将出版社内容引入AI工作流

与以出版社的读者为重,而非推广自有内容的提供商合作。 选择与出版社核心业务休戚与共,而非仅对新技术的营收机会感兴趣的伙伴。

出版社面临的挑战

AI已成为新的发现层,出版社正逐渐失去可见度

AI正在深刻重塑研究的发现方式。读者提出问题,获得整合生成的回答,随即继续推进,往往不会进一步查阅原始出处。

这一转变正在重塑整个学术生态:

发现入口从期刊转向AI界面

原本会访问出版社平台的读者,如今无需接触出版社品牌即可获得答案。

内容被整合概述,而非规范引用

AI将出版社的研究成果凝练为简短回答,导致跳转访问量与直接使用频次下降。

价值衡量从“可获取”转向“影响力”

传统评价指标已难以全面反映内容在AI驱动型学术工作流中所创造的实际价值。

风险并非理论推演,而是正在发生的现实

  • 出版社的内容可能已被AI系统使用,却缺乏明确的授权协议
  • 训练数据集中可能包含已出版的内容,而出版社未获得相应报酬
  • AI生成的回答往往缺少规范的出版社引注
  • 内容可见度下降,可能影响期刊订阅与论文投稿
  • 若未标明来源,终端读者用户将难辨信息真伪

若无明确策略,您的内容极有可能在迄今为止增长最为迅猛的发现渠道中逐渐隐形。

为什么EBSCO是出版社的优选合作伙伴

八十余年来,EBSCO始终致力于协助出版社触达全球图书馆、学术机构及研究人员。通过EBSCOhost AI Exchange,我们将这一角色延展至AI生态体系——保护出版社的合法权益,维护内容的来源归属,并探索新的商业模式。

选择值得信赖的合作伙伴,而非利益诉求可能冲突的竞争者,确保出版社的内容获得应有的关注与可见度。

80 多年服务出版社经验
20,000 多家出版社合作关系
5万多 种在管期刊
300多万 种全球分销图书

EBSCO提供解决方案

将AI从威胁转化为收益渠道

EBSCOhost AI Exchange提供结构化的参与路径,使出版社能够在明确的管控机制、清晰的授权界定和透明的价值交换框架下,融入AI生态体系。

出版社可通过以下两种模式参与——可独立选择,亦可并行采用:

此两种模式相互独立。 实时访问不涉及模型训练,而训练须另行签署明确的授权协议。

1. 实时访问(通过EBSCO Bridge实现的RAG)

  • AI系统可检索您的内容,但不进行存储或用于模型训练
  • 内容不会被存储,也不会被纳入模型训练过程
  • 每次交互都会被记录,并标明来源归属
  • 出版社将根据内容的实际访问与使用情况获得相应收益
  • 出版社对可提供的内容范围及开放时间享有完全的控制权

2. 训练数据授权

  • 出版社可自行选择是否将整理好的数据集授权给AI用于模型训练或微调
  • 所有使用行为均须遵循明确的协议约定和权限界定
  • 使用范围、期限以及具体应用场景均有清晰的规定
  • 此模式专为可控、高价值的合作关系而设计,不适用于不受限制的开放式使用

运作流程

以下是出版社内容经由 EBSCOhost AI Exchange 流向 AI 环境中的终端读者用户,同时保持管控与来源归属的完整流程。

实时访问流程 (RAG)

按需检索内容 • 不存储 • 不用于训练

出版社内容
  • 期刊
  • 图书
  • 论文
  • 研究论文
  • 报告

EBSCOhost AI Exchange

  • 权限管理
  • 元数据增强
  • 访问控制
  • 归属追踪
EBSCO Bridge (MCP) 实时检索层
AI系统
  • 搜索引擎
  • AI助手
  • 研究平台
  • 企业级AI
  • AI应用

经济效益

与AI工作流对齐的收益模式

实时访问收益(RAG)

AI系统查询您的内容时,按使用次数计费——不捆绑打包,不采用固定授权费。

训练授权收益

针对希望构建领域模型以提升AI产品前瞻性的开发者,提供可控的、协商确定的授权协议。

归属价值

清晰追踪出版社的内容和核心观点在AI模型、对话交互及应用场景中被引用的频次。

透明度

清晰了解出版社的内容在两种授权模式下,分别以何种方式、在哪些场景中被使用。

为什么这很重要

保障收益与管控权限

  • 建立与AI使用场景相匹配的新型收入渠道
  • 保持对访问权限的完全控制
  • 在变化的市场中主动制定规则

提升可见度与权威性

  • 提升内容在AI生成结果中的引注呈现率
  • 在新兴发现层中强化品牌曝光
  • 吸引传统平台之外的受众群体

解答您的疑惑

我的内容会被用于训练AI模型吗? 

不会,除非您专门为此授权。实时访问(RAG)采用动态检索方式获取内容,既不存储也不用于训练。模型训练则属于完全独立的授权模式,需经您明确同意方可进行,且使用范围与收益方式均有清晰约定。

我会失去对内容使用方式的控制吗?

不会。出版社对所有访问、使用及授权条款拥有完全的决定权。

什么是RAG?它是如何运作的?

RAG(检索增强生成)是指AI系统在回答用户查询时,实时检索您的内容,但不会存储或将内容纳入模型训练。每次检索均被追踪、标注来源并获得相应补偿。您的内容始终处于您的掌控之中。

我如何从AI使用中获得收益?

通过两种收益模式:一是基于使用量的实时访问(RAG)补偿,二是为选择将数据集授权用于模型开发的出版社提供的训练授权协议。两种模式均透明且可量化。

这不过是另一种聚合模式吗?

不是。这是一种可控的、以权利为导向的AI工作流参与方式。

这会影响我的直接合作关系吗?

不会。它使您能够借助现有模式触达新的受众。

如果市场持续变化怎么办?

灵活的框架使您能够在保持控制权的同时,从容应对变化。

EBSCO的做法与其他提供商有何不同? 

EBSCO是出版社数十年来一直信赖的合作伙伴,与出版社的成功深度绑定。其他提供商无外乎两类:一类是以推广自身期刊为首要任务的竞争对手,另一类是短期创业公司,它们在出版社的核心业务中没有长期利益,也不会为其做法可能损害出版社业务的行为承担任何责任。

EBSCOhost AI Exchange 使出版社能够安全地将其内容传递给AI驱动的研究场景,在提供清晰来源归属、完整控制权和可量化价值的前提下,深度参与其中。

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