自从2016年谷歌的人工智能AlphaGo战胜李世石后，人工智能技术就开始进入大众视野，逐渐从实验室走向商业化应用。剽窃检测工具助力学术出版传播，时至今日，人工智能也应用到学术出版领域，并且有效提高了学术出版的运营效率。
第一，人工智能可辅助学术出版环节进行反剽窃和智能匹配同行评审专家。过去反剽窃主要依靠逐字逐句审查文本的方式，很难监测到隐蔽的剽窃行文。当前，运用人工智能技术不仅可以逐字逐句审查论文，还可以进行整个段落的识别。如致力于推进在线学术资源互联的CrossRef协会，就设置了专门的剽窃检测工具CrossCheck，可供学术机构将提交的稿件和已经发表的文献进行段落、长句、短句、文字综合对比，同时自动生成匹配度报告。此外，每年发表的学术论文数量巨大，仅2018年全球就有300万篇学术文章发表，人工审稿的工作量是非常惊人的。利用人工智能技术，可以快速辅助人工完成论文抄袭检查以及数据篡改等初步环节，大大减少审稿工作量，提升审稿效率。在专家评审环节，此前评审专家由于对研究领域不熟悉，出现了评审耗时过长、有主观偏见等情况。近年来，人工智能技术也被用于分析和匹配论文潜在同行评审人，帮助论文评审更加高效、专业。
第二，人工智能可在学术文献存取环节进行智能学术搜索。近年来，每年都有超过250万篇学术文章在2万余种英文学术期刊上发表，以生物医药领域为例，每天发布的论文约3000篇。大量学术文献提供的信息量是巨大的，对学术研究者来说，阅读所有论文有一定难度，而人工智能技术的应用可以帮助学术研究者在学术文献存取环节进行智能学术搜索。如微软的学术搜索就是基于人工智能知识图谱技术开发的，并且在这一技术下又开发了微软学术项目，可支持访问超过1.6亿篇学术论文搜索，可识别期刊、作者、论文以及研究领域。该项目通过递归算法帮助判断论文的重要性，从而分析学科中影响力最高的科学家和学术出版物，并对其进行排行，而且该排行是动态的，每日都会更新。再如米塔可以分析用户的搜索历史，并推断用户的兴趣领域，从而给用户推荐相关的研究论文，并自动创新展示已发布的论文之间的图谱关系，及时跟踪学者的研究进展，快速识别研究领域的发展趋势。虽然当前这些技术尚未得到大规模的应用推广，但毋庸置疑的是，智能学术搜索将为学术出版传播带来重要价值。
第三，人工智能可在学术文献质量评价环节进行文献智能计量。评价学术文献的质量可以客观评定学者的作品质量，能够促进学术文献的质量提升。以往评价学术文献一般是通过期刊影响因子，但这 一方法有很大局限性。主要是因为同一期刊上被引用的文献分布偏差较大，一些文章被大量引用，部分文章却鲜被引用，所以同一期刊上的所有文章被判断为同等质量，显然并不合理。此外，引文分析具有一定滞后性，往往一篇论文发表后，经过很长时间甚至数年才能大致判断其引用情况，这一滞后性严重影响了学术期刊的选题策划和组稿工作。在文献计量领域，人工智能发挥了重要作用。如文献计量智能的开拓者元文献计量智能，就通过人工智能的机器学习算法，对全球数百万篇学术文献进行学习训练，从而挖掘各领域被引用最多的文章的特征模型。一旦系统接收新稿件，元文献计量智能就会利用算法从这篇新论文中挖掘数百个特征，并与相关领域中被引用最多的论文特征模型进行匹配，从而预测新论文未来可被引用的次数及影响。大规模的应用表明，元文献计量智能预测新稿件影响级别的准确性是人工预测的2.5倍。
全媒体时代，学术出版的内容生产以及内容出版传播都发生了改变，内容的分众化、个性化需求日益凸显，出版传播的平台化成为主流，数字技术以及人工智能等新一代信息技术与学术出版更是日趋深度融合，这将为学术出版的传播带来深刻变革。时代的变化，要求出版机构灵活高效整合优质专业内容，活用数字技术、人工智能技术等，构建高端学术出版传播平台，最大限度释放学术出版价值。