人工智能润色能取代人工润色吗?究竟谁更“智能”一点

目前,随着ChatGPT等人工智能的火爆发展,其在科研领域的运用也越来越多,很多基于ChatGPT开发的人工智能润色软件也横空出世,很多人甚至认为人工智能润色会逐步取代人工润色。也有另一种观点认为诸如ChatGPT、DeepL、Grammarly等人工智能等软件润色质量参差不齐。那么在这AI科技浪潮席卷之下,这些润色软件到底能不能实现完美润色?它们又与人工润色又和区别呢?今天我们就来详细解析一下

01 润色成本

人工智能润色

如今科技发展迅速,在线翻译润色网站和翻译软件不断迭代更新。相较于人工润色来说,软件翻译润色的成本价格毋庸置疑更低廉,甚至不乏许多免费的润色软件被各大科研博主推为“润色神器”,这些对于囊中羞涩的科研工作者,尤其是在校研究生来说,算是一个比较低成本的选择。

人工润色

而人工论文润色的价格受到很多因素的影响,比如:论文科目、文章类型、总字数、润色机构、所在地区,这些因素的差异导致人工论文润色费用也就有高有低。目前,并未有统一的收费标准。但整体上来说,由于人工润色区别于软件润色单纯依靠程序记忆原理,而是依靠人工编辑的学科知识和翻译经验来翻译润色并查漏补缺,因此价格相较于软件润色肯定是更高一些的。

 

02 润色机制

人工智能润色

ChatGPT是对话式的智能工具,需要无数语料“喂养”出来的,因此它润色的效果直接取决于提问者的提问方式,要求描述是否清晰。也就是说如果你只给一个很一般性的要求,它就只能给你生成一个一般性甚至是错漏百出的内容;如果你把要求说得非常详细,给出的情景更具体,给它塑造一个专业的审稿编辑角色,那它才能生产出达到要求的润色文章。因此,这一点对于“提问者”的要求是非常高的,稍有不慎,润色出来的结果就全凭运气了。

人工润色

人工润色的润色机制很显然就是靠润色老师100%的纯人工翻译、润色、查漏补缺以及基于审稿人角度给予文章修改建议。一般专业润色机构的润色老师除了翻译水平的要求外,还需要有相关学科领域内的学术建树,这样才能保证应对大量专业性词汇和专有学术表达时更加得心应手。但是受制于机构不同,润色老师的水准也有差异,这也需要作者进行甄别,选择具有大量润色经验、润色老师学术背景更丰厚的润色机构。

 

03 润色效果

人工智能润色

前面我们说了,受制于软件润色的润色机制,很多情况下软件润色的文章会显得比较生硬。尤其是一些专业要求较高的领域,单纯依靠计算机语言来进行的润色很可能在表达的专业性上会大打折扣。同时,通过ChatGPT进行AI润色还有一个缺点——不能一次性输入整篇文章,必须分段复制润色。因此这就会导致没有上下文关系而无法规避或检查用词前后不一致的情况,存在结构和逻辑错误的语句也没有办法进行优化,更可能在润色的同时增加重复率的风险。

并且通过AI软件润色有一个非常大的风险就是论文的保密性,过往的经验中已经出现了多起因为论文润色软件使用而导致已投稿时发现文章被盗用的事件,目前也有很多国家和科研机构禁用ChatGPT,原因就是可能存在数据泄漏的风险。

人工润色

SCI写作过程中一些细节的问题,对于我们非母语者来说并不一定可以每处都检查并修改完善,但是如果交给专业团队的外国学者来润色就更为妥帖安心。修改后,文章可见性的更加流畅、更加母语化,去掉了很多英语语法上的冗余,让行文变得更加专业化。

同样基于润色机制,人工润色除了基本的翻译和剔除低级错误的功能外,其专业的润色老师会依据作者文章的研究领域和目标期刊的审稿经验,来给出更专业的润色和修改建议,极大程度提升论文的通过率。具体的优势我们已经在过往的文章中进行了详细分析,这里就不赘述了。

同时,大部分的润色机构在提供服务时会签订保密协议,以保障作者文章的信息安全。

 

总体来说

人工润色虽然相较于AI软件润色成本更高,但在润色机制和润色效果上都有软件润色所不可比拟的优越性。同时由于SCI论文的高专业能力和英语水准要求,论文翻译润色的水平直接关系到论文能够被收录。最后要知道,ChatGPT还有一大缺点,就是它生成的内容不一定是真实准确的,这和学术圈最看重的“严谨真实”背道而驰。

因此我们建议作者在进行翻译润色服务时,不要单纯的看重价格,应该结合自身的情况,选择专业的润色机构来进行论文润色,从而更大程度的提升论文的收录率。

为何23年SCI影响因子“普降”趋势明显?大跳水之下又该如何选刊?

上周,科睿唯安 Clarivate 发布 2023 年度《期刊引证报告》(Journal Citation Reports),刷新学术期刊最新影响因子。与去年影响因子普遍上涨相比,今年最大的趋势是IF跳水,约超过70%期刊的影响因子都是下降!那么2023年科研期刊因子集体大暴跌,影响因子为何大跳水?排名高位期刊都有什么变化?让我们现在分析一下。
这些期刊的影响因子下降的原因可能有以下几点:
  • 最重要的一点,其实在两年前影响因子暴涨很大一部分原因是将预发表的文章也算入了文章引用基数,导致影响因子疯涨,那么这几年自然影响因子会慢慢下落回归。
  • 影响因子的变化可能导致期刊的排名和分区发生变化,从而影响期刊的选择和投稿策略。同样是由于对影响因子计算方法的调整,一些期刊由于早期试图文章引用数较少或质量较差,导致引用数减少或被剔除,从而降低影响因子。
  • 期刊本身的质量和影响力下降了。一些期刊由于编辑水平不高、审稿质量不严、发文量过大、自引率过高等原因,导致期刊的学术水平和社会认可度下降,失去了优秀的作者和读者,从而减少了引用数和影响因子。
  • 期刊所属领域的热度和关注度下降了。一些期刊涉及到当前社会关注度较低或较为成熟的领域,比如干细胞、肿瘤、综合性科学等,这些领域的研究成果相对较难引起广泛的兴趣和讨论,从而减少了引用数和影响因子。
  • 2019-2022年全球疫情的影响。新冠疫情给大家的科研工作带来了极大的不便,许多课题组由于新冠的影响而限制大家进入实验室开展研究,这样导致科研工作者的进度受到了极大的减缓。相应地,各期刊的发文量都有所收缩,导致影响因子下跌。
  • 还有一点值得注意,2023年度 JCR中的期刊影响因子数值调整为只保留至小数点后一位,而不是之前的小数点后三位,这一调整造成了很多的期刊排名并列。这会使得各个分区的期刊数量可能不一样,将看到一些四分位数将包含比往年更多或更少的期刊数量。
期刊IF普跳水后,该怎么选刊?
最后,我们来谈谈影响因子的变化对科研工作者有什么影响。我们认为,影响因子虽然是一个重要的指标,但它并不是唯一的指标,也不是决定性的指标。科研工作者在选择期刊投稿时,应该综合考虑期刊的质量、影响力、适合度、速度等多方面的因素,而不是单纯追求高影响因子。同时,科研工作者在评价自己或他人的科研成果时,也应该关注文章的内容、贡献、创新等多方面的价值,而不是单纯依赖影响因子。只有这样,才能促进科研工作的健康发展,提高科研水平和质量。