比，同時自動生成匹配度報告。此外，每年發表的學術論文數量巨大，僅2018年全球就有300萬篇學術文章發表，人工審稿的工作量是非常驚人的。利用人工智能技術，可以快速輔助人工完成論文抄襲檢查以及數據篡改等初步環節，大大減少審稿工作量，提升審稿效率。在專家評審環節，此前評審專家由于對研究領域不熟悉，出現了評審耗時過長、有主觀偏見等情況。近年來，人工智能技術也被用于分析和匹配論文潛在同行評審人，幫助論文評審更加高效、專業。 

第二，人工智能可在學術文獻存取環節進行智能學術搜索。近年來，每年都有超過250萬篇學術文章在2萬余種英文學術期刊上發表，以生物醫藥領域為例，每天發布的論文約3000篇。大量學術文獻提供的信息量是巨大的，對學術研究者來說，閱讀所有論文有一定難度，而人工智能技術的應用可以幫助學術研究者在學術文獻存取環節進行智能學術搜索。如微軟的學術搜索就是基于人工智能知識圖譜技術開發的，并且在這一技術下又開發了微軟學術項目，可支持訪問超過1.6億篇學術論文搜索，可識別期刊、作者、論文以及研究領域。該項目通過遞歸算法幫助判斷論文的重要性，從而分析學科中影響力最高的科學家和學術出版物，并對其進行排行，而且該排行是動態的，每日都會更新。再如米塔可以分析用戶的搜索歷史，并推斷用戶的興趣領域，從而給用戶推薦相關的研究論文，并自動創新展示已發布的論文之間的圖譜關系，及時跟蹤學者的研究進展，快速識別研究領域的發展趨勢。雖然當前這些技術尚未得到大規模的應用推廣，但毋庸置疑的是，智能學術搜索將為學術出版傳播帶來重要價值。 

第三，人工智能可在學術文獻質量評價環節進行文獻智能計量。評價學術文獻的質量可以客觀評定學者的作品質量，能夠促進學術文獻的質量提升。以往評價學術文獻一般是通過期刊影響因子，但這 一方法有很大局限性。主要是因為同一期刊上被引用的文獻分布偏差較大，一些文章被大量引用，部分文章卻鮮被引用，所以同一期刊上的所有文章被判斷為同等質量，顯然并不合理。此外，引文分析具有一定滯后性，往往一篇論文發表后，經過很長時間甚至數年才能大致判斷其引用情況，這一滯后性嚴重影響了學術期刊的選題策劃和組稿工作。在文獻計量領域，人工智能發揮了重要作用。如文獻計量智能的開拓者元文獻計量智能，就通過人工智能的機器學習算法，對全球數百萬篇學術文獻進行學習訓練，從而挖掘各領域被引用最多的文章的特征模型。一旦系統接收新稿件，元文獻計量智能就會利用算法從這篇新論文中挖掘數百個特征，并與相關領域中被引用最多的論文特征模型進行匹配，從而預測新論文未來可被引用的次數及影響。大規模的應用表明，元文獻計量智能預測新稿件影響級別的準確性是人工預測的2.5倍。 

全媒體時代，學術出版的內容生產以及內容出版傳播都發生了改變，內容的分眾化、個性化需求日益凸顯，出版傳播的平臺化成為主流，數字技術以及人工智能等新一代信息技術與學術出版更是日趨深度融合，這將為學術出版的傳播帶來深刻變革。時代的變化，要求出版機構靈活高效整合優質專業內容，活用數字技術、人工智能技術等，構建高端學術出版傳播平臺，最大限度釋放學術出版價值。