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随着全球科研产出持续增长，学术出版正面临效率、质量与诚信等多重挑战。如何在加快出版流程的同时，持续守护学术标准、优化作者体验，并为同行评审提供更高效、精准的支持，已成为出版行业共同关注的重要课题。
在此背景下，MDPI正积极探索人工智能 (AI) 在科研出版中的应用。通过自研AI工具与编辑出版系统的整合，MDPI希望在稿件处理、技术核查、同行评审支持、内容发现和内部协作等场景中，提升效率、增强质量控制，并改善作者、审稿人和读者的使用体验。
MDPI对AI的应用原则是围绕出版场景构建针对性的辅助工具。AI可帮助处理重复、耗时任务，提升信息检索、文本分析和风险识别效率；也可为研究人员提供期刊匹配、文献发现和内容分类支持，使其能将精力投入科研本身。基于此思路，MDPI形成了“技术赋能 + 人工把关”的协同模式，让AI在合适的环节发挥辅助价值，同时确保关键判断仍由专业人员完成。
MDPI将AI嵌入投稿筛选、同行评审、编辑决策与生产发布等环节，形成贯穿全程的辅助体系。
01
AI赋能稿件前期处理与技术核查
在投稿前及稿件进入处理流程初期，AI已经能发挥重要作用。
例如，Journal Finder [1] 可根据论文题目和摘要，帮助作者筛选适合投稿的期刊。同时，该工具也可用于内部核查，为判断稿件与期刊的匹配度提供参考。其基本原理是通过自然语言处理技术，将论文信息转化为能够表达文本语义的向量表示，并与期刊已发表论文的主题进行相似度匹配。相比关键词检索，这类方法能更好地捕捉论文内容与期刊范围间的语义关联。
在稿件初筛阶段，MDPI引入了Ethicality AI工具，用于支持科研诚信与技术预检工作。该工具可辅助开展文本相似性分析、参考文献核查、离题引用识别、过度引用与自引分析、引文时间窗口评估，及潜在AI生成内容的辅助识别，帮助期刊编辑更快发现可疑特征。
在引用行为的合规性与学术相关性方面，Cite Lens [2-3] 等工具可结合文章与段落层面的语义信息，辅助识别不匹配引用、脱离上下文的引文，及疑似操纵性的引用行为。这有助于在初筛阶段更快聚焦值得重点核查的问题，提升科研诚信风险防控效率。
02
优化同行评审支持，提升匹配效率与质量管理
为提高审稿人匹配效率，MDPI开发并应用了Reviewer Finder审稿人推荐工具。该工具结合大语言模型、相似度检索与排序算法，可根据稿件主题识别相关研究领域，基于学者的发表记录推荐潜在审稿人。
Reviewer Finder的价值在于提升审稿效率。通过对稿件内容和研究方向进行语义匹配，该工具有助于更快发现专业相关的审稿人，从而为高质量同行评审提供支持。对作者而言，更精准的审稿人匹配有助于获得更专业的反馈；对出版流程而言，也有助于缩短审稿人匹配时间。
与此同时，MDPI也在探索利用自然语言处理和机器学习技术，对审稿报告文本进行特征提取与质量分析。相关研究表明 [4]，审稿意见中的语言长度、语义相关性、情感中性程度和内容完整性等特征，都能为同行评审质量提供有效参考。AI在这一环节的作用是辅助识别高质量评审意见与潜在异常情况，为评审管理提供信息支持，而不是替代对学术内容的专业判断。
03
从内容发现到内部协作，拓展AI应用场景
AI在MDPI的应用不仅体现在稿件处理中，也已延伸至内容传播与日常工作支持。
基于语义搜索和内容理解技术，AI可根据文章内容推荐相关研究，帮助用户高效发现学术信息。例如，Article Similarity等工具可基于论文内容识别主题相近的文章，帮助读者发现跨期刊、跨平台的相关研究，也可为审稿人推荐、主题建模等场景提供支持。
在Scilit数据库 [5] 中，AI还可通过分析文献标题和摘要，辅助开展研究主题分类，帮助用户更快识别论文所属领域及相关研究方向。类似的分类与推荐能力不仅有助于提升文献检索效率，也有助于增强研究成果的曝光度和传播效果。
与此同时，基于大语言模型的内部问答与工作支持工具也在帮助编辑快速查询编辑规范与出版要求信息，并在内容检查和标准化沟通等场景中提升效率。这类工具的价值在于减轻重复性事务负担，使编辑能将更多精力投入到需要专业判断和质量把关的核心工作中。
04
以技术助力出版，以专业守护质量
随着生成式 AI 的发展，学术诚信风险也呈现出更复杂的新特点，例如文本拼接、内容失真、引文信息虚构或污染，以及图像处理不当、数据保密管理不足等新问题。对此，MDPI始终秉持审慎、规范的AI应用原则，将相关工具纳入可监督、可核查、可追溯的编辑出版支持体系，并通过系统检查、人工复核和标准化流程相结合的方式，不断加强对复杂问题的识别与处理能力。
MDPI对自研AI工具的定位十分明确：AI是提升效率、增强一致性和辅助风险识别的工具，而不是取代专业判断的决策者。在工具研发和应用中，MDPI重视合规性、透明性、数据安全和责任边界，并通过跨部门协作、领域专家参与、流程验证和持续优化，确保AI工具服务于科研出版质量提升，而非削弱人工把关和学术责任。
从期刊匹配、范围判断，到初筛核查、伦理识别，再到审稿人推荐、评审支持、内容推荐和内部协作，AI正逐步成为MDPI编辑出版流程中的重要支撑力量。未来，MDPI也将继续在审慎创新的基础上，探索AI在科研出版中的更多可能性，以技术助力知识传播，以专业守护学术质量，为全球科研交流与开放科学发展持续贡献力量。
参考资料
[1] https://www.mdpi.com/about/journalfinder
[2] Broise, J. B. d. l., Sauerburger, F., Sayas, E., Tecu, D. M., Meijere, S., & Cuculovic, M. (2026). Cite Lens: An AI Tool for Detecting Out-of-Scope and Out-of-Context Citations. In Balke, W. T., et al. New Trends in Theory and Practice of Digital Libraries. TPDL 2025. Communications in Computer and Information Science, vol. 2694. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-06136-2_3
[3] https://blog.mdpi.com/2025/12/01/cite-lens/
[4] Sun, Q., Liu, D., Dong, H., et al. (2026). Automatically investigating scientific discussions in peer review reports based on conformity score metrics. Scientometrics, 131, 59–92. https://doi.org/10.1007/s11192-026-05539-8
[5] https://www.scilit.com/
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