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1、ExplanAItions:人工智能研究报告 1An AI study by人工智能研究报告ExplanAItions:人工智能研究报告 2目录序言.3内容提要.4研究方法.9人工智能现状调研：科研人员的使用情况、需求及期望.11探索人工智能应用场景，发掘实用经验.14Wiley人工智能指导框架.24学术出版机构在人工智能时代的角色定位.31展望未来.34附录.35致谢.38ExplanAItions:Wiley人工智能研究报告ExplanAItions:人工智能研究报告 3我们正迎来一个变革性的新时代。人工智能（AI）即将重塑人们获取知识、学习和工作的方式，不仅带来令人振奋的新机遇，同时也给
2、我们带来了诸多挑战。.两个多世纪以来，Wiley始终致力于知识的创新与传播，推动世界向前发展，创造积极的改变。Wiley从工业革命到信息时代，一直发挥着不可或缺的作用。多年来，我们始终把客户、作者和合作伙伴的需求放在首位，不断追求创新，保持行业领先地位。在这个人工智能蓬勃发展的新时代，我们期待与广大客户、合作伙伴、作者以及科研群体携手并进，积极拥抱人工智能，共同开发新技术，探索人工智能在实际问题中的应用潜力。.这是一份特殊的调研报告。我们并未停留在简单了解人们对人工智能的印象和看法，而是深入调研了科研人员在实际工作中如何使用人工智能。我们特别关注了科研人员的实际需求与现有技术之间的结合点，从中
3、发掘各种发展机会。我们收集了近5000名科研人员的真实反馈，全面呈现了他们目前以及未来可能使用的人工智能应用场景。报告针对不同应用场景进行了详细分析，既考察了使用意愿和应用现状，也评估了人工智能可能超越人工操作的领域。此外，我们还了解到科研人员对学术出版机构的具体需求，包括使用指南、培训活动和相关政策等方面。通过分享这个调研报告，我们希望帮助您把这些发现转化为实际行动让我们一起探索机遇，展望未来。在符合Wiley人工智能原则的前提下，我们会继续借助人工智能推动科研发现与交流，但人的创造力、批判思维和伦理道德一直都是我们工作的核心。.我们愿与您和广大科研群体精诚合作，共同建设负责任且富有成效的人
4、工智能应用蓝图。衷心希望这份研究报告能给您带来启发，助您在人工智能应用领域有更深入的思考和规划！Matthew Kissner总裁兼首席执行官.Wiley序言ExplanAItions:人工智能研究报告 4随着人工智能在出版行业的影响力与日俱增，Wiley开展了一项研究，了解科研人员目前如何使用人工智能，以及他们对未来应用的期望。我们对近5000名科研人员进行了调查，围绕具体应用场景，以便获取能够让科研人员可以付诸实践的真实见解.，同时探讨了学术出版机构在人工智能增强时代应当扮演的角色。以下为这项重要研究的主要发现和发展趋势。内容提要人工智能现状调研：科研人员的使用情况、需求及期望目前科研人员
5、对人工智能的应用还处于起步阶段，主要是因为缺乏相关使用指导。.调查显示，科研人员在人工智能工具的使用和执行的任务方面都较为有限。在提到对生成式人工智能工具的了解时，大部分人只知道或使用过OpenAI的ChatGPT，对其他工具了解不多。.虽然目前应用有限，但科研人员普遍认识到在不久的将来掌握人工智能技能对个人发展至关重要。.69%.的受访者认为掌握此技能在未来两年内比较重要，过半数受访者则认为在五年内人工智能技能培养将变得极其重要。.调查发现，不确定性是阻碍科研人员充使用人工智能的主要因素。63%的受访者表示，缺乏明确的使用指南、所在学科领域对人工智能应用尚未形成共识，以及需要更多培训和技能提
6、升，这些都影响了他们在科研工作中更好地使用人工智能。ExplanAItions:人工智能研究报告 5探索人工智能的应用场景，以获取可付诸实践的见解为了深入了解人工智能并且获得能够指导科研人员付诸实践的洞察.，而不是停留在表面认识，我们详细调研了43个科研工作中的应用场景，总结出一些可以付诸实践的观点。除了各个场景的具体发现，我们还归纳出以下重要趋势：内容提要 科研人员对人工智能应用兴趣浓厚：在研究所涉及的43个应用场景中，有39个得到了大多数科研人员的青睐，他们都表示希望在近期亲自尝试这些应用。这说明，迄今为止科研领域对人工智能的使用有限，并非由于缺乏兴趣所致.。.科研人员已认可人工智能的多项
7、能力：在超过半数（23个）的应用场景中，大多数科研人员认为人工智能的表现已超越人类。这表明虽然科研人员对模型本身还存有些许担忧，但他们已经看到了现有人工智能技术的优势，并能够想象出许多实际应用的可能性。.人工智能有望快速获得广泛认可：大多数应用场景（34个）预计将在未来两年内获得普遍接受和认可。这表明，科研人员期望人工智能在科研中的应用将在未来两年内从当前相对较低的使用水平显著加速增长。.即便是打算较晚开始接触人工智能的科研人员也表现出浓厚的兴趣，并且预计其接受度将迅速提升：他们中的多数人对近半数（18个）应用场景感兴趣，并预计超过半数（25个）应用场景将在两年内会被广泛接受。这表明，就算是对
8、人工智能态度谨慎的科研人员也意识到，他们需要在未来几年内适应人工智能使用的增加这一发展趋势。ExplanAItions:人工智能研究报告 6 选题阶段:在选择研究课题时，科研人员已经愿意使用人工智能来处理大量文献资料，但他们普遍认为这项技术还不具备预测其学科领域的新发展的能力。.研究开展阶段：科研人员对这一阶段的人工智能应用场景整体兴趣不高，但在处理海量数据资料时，他们已经开始愿意尝试使用人工智能来处理大量信息相关的任务.。.论文准备阶段：这一阶段包含多个深受欢迎的应用案例，表明科研人员已经准备好并愿意使用人工智能来进行文章自查以及借助工具完善论文写作。.同行评审阶段：与论文准备阶段不同，科研
9、人员目前在大多数同行评审相关的工作中更倾向由人工完成，这清晰地表明他们希望“人的判断”仍然是同行评审过程中的核心。文章推广阶段：科研人员认为在文章发表后的多项任务中，人工智能表现能够超越人类。不过，除了提高研究成果可及性的相关应用外，他们对这些应用的兴趣普遍不高。人工智能应用场景共识分布图为了更好地了解和展示这43个人工智能应用场景的发展潜力，我们重点关注了两个核心维度：使用意愿和人工智能与人类的表现对比。通过将研究人员在科研过程中每个环节的应用场景映射到基于这两个指标的象限中.，我们对人工智能在科研过程中的作用有了更深入的认识：内容提要ExplanAItions:人工智能研究报告 7行动:人
10、工智能已经准备好发挥作用，且科研人员普遍感兴趣关注的应用场景。观察:科研人员普遍感兴趣，且人工智能能力在短期内有机会提升的应用场景。稿件准备写作辅助大规模信息处理研究成果推广平均72%的受访者表示有兴趣使用，62%认为这方面人工智能胜过人类。用途主要包括：自动查错和查重、检查文章是否存在偏见、写作辅助、投稿自动化、引文生成与规范。约67%的受访者对此感兴趣，60%认为人工智能比人类更擅长此类任务。用途主要包括：审阅大规模文献、实时追踪最新研究动态、所在学科领域定制的GPT、数据收集、处理和可视化。约65%的受访者对此感兴趣，58%认为人工智能效果更好。用途主要包括：将学术内容转化为简明易懂的文
11、章解读、知识管理辅助工具。智能预测和推荐分担必要但缺乏吸引力的工作约64%的受访者感兴趣，但56%认为人类在这方面不输人工智能。用途主要包括：预测研究趋势文献不足、生成参考文献推荐、推荐投稿期刊以及推荐同行评审专家。约58%的受访者愿意尝试，57%认为人类的能力由于或与人工智能相对。用途主要包括：处理日常行政事务、科研基金信息搜索和申请基金。人工智能框架我们对科研群体的建议基于调研数据，Wiley创建了一个框架，帮助科研人员探索人工智能在科研中的潜在应用。该框架提供了一套简明的建议，帮助科研群体思考如何在当下和未来更好地应用人工智能。展望:目前尚不可行或需求不强，但前瞻的及富有挑战性的且具有潜
12、力满足未来需求的应用场景。利用AI增强研究方法与协作升级自动化生成提升文章的影响力和扩大传播范围的内容同行评审流程辅助约54%的受访者对此表示感兴趣，58%认为人类在这方面不输人工智能。用途主要包括：文档撰写、寻找合作者，以及实验方案优化。.约53%的受访者对此表示感兴趣，51%认为人类在这方面不输人工智能。用途主要包括：制作多媒体材料提升论文关注度、将论文转化为教学资源，以及制作视频摘要和文章解读。.约56%的受访者表示感兴趣，59%认为人类在这方面能力与人工智能相当或更强。用途主要包括：将同行评审反馈转化为标准化格式、同行评审专家推荐工具，以及提升同行评审效率和便捷性。.内容提要Expla
13、nAItions:人工智能研究报告 8我们会持续关注这些发展动向，从而明确人工智能在哪些领域已经准备就绪，哪些还需完善，以及哪些领域仍然离不开人类的专业知识和能力。学术出版机构在人工智能时代的角色定位调查数据显示，除了请教身边的同事，科研人员对于该从何处获取人工智能使用指南还没有明确的答案。不过，当被问到出版机构应该扮演什么角色时，科研人员强烈希望出版机构能在他们使用人工智能的过程中给予指导和帮助。.70%.的科研人员希望出版机构能够提供明确的指南，说明在学术研究发表过程中，哪些人工智能的使用是可接受的。.69%.的科研人员期待出版机构帮助他们避免潜在的隐患、错误和偏见。.超过一半的科研人员希
14、望出版机构能够分享人工智能的使用最佳实践和指南，以确保他们能够安全地和负责任地使用人工智能.。近三分之二的科研人员表示，缺乏指导和培训阻碍了他们按照期望的程度充分运用人工智能。因此，科研人员期待出版机构在这方面发挥重要作用并不令人意外。虽然在使用人工智能时，科研人员可能不会将出版机构视为第一支持来源，但本研究显示，出版机构有必要积极出台相关政策和指南，并及时传达给科研群体。内容提要ExplanAItions:人工智能研究报告 9本研究通过提供数据旨在帮助科研群体了解期刊作者对人工智能的态度和具体应用现状。研究量化了每个关键的人工智能应用场景统计数据，主要包括：.使用意愿.实际应用情况.预计多久
15、后能在学科领域内被普遍接受.对人工智能和人类的能力差异的看法同时，我们也重点关注科研人员在探索人工智能时需要什么样的支持，以及他们希望出版机构在其中扮演什么角色。为感谢参与调研的科研人员，Wiley为每份调查问卷回复捐赠资金，通过全球慈善机构.OneTreePlanted,.种植树木，该机构旨在支持重新造林和生物多样性倡议。得益于ExplanAItions调查问卷的广泛参与，Wiley已捐资种植了21,780棵树。本次调查的参与者来自不同学科领域、地区、职业发展阶段和行业。其中96%的受访者都有过发表文章的经历，或计划在近期投稿发表论文。研究方法ExplanAItions:基本概况Explan
16、AItions:生成式人工智能专项调研（认知、态度和行为）ExplanAItions:应用场景深度调研调研时间:.2024年3月21日至4月11日调研方式:.通过邮件发放线上调查问卷调研对象:.来自各国家及地区和各学科的1,043名受访者调研时间:.2024年8月13日至9月6日调研方式:.通过邮件发放线上调查问卷调研对象:.来自各国家及地区和各学科的4,946名受访者ExplanAItions:人工智能研究报告 1035%26%6%9%25%受访者对生成式人工智能的使用态度也具有代表性。反馈呈现出多样化，考虑到我们在邀请函中明确表示这是一份需要10-15分钟完成的人工智能相关调查问卷，受访者
17、的广泛参与表明，无论科研人员对这项技术持何种观点，他们对这个话题都表现出高度关注。先行群体普通采用者群体谨慎群体职业阶段42%27%29%24%21%15%14%9%6%4%4%3%研究领域37%39%24%地区分布12%6%6%9%66%行业.欧洲、中东和非洲.职业生涯初期.学术机构.医学.美洲.职业生涯中期.医疗卫生.物理科学.亚太地区.资深.政府机构.社会科学.企业.生命科学.其他.商学、经济学与金融学.人文学科.计算机科学.数学与统计学.其他问：无论是在您的机构/组织中还是在您的研究领域中，以下哪一项描述最符合您希望在您的工作中使用生成式人工智能时所扮演的角色？数据来源：.Explan
18、AItions.应用场景深度调研（样本量=4,946）.愿意做先行者，.引领发展我希望成为较早采用者，保持行业领先。跟随领域和机构的.整体步伐我希望谨慎行事，.等待生成式人工智能的使用得到更充分的研究以上都不符合/.不想参与更可能属于先行群体:.计算机科学（44%）和医学（38%）领域的科研人员.企业（42%）和医疗卫生（38%）行业的科研人员.职业初期的科研人员.(39%)更可能属于一般/常规采用者群体:.商学、经济学和金融领域的科研.人员.(42%).学术机构科研人员.(36%)更可能属于谨慎群体:.生命科学（38%）和物质科学.（34%）领域的科研人员.资深科研人员(34%).政府部门的
19、科研人员(34%)研究方法数据来源：.ExplanAItions.应用场景深度调研（样本量=4,946）.ExplanAItions:人工智能研究报告 11人工智能使用规模有限，缺乏指导成为其广泛应用的掣肘因素。调查显示，科研人员在人工智能工具的使用和执行的任务方面都较为有限。在人工智能工具认知度方面，OpenAI的ChatGPT独占鳌头，90%的受访者听说过，81%用过。但其他AI工具的认知度呈现断崖式下跌：排第二和第三的Google.Gemini和Microsoft.Copilot，知道的人只有三分之一左右（分别为33%和32%），真正用过的就更少了。至于Claude、Llama和Perp
20、lexity.ai等其他AI工具，知名度和使用率则少之又少。.总体而言，约45%的科研人员表示他们在研究工作中已经使用过人工智能。从应用场景来看，科研人员人员目前对.AI.的使用也相对分散，即便是最常见的五个使用场景，使用比例也不到半数。目前人工智能工具主要用于写作任务，比如翻译和校对等，在行政事务处理或论文发表后支持工作等方面的应用还很少见。.科研人员目前最常在科研工作使用生成式人工智能的五大用途：40%38%26%24%24%协助翻译校对和编辑用于发表的学术论文头脑风暴/构思审阅大量信息查找最新的相关研究现阶段状况：科研人员对人工智能的使用情况、需求及期望数据来源：ExplanAItion
21、s.-生成式人工智能专项调研（认知、态度和行为）（样本量=1,043）.哪些群体更倾向于在研究中使用人工智能？.来自中国（59%）和德国（57%）的科研人员.职业初期的科研人员（57%）.计算机科学领域（57%）和商学、经济学与金融领域（55%）的科研人员ExplanAItions:人工智能研究报告 12目前科研人员在扩展人工智能应用时却面临支持不足的困境。.约40%到50%的科研人员对使用生成式人工智能的培训、规范和最佳实践都不够熟悉，41%的受访者甚至不了解市面上有哪些生成式人工智能工具可用。.不确定性是研究人员难以充分利用人工智能潜力的主要障碍虽然当前人工智能应用较为有限，但科研人员普遍
22、认为，发展人工智能技能对他们个人来说将非常重要。.问:您预计接下来的时间里，发展.AI.技能/熟悉.AI.对您所在领域的研究人员来说将变得多么重要？6 个月较为重要极其重要44%69%79%80%2 年5 年10 年数据来源：ExplanAItions.-生成式人工智能专项调研（认知、态度和行为）（样本量=1,043）现阶段状况：科研人员对人工智能的使用情况、需求及期望ExplanAItions:人工智能研究报告 13尽管这些发现很有价值，但并不令人意外。科研人员已经意识到人工智能的重要性与日俱增，但由于缺乏相应培训和指导，他们对在更多任务中应用人工智能仍心存顾虑。鉴于.AI.对未来研究和发现
23、可能带来的风险和影响，目前这种缺乏信心的情况是大多数研究人员将.AI.融入科研过程的主要障碍。如今面对这样的现状，我们该如何迈向一个被人工智能深度赋能甚至彻底改变的未来？针对“什么因素制约了您在工作中使用生成式人工智能”这一问题，63%选择了所在领域对人工智能的使用范围缺乏明确指南和行业共识，二是需要更多的培训相关技能提升。数据还显示，81%的科研人员对人工智能模型本身存在一种或多种担忧：54%的人关注伦理问题，46%担心其运作和训练过程不够透明，51%质疑其准确度，47%顾虑信息安全和隐私问题。这些数字充分反映了科研人员在扩大人工智能应用规模时面临的重大障碍。.以下群体更容易因缺乏明确的指南
24、和培训而受阻：.医学领域（69%）和商学经济金融领域（67%）的科研人员.医疗卫生行业的科研人员.(68%).资深科研人员.(66%).欧洲、中东和非洲地区的科研人员.(65%)以下群体更容易因对人工智能模型本身的担忧而受阻：.日本（88%）和中国（84%）的科研人员.社会科学领域的科研人员.(86%).学术机构科研人员.(83%)现阶段状况：科研人员对人工智能的使用情况、需求及期望ExplanAItions:人工智能研究报告 14为了摆脱对人工智能的表面认知和一般性判断，并获得一些实用的见解来指导研究人员采取行动，我们广泛收集了科研人员对科研工作各环节中潜在人工智能应用场景的具体反馈.*探索
25、人工智能应用场景应用场景选题阶段.审阅大量文献（含已发表的文章和预印本）.寻找合作伙伴.基金申请写作辅助.文献缺口识别.针对所在研究领域定制的.GPT/信息库.阅读文章时的学术欺诈/抄袭检测工具.基金申请机会追踪.本领域前沿文献追踪与总结.所在学科领域的发展趋势/未来里程碑预测工具.论文质量与偏见评估研究开展阶段.数据收集和处理.实验方案优化.代码编写辅助.文档撰写.通过仿真模拟减少实验工作量.自动处理非结构化数据（如在数小时的视频录像中进行标注）.针对研究定制的个性化实验室安全分析/培训.实验室仪器设备等共享资源调度工具.行政事务处理论文准备阶段.写作辅助（文稿编辑与翻译）.参考文献推荐.引
26、文生成与规范（如填写参考文献、确保格式规范）).文章自查纠错.摘要生成.数据可视化工具（如图表生成器）.检查文章是否存在无意抄袭.基于文章草稿内容的期刊选择工具.根据投稿指南自动调整格式ExplanAItions:人工智能研究报告 15同行评审阶段.匹配相关领域的同行评审专家.提升同行评审效率和便捷性.将同行评审报告转化为标准化格式.协助同行评审他人的文章.基于文章比较的同行评审专家推荐工具.评审意见清晰度把控文章推广阶段.将学术内容转化为简明易懂的文章解读.生成多媒体素材以扩大研究结果的分享/提升文章关注度.文章推广渠道建议.科普传播工具.视频摘要和解说生成工具.有声文章转换.文章推广/宣传
27、辅助.知识库建设维护.教学资料转化*本次调研涵盖43个应用场景，每位受访者随机回答其中10个（每个研究阶段2个）。各场景的有效回复数在956到1448之间。.数据来源：.ExplanAItions.-人工应用场景深度调研.使用意愿：评估你在未来两年内以这些方式对使用生成式人工智能的感兴趣程度。实际使用：您正在使用或曾经尝试过在以下哪些应用场景使用人工智能？.对比：就您所知，这些工作目前是人工完成更好，还是人工智能更有优势？接受程度：您认为您所在领域的科研人员普遍接受这些人工智能工具还需要多长时间？出版机构作用：对于您最感兴趣的人工智能应用，您认为学术出版机构的规范和指导在将其应用于工作上而言有
28、多重要？.我们从五个维度对每个应用场景进行了调研，全方位了解其发展潜力：探索人工智能应用场景ExplanAItions:人工智能研究报告 16科研人员对人工智能应用热情高涨：在43个测试场景中，39个获得了大多数科研人员的青睐。这表明，迄今为止科研人员对人工智能的使用相对有限并非出于缺乏兴趣。人工智能能力已获广泛认可：在超过半数的场景中（总数43个中的23个），大多数科研人员认为人工智能表现超过人类。这表明，虽然科研人员对人工智能模型仍有顾虑，但普遍认可现有人工智能技术的实力，也看到了当前应用的巨大可能。科研人员预计人工智能将被广泛且迅速地接受：绝大多数应用场景（总数43个中的34个）预计人工
29、智能在两年内就能在各自领域得到广泛接受和认可。这表明，科研人员预计人工智能在研究领域的使用将在未来两年内从当前相对较低的水平显著加速。.对于想要在本领域保持领先或不落后的科研人员来说，摸索最佳应用方案已成为当务之急。谨慎群体也对人工智能持开放态度：大多数选择较晚接触人工智能的谨慎群体对使用人工智能的兴趣也覆盖了近半数场景（总数43个中的18个），并预计超过半数场景（总数43个中的25个）会在两年内被普遍接受。这说明，即使对人工智能持谨慎态度的科研人员也意识到，适应人工智能已是大势所趋。除了具体应用场景的调研发现，我们还有一些出几个重要宏观趋势：探索人工智能应用场景ExplanAItions:人
30、工智能研究报告 17人工智能与人类能力对比研究.本研究深入探讨了人类与人工智能各自的优势领域及其具体表现。研究发现，人工智能的优势主要体现在处理速度快、准确度高，特别是在处理海量信息时表现出色。对于那些重复性强、较为单调的工作，人工智能可以大大提升效率。而在谈到人类表现优于人工智能时，科研人员认为人类的优势主要体现在直觉、判断力、创造力思维和解决复杂问题的能力上。目前，科研人员普遍认为，相比人工智能可能为填补空白而“编造”内容，人类在处理信息的真实性方面更有保障。问：当AI工具或技术在某一任务或功能上比人类表现得更出色时，这对您来说通常意味着什么？问：当人类在某一任务或功能上比AI表现得更出色
31、时，这对您来说意味着什么？.“人工智能不仅更快更准，还能发现人类容易忽略的规律。”.波兰科研人员（职业生涯中期）“处理信息的速度和数量都远超人类。”.加拿大科研人员（职业生涯中期）“效率和产出都更高，处理更快更准。这种技术进步为创新创造了机会，释放了人力资源，使科研人员能够专注于应对更复杂和更具创造性的挑战”.印度科研人员（职业生涯中期）.“人工智能能够从大量可用数据中比人类更快地找到资源，例如参考文献。不过，这种筛选结果仍然需要人工评估。.。”.德国科研人员（职业生涯早期）“几秒钟就能生成上千个设计方案，或创建可用于各种出版物的文本.，当然最后需要人工审核。”.克罗地亚科研人员（资深科研人员
32、）.“当人类在某一任务上表现更好时，这其中意味着需要深入思考、逻辑推理和理解力的工作，这恰恰是学术研究的核心所在。”.德国科研人员（职业生涯早期）.“人类能够有意图和依据地执行任务，同时对其结果负责。人类可以清晰地表达他们的思维过程或表现，从而能够识别和纠正判断中的任何失误。.（职业生涯早期）.“在信息整合和评估方面，人类更胜一筹。特别是有经验的科研人员，能够将跨学科方法应用于解决问题，做出算法无法企及的逻辑跳跃。”.爱尔兰科研人员（职业生涯中期）“人工智能只能按规则处理数据，得出的不过是数学计算结果。它无法真正理解复杂语境，也缺乏创造力、伦理判断力、适应能力和人际交往能力。”.阿根廷科研人员
33、（资深科研人员）探索人工智能应用场景ExplanAItions:人工智能研究报告 18人工智能应用场景共识分布图为了更好地展现这43个人工智能应用场景的发展潜力，我们重点关注了两个核心维度：和人工智能与人类的表现对比。基于这两个关键指标，我们绘制了一张四象限分布图，涵盖了从当前热门应用（高意愿且技术成熟）到人工主导领域（低意愿且人工更优）等不同类型。下文将详细分析科研过程每个阶段的结果分布情况。未来潜力应用场景人类主导应用场景当前热门应用场景科研人员普遍认为当前可实现的应用场景较受欢迎的应用场景目前人类表现更出色目前人工智能表现更出色低于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度一般性应用场景探索人工智
34、能应用场景ExplanAItions:人工智能研究报告 19研究流程第一阶段：选题阶段在选择研究课题时，科研人员已经愿意使用人工智能来审阅大量文献资料，但他们普遍认为，这项技术还不足以预测学科领域的前沿发展。.从分布图可以看出，科研人员对使用人工智能进行文献缺口识别和领域发展趋势预测很感兴趣，但一致认为人工智能在这些任务上还无法超越人类这些都是备受期待的未来应用场景。虽然人工智能在文献监测抄袭与学术欺诈方面已经广受欢迎，但大多数科研人员认为评估论文质量和偏见等工作还是应该由人工来完成。不同职业阶段的科研人员对人工智能应用的兴趣也不尽相同。比如，青年学者对使用人工智能辅助撰写基金申请、寻找合作伙
35、伴等需要经验积累的任务更感兴趣。.未来潜力应用场景当前热门应用场景一般性应用场景人类主导应用场景本领域前沿文献.追踪与总结文献缺口识别基金申请写作辅助领域发展趋势/里程碑预测工具论文质量与偏见评估寻找合作伙伴基金申请机会追踪阅读文章时的学术欺诈/抄袭检测工具审阅大量量文献.（含已发表文章和预印本）所在研究领域定制的GPT/信息库目前人类表现更出色目前人工智能表现更出色高于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研（样本量=4,946）.探索人工智能应用场景ExplanAItions:人工智能研究报告 20研究流程第二阶段：研究开展阶段科研人员对这
36、一阶段的人工智能应用整体兴趣不高，但在处理大量数据资料时，他们已经开始愿意尝试使用。目前已经得到广泛应用且受欢迎的场景包括数据收集处理，以及视频等非结构化数据的自动化处理。对于行政性工作，如撰写文档和优化实验设计等，科研人员更倾向于亲自完成，对人工智能在这些方面的能力并不太认可。数据收集和处理文档撰写实验方案优化针对研究定制的个性化实验室安全分析/培训行政事务处理自动处理非结构化数据（如在数小时的视频中进行标注）实验室仪器设备等共享资源调度工具通过仿真模拟减少实验工作量代码编写辅助目前人类表现更出色目前人工智能表现更出色高于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度探索人工智能应用场景未来潜力应用场景当
37、前热门应用场景一般性应用场景人类主导应用场景数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研（样本量=4,946）.ExplanAItions:人工智能研究报告 21研究流程第三阶段：论文准备阶段这一阶段包含多个深受欢迎的应用场景，表明科研人员已经准备好并愿意使用人工智能来进行文章自查和写作辅助。.美国以外的科研人员普遍认为，写作辅助（包括文字润色和翻译）是一个很受欢迎的应用场景，但美国的科研人员则兴趣较低，也不太认为人工智能在这方面足以胜过人工。虽然科研人员普遍认为人工智能在选择投稿期刊和基于文章内容推荐参考文献方面还不够成熟，但他们对这些应用场景表现出很大兴趣。数据可视化工具（如
38、图表生成器）基于文章草稿内容的期刊选择工具参考文献推荐写作辅助.（文稿编辑与翻译）.-.美国摘要生成根据投稿指南自动调整格式检查文章是否存在无意抄袭文章自查纠错写作辅助（文稿编辑与翻译）.-.美国以外国家及地区引文生成与规范（如填写参考文献、确保格式规范）目前人类表现更出色目前人工智能表现更出色高于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度探索人工智能应用场景未来潜力应用场景当前热门应用场景一般性应用场景人类主导应用场景数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研（样本量=4,946）.ExplanAItions:人工智能研究报告 22研究流程第四阶段：同行评审阶段与论文准备阶段不同，科研
39、人员目前在大多数同行评审相关的工作中更倾向于人工完成，这清晰地表明他们希望保持“人类的判断”仍然是在同行评审过程中的核心地位。大多数科研人员认为，在匹配合适的同行评审专家、评审意见清晰度把控以及辅助同行评审等方面，人工智能目前还无法超越人类。虽然大多数科研人员有意愿使用人工智能来提高同行评审的速度和便捷程度，也认为人工智能在这方面已经可以胜过人工，但从调研结果看，他们对人工智能具体如何实现这一点并不明确。科研人员对使用人工智能来规范或优化同行评审反馈的兴趣不高，也不认为人工智能工具已经能够基于专业知识来推荐或筛选合适的审稿人。这些发现表明，尽管科研人员希望通过人工智能来解决同行评审中的痛点问题
40、，但如何更好地发挥人工智能的作用还需要进一步探索。匹配相关领域的同行评审专家提升评审效率和便捷性将同行评审报告转化为标准格式基于文章对比的同行评审专家推荐工具评审意见清晰度把控协助同行评审他人的文章目前人类表现更出色目前人工智能表现更出色高于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度探索人工智能应用场景未来潜力应用场景当前热门应用场景一般性应用场景人类主导应用场景数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研（样本量=4,946）.ExplanAItions:人工智能研究报告 23研究流程第五阶段：文章推广阶段科研人员认为，人工智能能够在许多发表后的工作中可胜过人工操作。不过，他们对这些应用
41、的兴趣普遍不高。但是也有例外，科研人员与AI能力相契合的一个领域是提高研究成果的可及性人工智能可以生成简明易懂的解读，还能作为知识管理工具让信息更加易于获取，从而帮助科研人员的研究成果触达更广泛的读者受众。至于制作视频摘要、科普解说和音频版论文等多媒体内容，尽管科研人员承认人工智能做得不错，但目前并未产生较大兴趣。这些都被归入了“一般性应用场景”类别。教学资料转化研究成果通俗化解读将学术内容转化为简明易懂的文章解读知识库建设维护生成多媒体素材以扩大研究结果的分享/增加读者对文章的兴趣视频摘要和解说生成工具文章宣传/推广辅助有声文章转换科普传播工具文章推广渠道建议目前人类表现更出色目前人工智能表
42、现更出色高于平均感兴趣程度高于平均感兴趣程度探索人工智能应用场景未来潜力应用场景当前热门应用场景一般性应用场景人类主导应用场景数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研（样本量=4,946）.ExplanAItions:人工智能研究报告 24行动:.我们对“行动”部分的推荐适用于那些科研人员兴趣高且普遍认为AI已经能够超越人类的应用场景。主要为以下三个应用场景：Wiley人工智能指导框架科研人员反馈未来两年内有兴趣使用谁更胜一筹？人类还是AI文章准备与写作辅助包括自动检测错误、偏见和抄袭、写作润色、自动提交投稿、引文生成与规范62%处理大量信息集包括审阅大规模文献、实时追踪最新
43、研究动态、所在学科领域定制的GPT.(生成式预训练变换器)、数据收集、处理和可视化。60%研究成果推广包括将学术内容转化为简明易懂的文章解读、知识管理辅助工具58%基于调研数据，我们制定了一个框架，旨在帮助科研人员探索人工智能在研究中的潜在服务作用。该框架提供了一套简明的建议，以帮助科研群体思考如何在当下和未来更好地将应用人工智能付诸于实践。行动:人工智能已经准备好发挥作用，且科研人员普遍感兴趣的应用场景。.观察:.科研人员普遍感兴趣，且人工智能能力在短期内有机会提升的应用场景。展望:.目前尚不可行或需求不强，但前瞻的及富有挑战性的且具有潜力满足未来需求的应用场景。.让我们详细分析这些建议的具
44、体内容科研人员普遍认可人工智能的优势并表现出浓厚兴趣，这些应用场景已经成熟，可以付诸行动。ExplanAItions:人工智能研究报告 25行动:Wiley人工智能指导框架目前这些应用场景的使用率较低，这些应用场景是大部分科研人员尚未涉足的潜在机遇对想要扩展人工智能应用的科研人员来说，它们都是很好的切入点。已尝试过使用“行动”类别中人工智能应用的科研人员比例文章准备与写作辅助处理大型信息集研究成果推广写作辅助.（文稿编辑与翻译）数据收集处理将学术内容转化为简明易懂的文章解读57%35%32%47%32%25%35%30%28%27%22%23%18%文章自查纠错数据可视化工具（如图表生成器）帮
45、助提高信息可获取性的知识管理工具检查文章是否存在无意抄袭审阅速览大量已发表和预印本文献引文生成与规范用于监测/总结领域内关键的新发表文章的AI工具根据投稿指南调整文章格式特定领域知识库定制自动处理非结构化数据数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研，调查问题：您正在使用或曾经尝试过以下哪些人工智能应用场景？（可多选）样本量：4946.尽管科研人员对使用人工智能表现出明显兴趣，目前平均仅有三分之一的科研人员实际尝试过这些应用。ExplanAItions:人工智能研究报告 26观察：.对于那些科研人员很感兴趣，但普遍认为人类表现仍优于现有人工智能技术的领域，我们建议科研人员持续关
46、注技术发展动态。这主要包括两大类：科研人员反馈未来两年内有兴趣使用谁更胜一筹？人类还是AI预测和推荐包括：预测研究趋势文献缺失、生成参考文献推荐、推荐投稿期刊以及推荐同行评审专家。56%分担必要但缺乏吸引力的工作包括处理行政事务、科研基金信息搜索和申请。57%比如，许多科研人员期待未来能用人工智能来处理行政事务、协助撰写基金申请和追踪资助机会。这将使他们能够把时间集中在那些需要人类创造力和智慧的复杂且有趣的工作上。不过，很少有科研人员认为目前的人工智能工具已经能够胜任这些任务，人类在这方面的表现仍然更胜一筹。将数据与目前已在这些领域尝试过使用人工智能的科研人员比例相比，显示出科研人员预计未来两
47、年内人工智能将在这些领域得到广泛应用，发展速度也会明显加快。Wiley人工智能指导框架ExplanAItions:人工智能研究报告 27未来两年科研人员对人工智能应用的接受度预期vs当前使用情况预测和推荐分担必要但缺乏吸引力的工作基于文章草稿内容的期刊选择工具行政事务处理参考文献推荐基金申请写作辅助匹配相关领域的同行评审专家基金申请机会追踪预计两年内普遍接受目前已使用/尝试过文献缺口识别所在领域发展趋势/里程碑预测65%56%54%52%61%57%52%42%25%26%21%10%32%16%30%19%数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研，调查问题：您认为您所在领域
48、的科研人员普遍接受这些生成式人工智能用途和工具还需要多长时间？（可多选）样本量：4,946.这些应用场景将在不久的将来带来新机遇，人们对人工智能能力的提升充满期待。观察:Wiley人工智能指导框架ExplanAItions:人工智能研究报告 28展望:.针对当前兴趣可能略低于平均水平（60%）和/或人工智能能力可能落后于人类能力的特定场景，我们建议采取“展望”策略。尽管这些应用场景目前还不够成熟，但它们有可能解决科研人员的关键需求和痛点问题，因此我们仍要密切关注其发展。.科研人员反馈未来两年内有兴趣使用谁更胜一筹？人类还是AI利用AI增强研究方法与协作升级包括文档撰写、科研合作对接寻找合作者，
49、以及实验方案优化。58%自动化生成提升文章的影响力和扩大传播范围的内容包括制作多媒体材料提升论文关注度、将论文转化为教学资源，以及制作视频摘要和文章解读。51%同行评审流程辅助包括将同行评审反馈转化为标准化格式、同行评审专家推荐工具，以及提升同行评审效率和便捷性59%尽管科研人员对利用人工智能工具来增强研究方法与协作升级并不很感兴趣，但我们认为人工智能在上述使用场景带来的效率提升很快就能够让科研人员受益。在自动化生成提升文章的影响力和扩大传播范围的内容方面，随着谷歌的NotebookLM和Meta的Notebook.Llama等生成式人工智能工具日益普及，加上基金资助机构和科研机构越来越重视衡
50、量已发表研究的影响力，科研人员的兴趣可能会逐渐转变。最后，虽然调查显示科研人员希望同行评审仍以人为主，但评审速度慢、难以寻找审稿人是科研人员和出版机构的共同痛点。对于某些同行评审相关的人工智能应用场景，科研人员的兴趣略低于平均水平，这表明随着人工智能技术发展和准确性提高，科研人员可能会接受人工智能辅助同行评审流程。虽然其中一些应用场景目前看来可能不太现实，无论出于兴趣欠缺或是技术尚未成熟，但科研人员普遍认为，大多数应用场景在未来两年内仍会获得更广泛的认可。.尽管被归类为“展望”的应用场景可能还需一段时间才能实现，但大约一半的科研人员预计它们将在不久的将来会被普遍使用。Wiley人工智能指导框架
51、ExplanAItions:人工智能研究报告 29科研人员预计此类人工智能工具和应用场景在其研究领域内被普遍接受和采用的时间利用AI增强研究方法与协作升级自动化生成提升文章的影响力和扩大传播范围的内容同行评审流程辅助文档撰写生成多媒体素材以扩大研究结果的分享/提升文章关注度将同行评审反馈转化为标准化格式寻找合作伙伴有声文章转换基于文章比较的同行评审专家推荐工具提升同行评审效率和便捷性评审意见清晰度把控共享资源调度工具教学资料转化两到三年不到两年四年或更长时间实验方案优化视频摘要/文章解读制作通过仿真模拟减少实验工作量科普传播工具57%57%51%44%35%29%32%36%36%38%13%
52、11%13%20%26%58%58%56%55%54%31%31%30%34%36%11%11%14%11%10%54%51%50%47%34%35%36%38%12%13%14%16%数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研，调查问题：您认为您所在领域的科研人员普遍接受这些生成式人工智能用途和工具还需要多长时间？（可多选）样本量：4,946.展望:Wiley人工智能指导框架ExplanAItions:人工智能研究报告 30我们会持续关注这些发展动向，从而明确人工智能在哪些领域已经准备就绪，在哪些领域还需完善。以及，在哪些领域中人类的专业知识和经验是不可替代的。展望:Wile
53、y人工智能指导框架ExplanAItions:人工智能研究报告 31科研人员主要的人工智能使用指导来源所在机构或单位的同事自己的知识和判断期刊编辑/编辑指南相熟的科研人员学术会议学术出版机构所在领域内知名的学协会生成式人工智能工具（.如ChatGPT、微软Copilot）学术出版机构的角色定位科研人员在使用人工智能时都向谁寻求指导？数据显示，目前还没有形成统一共识。除了联系较为紧密的同事之外，少于一半的科研人员会依赖任何一个特定的信息来源。.数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研，调查问题：展望未来，当您尝试以新方式使用人工智能时，您认为谁或什么因素将在确保您的工作符合最佳
54、实践和伦理准则方面发挥重要作用？样本量：4,94654%49%48%45%42%40%37%35%数据表明，在使用人工智能时，科研人员通常不会首选向学术出版机构寻求指导。不过，当我们专门询问出版机构应该承担什么角色时，科研人员普遍希望出版机构能在他们使用人工智能的过程中提供帮助。ExplanAItions:人工智能研究报告 32科研人员在人工智能方面对出版机构的期望提供明确的指南，说明在学术出版中哪些人工智能的使用方式是可以接受的帮助科研人员避免潜在的隐患、错误和偏见分享人工智能使用的最佳实践和技巧针对如何负责任地使用人工智能提供指导推荐安全可靠的人工智能工具优先开发检测人工智能滥用的工具提示
55、哪些人工智能工具需谨慎使用或避免使用分享人工智能工具的实际应用案例组织各类研讨活动，促进观点和信息的交流开发自有人工智能工具辅助出版流程数据来源：.ExplanAItions.-应用场景深度调研，调查问题：随着生成式人工智能在科研中的应用日益普及，觉得学术出版机构应该扮演哪些重要角色（或发挥哪些重要功能）？（可多选）样本量：4,946.超过三分之二的科研人员期待出版机构针对学术出版中人工智能的使用范围制定明确的指南。同时，科研人员也普遍希望出版机构能分享关于安全、负责任地使用人工智能的最佳实践和建议。70%69%62%57%53%51%50%47%40%37%学术出版机构的角色定位Explan
56、AItions:人工智能研究报告 33出版机构应制定明确的人工智能使用指南和伦理准则，确保出版流程中人工智能使用的公开透明和可追溯性，并防止他人滥用人工智能侵犯作者知识产权。印度科研人员（职业生涯早期）.要设定清晰一致的使用准则，明确哪些使用方式是可以接受的、并说明其合理性。同时，对于在生成式AI协助下完成的文章，应如实表明。.美国科研人员（职业生涯中期）在我看来，最重要的是制定在研究和出版中符合伦理的人工智能使用规范。南非科研人员（职业生涯早期）当问及“在人工智能使用方面，出版机构能为科研人员提供哪些最重要的支持”时，科研人员们这样回答：在我们的调查中，各个具体应用场景都显示出科研人员对出版
57、机构提供明确的政策和指导的迫切需求。在所有应用场景中，平均有72%的科研人员认为出版机构在指导他们将人工智能应用到工作中起着重要或非常重要的作用。.虽然科研人员在使用人工智能时可能不会第一时间想到向出版机构求助，但本研究表明，出版机构应该主动制定政策指南并与科研界沟通，而不是被动等待科研人员来寻求帮助。哪些群体最希望出版机构提供人工智能使用指南？.商学、经济金融领域（77%）和社会科学领域（74%）的科研人员.美洲地区的科研人员（75%），特别是来自加拿大（80%）和美国（76%）的科研人员，以及澳大利亚的科研人员（80%）.资深科研人员.(74%)学术出版机构的角色定位ExplanAItio
58、ns:人工智能研究报告 34展望未来.随着人工智能技术的发展演进，它持续对出版行业产生着变革性的影响。作为出版机构，我们既要着眼于当下，也要未雨绸缪，制定切实可行的解决方案。调查显示，科研人员最需要的是我们提供清晰的指导和培训。我们需要帮助作者了解哪些人工智能工具可以安全使用，以及如何正确使用。指定任何指南都需要与技术发展同步更新；提供的培训和工具既要实现善用人工智能减轻工作负担，同时又不牺牲或减少人类在创造过程中独有的贡献即个性与特色。信任至关重要。我们必须在要求伦理和透明度承诺方面发挥领导作用。出版机构在与人工智能开发者的互动中，需代表作者的权益，特别是在透明度、知识产权保护、署名权和报酬
59、等方面。这意味着要在现有体系内积极推动相关工作。我们必须引导人工智能工具的研发，以推动研究与发现。出版机构需要通过合作成为这些AI研究解决方案的一部分我们都需要以新的方式共同努力。这项研究只是我们征程的起点。随着人工智能的发展，我们将不断创新、倾听并完善我们的服务，同时始终确保人类的创造力和批判性思维始终处于创新的核心位置。ExplanAItions:人工智能研究报告 35附录：研究方法详述ExplanAItions.汇集了Wiley于2024年针对科研领域人工智能的应用所开展的多项研究的成果。.我们的第一步是在2024年3月21日至4月11日期间所进行的一项调查。该调查主要了解科研人员对人工
60、智能的认知、态度和使用行为，共收集了1,043份有效答复。.随后，Wiley在2024年7月至8月期间，与18位人工智能应用先行者和人工智能技术爱好者进行了一对一访谈，每次时长一小时。这些访谈帮助我们收集人工智能应用场景，并完善了第二轮调查中需要验证的场景清单。.在访谈之后，我们开展了第二轮调查，深入了解科研人员对人工智能应用场景的看法。调查时间为2024年8月13日至9月6日，共收集了4,946份有效答复。上述所有活动的参与者主要来自Wiley全球数据库。我们随机向数据库中的科研人员和期刊作者发送邀请邮件。对于每收到一份完整的问卷回复，Wiley均向致力于支持植树造林和保护生物多样性的全球性
61、公益组织“One.Tree.Planted”捐赠资金用于植树造林。基于以上这些调查，我们共促成了21,780棵树的种植。在深入研究人工智能应用场景时，Wiley还与ResearchGate合作，向其数据库中随机选取的10万名科研人员发送了调查邀请。这些科研人员来自美国、欧盟、英国、印度和中国等地，涉及多个学科领域。两次调查主要使用英语进行，但针对中国参与者，应用场景深度调研问卷还提供了简体中文版本。ExplanAItions:人工智能研究报告 36重要群组定义说明如需了解以下群组的详细调查结果，请参阅.ExplanAItions.网站上可供下载的资料清单，包括：.职业阶段:我们要求受访者提供年
62、龄区间和专业工作年限。根据答复，我们将科研人员分为以下类别：职业生涯早期科研人员（主要为25-34岁，工作经验0-7年，样本量1,339人），职业生涯中期科研人员（主要为35-54岁，工作经验8-19年，样本量1,415人），资深科研人员（主要为55岁及以上，工作经验20年以上，样本量2,079人）。学科领域:我们要求受访者选择最能反映其专业领域或研究方向的选项。为便于分析，将答复归纳为八大类：.-医学（样本量：1,183人）.-物质科学（样本量：1,033人）.-社会科学（样本量：744人）.-生命科学（样本量：713人）.-商学、经济学与金融（样本量：459人）.-人文学科（样本量：308
63、人）.-计算机科学（样本量：200人）.-数学与统计学（样本量：171人）地区分布:.我们要求受访者提供所在国家或地区。调查答复分布在美洲（样本量：1,193人）、欧洲、中东和非洲（样本量：1,945人）和亚太地区（样本量：1,808人）。行业分布:.我们要求受访者选择最符合其工作部门的类别，包括：学术界、企业界、政府部门、医疗卫生和其他领域。调查结果显示，三分之二的受访者来自学术界（3,286人），其次是医疗卫生领域（614人），再次是其他领域（421人）、政府部门（318人）和企业界（307人）。附录：研究方法详述ExplanAItions:人工智能研究报告 37附录按地区和国家统计的问卷
64、答复分布美洲认知调查应用场景调查（样本量：1193人）美国200727巴西37106加拿大22101墨西哥2574阿根廷1344哥伦比亚1243智利20秘鲁18厄瓜多尔14乌拉圭8哥斯达黎加5回复少于10份的国家/地区2133亚洲及太平洋认知调查应用场景调查（样本量：1808人）中国63605印度101515日本26157澳大利亚11107巴基斯坦3197印度尼西亚45马来西亚37菲律宾32新西兰29中国台湾26泰国23韩国21中国香港19孟加拉国18越南17尼泊尔15新加坡11回复少于10份的国家/地区5234欧洲、中东和非洲认知调查应用场景调查（样本量：1945人）英国38211意大利37
65、181土耳其23121西班牙22103德国2599尼日利亚1485南非66伊朗伊斯兰共和国2064葡萄牙1354波兰53希腊53罗马尼亚50埃塞俄比亚49法国2244瑞典1341埃及1641荷兰36肯尼亚32沙特阿拉伯25加纳24爱尔兰23以色列23伊拉克21保加利亚20捷克共和国19瑞士19芬兰17阿尔及利亚17摩洛哥17阿拉伯联合酋长国15丹麦15挪威14比利时14克罗地亚13奥地利13匈牙利13塞尔维亚13约旦12斯洛伐克12乌干达11喀麦隆11塞浦路斯11坦桑尼亚联合共和国10马拉维8回复少于10份的国家/地区186152ExplanAItions:人工智能研究报告 38致谢主要负责人Josh.Jarrett,.Wiley首席人工智能发展官Anna.Reeves,.Wiley首席市场营销官研究作者Allison.Hrycyshyn,.品牌洞察高级经理.Helen.Eassom,.资深文字编辑.项目团队Anna.O Brien,.人工智能与创新高级营销总监Kristen.Moledo,.品牌内容总监.Gwynne.Teass,.品牌内容副总监Leyane.Rose,.营销战略与绩效总监
