文章核心观点 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动人工智能与经济社会深度融合，为"人工智能+"赋能学术期刊高能级平台建设提供了政策支持和发展机遇 [1] - "人工智能+"通过深度融入学术期刊出版的全流程，赋能内容策划、编审流程、学术传播与服务，是推动期刊平台实现高能级跃迁的核心路径 [1] - 人工智能在赋能过程中也面临学术诚信与质量危机、人机协同边界模糊、数据安全与隐私泄露等挑战，需要制定规范并探索"人机协同"最佳实践 [4][5] 人工智能赋能学术期刊内容生产与策划 - 人工智能通过对海量学术数据的挖掘与分析，把握学科发展动态和研究热点，为期刊优质内容生产保驾护航 [1] - 利用自然语言处理技术，在海量学术文献数据库中快速准确地检索并自动分析文献，提取关键信息，帮助编辑和研究者把握现有学术文献整体结构 [1] - 分析特定领域的研究热点、创新点和空白点，减少对个人主观性和经验的依赖，提升选题策划的科学性和前瞻性，增强内容的学术引领力 [1] 人工智能赋能学术期刊编辑出版流程 - 人工智能尤其是生成式人工智能可以作为辅助工具参与期刊的组稿约稿、审稿、编辑加工等过程，以提升出版效率与质量，降低出版成本 [2] - 在组稿约稿阶段，人工智能可深入分析潜在作者的学术水平、能力和成果，帮助编辑评估作者与选题的契合度 [2] - 审稿时，人工智能可利用自然语言处理技术对投稿论文进行初筛，评估其创新性、逻辑严谨性和方法论合理性，并进行全方位的学术不端风险检测 [2] - 通过分析论文研究方向与审稿人的评审记录、发表成果和研究领域，实现稿件与审稿人的精准、高效匹配，使同行评议更加科学和理性 [2] - 在编辑加工阶段，基于强大的语料体系、文本生成能力和算法技术，有效识别稿件中的语言表达、标点符号、格式规范等问题，协助编辑纠正不当使用，提升编校效率 [2] 人工智能赋能学术期刊知识传播与服务 - 人工智能可以通过自然语言处理技术、知识图谱、深度学习、图像及视频识别技术、语音识别和合成技术、算法分析等，优化期刊资源整合与传播模式 [3] - 通过分析海量的用户行为数据（如浏览历史、下载记录、搜索查询）以及论文的关键词、参考资料等，精准预测用户潜在兴趣点，"点对点"地将论文推送给可能感兴趣的个体用户 [3] - 根据当下碎片化阅读习惯，将文章核心观点和内容转化为图文摘要、视频解读或大众科普短文，利用"声光电画"等新形态，丰富传播形式，拓宽传播维度 [3] - 在期刊网站或文章页面中设置智能客服机器人，可以24小时回答用户提出的文章基础性问题，实现实时互动交流 [3] - 通过记录和分析用户的互动行为和偏好，实现个性化互动体验，如向用户推送其关注话题的最新讨论、相关研究的后续进展或可能感兴趣的学术论坛、活动，以维护用户的长期关注和参与 [3] 人工智能赋能面临的挑战 - 学术诚信与质量危机风险：人工智能基于海量文献生成逻辑自洽、结构完整的学术文本，可能导致研究者使用人工智能代写论文或部分章节，引发抄袭剽窃、无实质贡献论文、虚假研究成果等问题，损害学术研究可信度并削弱同行评审体系 [4] - 人机协同边界模糊风险：人工智能在学术期刊中的应用使得人机交互增多，可能导致编辑和审稿人对技术产生依赖，消解主体能动性，影响专业判断能力，从而降低期刊的编辑质量和学术水平 [4] - 数据安全与隐私泄露风险：人工智能工具在使用过程中可能会收集用户的学术数据，如作者、审稿人个人简介、论文初稿、研究资料等，造成用户数据和隐私泄露或被恶意篡改的风险 [4][5]

新期刊发布 - 施普林格·自然宣布将于2026年1月推出《自然-健康》和《自然-传感》两本新刊 [1] - 两本新刊均为混合型期刊 现已接受投稿 [1] - 2025年是《自然》系列期刊"新刊发布计划"10周年 过去10年该计划已推出一系列覆盖广泛研究领域的新刊 [2] 《自然-健康》期刊 - 该刊旨在支持后疫情时代以保护和促进健康及疾病预防为中心的跨学科研究 [1] - 目标是通过连接科研人员、医疗专业人士、创新者、政策制定者和公众 打破壁垒促进科研发现和讨论 [1] - 根本目标是发现和出版有助于促进全民健康的最有力证据 [1] 《自然-传感》期刊 - 这是第一本专注于传感器和传感系统的精选型多学科期刊 [2] - 将展现传感器领域的研究进展 并聚焦相关社会应用 [2] - 期望促进应用科学和工程领域的跨界互动和交流 [2] 期刊管理 - 两本新刊由专职编辑团队管理 确保严谨的内容筛选和同行评审 [2] - 编辑团队负责约稿、精准编辑、快速出版及内容的广泛传播 [2]