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“万万没想到，当我在用AI工具用的正嗨的时候，我的已发表论文可能已经被拿去投喂AI训练了。”目前已有出版商与AI科技公司展开了合作。此举一出，学术界大部分教授感到震惊和愤怒，认为自己的工作内容存在被泄露的风险，尤其是作者们可能对此还一无所知。

2024年7月，学术出版商Taylor & Francis与微软签署了一项价值1000万美元的协议，允许这家美国技术公司访问出版商的数据，以改善其人工智能系统。6月，出版商Wiley通过允许一家未具名的公司在其内容上训练生成性人工智能模型，获得了2300万美元。这些合作能够让微软公司访问其学术内容和其他数据，以训练人工智能模型。

专家说，如果一篇研究论文还没有被用来训练大型语言模型(LLM)，那么很快它就会被拿去训练了。而研究人员正在探索让作者发现他们的内容是否被使用的技术方法。

华盛顿大学的 AI 研究员 Lucy Lu Wang 表示:“一篇一旦论文被用于训练模型，就无法在模型训练后将其移除。”

这种合作对于三家公司来说，肯定是利大于弊的，但是对于我们科研er来讲，到底意味着什么呢？是利还是弊？

1 有利之处

1） 使研究变得更容易

Taylor & Francis的发言人在给《纪事报》的邮件中说：“和很多人一样，我们也在探索新应用，想要让研究变得更简单，比如更方便地分析数据、生成假设、自动化任务，甚至跨学科合作。” 这次合作也是为了借助微软的AI助手Copilot，帮学术界找到更有效的科研方式。Wiley也同意这个观点，觉得这次合作可以真正造福学术界。

确实，AI技术能让一部分科研步骤变得又快又准，大大提高了科研人员的产出，在一定程度上，帮助了科研er的产出。

2） 打造无边界的科研环境

过去，要获取论文只能通过出版商，而一项研究的文献准备也往往需要多家出版商的资源。但现在，和科技公司合作后，来自不同出版商或期刊的数据和研究材料，可以通过同一渠道获取。这不仅节省了准备时间，还提高了效率，为论文的早日发表争取了先机。毕竟，谁也不想和别人做同样的课题吧？

这种合作打破了过去对出版商或期刊“学阀”的固有印象，通过科技公司共享数据库，科研人员可以通过AI途径获取所需的论文和数据。这一举措改善了学界的研究氛围，真正实现了科研无边界。

3） 打造一站式科研平台

这次合作，几家公司希望借助AI技术，从文献查找到数据分析，全程为科研人员提供帮助。这样一来，以往需要多个软件才能完成的研究，现在可以一站式搞定，特别是在文献综述部分，更加全面和准确。虽然这个AI模型不一定完美，但至少提供了一个新选择。而且，如果AI的分析结果和传统方法不一致，这不正是一个新的研究发现的契机吗？

一站式的科研平台大大方便了学术研究，在这个“内卷”的时代，任何高效、方便的科研工具都能为科研人员提供不少助力。

2 不利之处

1） 作者的知识产权存在风险

这次合作意味着，出版商旗下所有数据都会共享给科技公司，也包括一些作者的隐私和知识产权信息。虽然Taylor & Francis承诺会保护知识产权，并限制了逐字文本的复制，内容使用也将受到严格控制，权利持有人会获得合同中的版税。但这些解释并没有得到学术界的广泛认可。

新不伦瑞克大学的社会学助理教授Kalman Lamb认为，这实际上就是学术界的无偿劳动。很多学者觉得，虽然他们说会保护科研人员的知识产权，但这种商业活动一直存在，不过是换了个新说法而已。

2） 作者可能得不到补偿

Wiley的发言人表示：“我们致力于确保作者和社会受益，并会根据现有合同协议提供补偿和权利保护。”但并未明确说明受益者是谁。因此，学术界有理由质疑，作为论文生产主力的科研人员，以及投入大量劳动的编辑、同行评审等，可能无法从中获利。最终的最大受益者还是那些大公司。

但在当前环境下，科研人员别无选择，他们需要在期刊上发表文章，尤其是那些影响因子较高的期刊。因此，他们只能把文章交给这些出版商，而这次合作并没有为他们带来任何补偿。锡拉丘兹大学的地理和环境教授Sultana在一封邮件中告诉《纪事报》：“所有这些都发生在我们没有得到补偿的情况下，私营公司滥用了我们免费的智力劳动，每年从出售我们的书籍中获得数十亿美元的利润。”

3） 论文可能会被AI断章取义

AI模型的运作依赖大量初始资料，而其底层逻辑往往以关键词为引子，提取数据，辅助分析，最终生成结果。在出版商提供的大量数据下，AI通过关键词提取内容，无法百分百还原原作者的意图。可能关键词是对的，但意思却完全相反。

这种情况下，AI很可能会断章取义，导致错误引用前人文献，最终的研究结果也可能与客观事实不符。这完全违背了科研的初衷，而且就算文章发表了，也有可能因为被原作者发现错误而被举报，最终导致撤稿。

总的来说，虽然这次合作引发了广泛关注，但不同的人有不同看法。对科研人员来说，当然是利弊兼有。

那么你认为这次合作对科研人员还有什么影响呢？