Chuyển đổi số đang đặt ra yêu cầu mới đối với hoạt động nghiên cứu, biên tập và công bố khoa học. Đối với Nhà xuất bản và Tạp chí Khoa học xã hội, yêu cầu này gắn với việc nâng cao chất lượng học thuật, chuẩn hóa dữ liệu và đổi mới phương thức phối hợp trong xử lý bản thảo. Trong đó, năng lực số của đội ngũ biên tập viên là yếu tố trực tiếp quyết định khả năng khai thác công nghệ vào từng công việc cụ thể. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) càng làm rõ nhu cầu bồi dưỡng đội ngũ có khả năng sử dụng công cụ, kiểm chứng kết quả và chịu trách nhiệm về các quyết định chuyên môn. Với AI, biên tập viên còn cần biết giao nhiệm vụ cho công cụ, xác định giới hạn của nhiệm vụ và đánh giá độ tin cậy của kết quả. Những kỹ năng này phải phát triển trên nền tảng hiểu biết chuyên ngành, phương pháp nghiên cứu và đạo đức xuất bản khoa học.

Sử dụng AI để hỗ trợ đọc và rà soát bản thảo

Một hướng ứng dụng thiết thực là sử dụng AI hỗ trợ nhận diện cấu trúc bài viết. Với bản thảo được phép xử lý bằng công cụ phù hợp, biên tập viên có thể yêu cầu AI xác định câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu, phương pháp, nguồn tư liệu, luận điểm và kết luận. Kết quả này giúp hình thành một bản đối chiếu ban đầu để biên tập viên đọc sâu hơn, nhận ra phần trình bày còn thiếu hoặc những nội dung chưa được kết nối rõ ràng. AI cũng có thể hỗ trợ phát hiện những đoạn lặp ý, sự thiếu nhất quán trong thuật ngữ hoặc khoảng cách giữa mục tiêu và kết luận. Tuy nhiên, các phát hiện này chỉ là gợi ý để xem xét. Một đoạn nhắc lại có thể cần thiết cho lập luận; hai thuật ngữ gần nhau có thể thể hiện những phân biệt lý thuyết có chủ ý. Biên tập viên cần đọc lại văn bản và trao đổi với tác giả trước khi quyết định sửa chữa.

Hỗ trợ biên tập ngôn ngữ nhưng bảo toàn lập luận

Trong biên tập ngôn ngữ, AI có thể được sử dụng để đề xuất cách diễn đạt rõ hơn, phát hiện lỗi chính tả, câu quá dài hoặc sự thiếu thống nhất về hình thức. Nhiệm vụ cần được giới hạn cụ thể: giữ nguyên nội dung, thuật ngữ, số liệu và trích dẫn; trình bày câu gốc bên cạnh phương án chỉnh sửa; giải thích ngắn lý do đề xuất. Việc đối chiếu từng thay đổi đặc biệt quan trọng. Những từ như “có thể”, “trong phạm vi khảo sát”, “ở một số trường hợp” thể hiện mức độ khẳng định và giới hạn của kết quả nghiên cứu. Nếu công cụ loại bỏ các từ này để câu văn ngắn hơn, một nhận định có điều kiện có thể trở thành kết luận khái quát quá mức. Tương tự, việc thay thuật ngữ chuyên ngành bằng từ thông dụng có thể làm sai cách tiếp cận của tác giả.

Hỗ trợ kiểm tra trích dẫn và tài liệu tham khảo

AI có thể hỗ trợ đối chiếu trích dẫn trong bài với danh mục tài liệu tham khảo, phát hiện mục bị thiếu, mục trùng lặp hoặc thông tin trình bày chưa thống nhất. Biên tập viên có thể yêu cầu công cụ lập bảng gồm trích dẫn trong nội dung, tài liệu tương ứng ở cuối bài và vấn đề cần kiểm tra. Đây là công việc có phạm vi rõ và thuận lợi cho việc xác minh. Cần phân biệt kiểm tra tính nhất quán với xác minh sự tồn tại, độ chính xác của tài liệu. Một mục tài liệu được trình bày đầy đủ vẫn có thể sai tên tác giả, năm xuất bản, số trang hoặc tên công trình. Khi thông tin chưa đầy đủ, cần yêu cầu AI đánh dấu phần thiếu, giữ nguyên dữ liệu đã có và không tự suy đoán để hoàn thiện.

Quản lý phiên bản và kiểm soát việc sử dụng AI

Trong quá trình tác giả sửa bài, AI có thể hỗ trợ so sánh hai phiên bản, xác định những đoạn đã thay đổi và đối chiếu với yêu cầu chỉnh sửa. Biên tập viên có thể yêu cầu lập bảng gồm ý kiến cần xử lý, nội dung tác giả đã sửa và vấn đề còn cần làm rõ. Bảng đối chiếu này giúp giảm thời gian tìm kiếm, đồng thời hỗ trợ kiểm tra việc sửa chữa có đáp ứng yêu cầu hay không. Để sử dụng AI có trách nhiệm, Tạp chí cần xây dựng hướng dẫn về các loại dữ liệu được phép xử lý, công cụ được sử dụng và phạm vi hỗ trợ. Bản thảo chưa công bố, thông tin cá nhân và hồ sơ phản biện cần được quản lý theo quy định của đơn vị. Các nhiệm vụ có nội dung nhạy cảm về dữ liệu cần được xem xét trước khi đưa vào công cụ bên ngoài.