هل أنظمة دعم القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي فعالة في النشر العلمي؟

مقدمة

لقد غيّر التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي (AI) تقريبًا كل جانب من جوانب التواصل العلمي، من كيفية بحث الباحثين في الأدبيات إلى كيفية كتابة المخطوطات وتقديمها وتقييمها. ومن أهم التطورات داخل المكاتب التحريرية هو ظهور أنظمة دعم القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (EDSS). تم تصميم هذه الأدوات لمساعدة المحررين على التعامل مع حجم الإرسال المتزايد باستمرار، وتوقعات النزاهة البحثية المتنامية، والضغط لتقديم قرارات سريعة وعادلة وشفافة.

يمكن لأنظمة دعم القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الآن فحص المخطوطات للكشف عن الانتحال وتلاعب الصور، والتحقق من المراجع والإحصاءات الأساسية، واقتراح المراجعين بناءً على الخبرة والسجل، وحتى توليد توصيات أولية مثل "رفض"، "مراجعة"، أو "إرسال للمراجعة من قبل الأقران". يجادل المؤيدون بأن هذه الأنظمة تبسط سير العمل، وتحسن الاتساق، وتقلل التحيز. ومع ذلك، يحذر النقاد من الاعتماد المفرط على خوارزميات غير شفافة، وتعزيز عدم المساواة القائمة، وخطر السماح للآلات بالحكم على الأصالة، والفروق الدقيقة، أو العمق النظري.

تستعرض هذه المقالة فعالية أنظمة دعم القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من خلال استكشاف ماهيتها، وكيفية عملها، والفوائد التي تقدمها، والمخاطر التي تنطوي عليها، وأفضل الممارسات التي يمكن أن تساعد المجلات على استخدامها بمسؤولية. وتخلص إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مفيدًا للغاية في اتخاذ القرارات التحريرية—ولكن فقط عندما يتم دمجه في نموذج هجين مصمم بعناية حيث يبقى الحكم البشري في المركز ولا تزال المخطوطات تُعد وتُراجع بدقة من قبل البشر من خلال التدقيق اللغوي والتحرير.

ما هي أنظمة دعم القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

أنظمة دعم القرار التحريري (EDSS) هي أدوات برمجية تساعد محرري المجلات في تقييم المخطوطات وإدارة عملية المراجعة الأقرانية. عندما يتم تعزيز هذه الأنظمة بالذكاء الاصطناعي، فإنها تتجاوز الفحوصات الثابتة القائمة على القواعد لتصبح منصات تكيفية مدفوعة بالبيانات قادرة على التعلم من مجموعات كبيرة من الأعمال المنشورة والمقدمة.

عادةً ما تجمع أنظمة دعم القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي بين ثلاث تقنيات رئيسية:

• التعلم الآلي: خوارزميات مدربة على بيانات تاريخية - مثل قرارات التحرير السابقة، وأنماط الاستشهاد، وأداء المراجعين - تحدد أنماطًا يمكن أن توجه القرارات الحالية.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): أدوات "تقرأ" المخطوطات، وتستخرج المفاهيم الرئيسية، وتحلل الأسلوب والبنية، وتقارن النص بمجموعات مرجعية للكشف عن التشابه أو الشذوذ.
• تحليلات البيانات الضخمة: أنظمة تدمج معلومات عن المجلات والمؤلفين والمؤسسات والاستشهادات لتوفير سياق أوسع لكل مساهمة.

في الممارسة العملية، لا تحل أنظمة دعم القرار التحريري محل المحرر، لكنها ترتب وتثري وتنظم المعلومات حتى يتمكن المحررون من العمل بكفاءة أكبر واتخاذ قرارات أكثر وعيًا.

الوظائف الأساسية لأنظمة دعم القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي

توفر معظم أنظمة التحرير المدعومة بالذكاء الاصطناعي مزيجًا من الوظائف التالية:

• فحص المخطوطات: فحوصات تلقائية للانتحال، والأقسام المفقودة، والمراجع غير المكتملة، ومشاكل التنسيق، وأحيانًا علامات تحذير إحصائية أو منهجية أساسية.
• مطابقة المراجعين: التوصية بمراجعين محتملين من خلال تحليل تاريخ نشرهم، والكلمات المفتاحية، والمراجعات السابقة، والصلات بالمؤلفين أو الموضوع.
• فحوصات النزاهة والأخلاقيات: تحليل تشابه الصور لاكتشاف التلاعب المحتمل، وتحديد أنماط الاستشهاد المشبوهة، والتنبيهات بشأن المساهمات المكررة أو المقطعة.
• التدقيق في البيانات والأساليب: أدوات تتحقق من الاتساق الداخلي في الجداول والأشكال، وتفحص قيم p مقابل إحصائيات الاختبار المبلغ عنها، أو تشير إلى أحجام عينات وتأثيرات غير معقولة.
• توصيات تحريرية: لوحات تحكم تلخص مدى ملاءمة المخطوطة لنطاق المجلة، وأنماط القبول التاريخية، والتأثير المحتمل، وعوامل المخاطر المحتملة، غالبًا ما تكون مصحوبة بقرار مقترح.

من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن لأنظمة دعم القرار التحريري تقليل عبء العمل الروتيني على المحررين البشر وتمكينهم من تخصيص المزيد من الوقت للأسئلة الجوهرية حول الجدة والأهمية والأخلاقيات.

فوائد أنظمة دعم القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي

1. فحص المخطوطات بشكل أسرع وأكثر كفاءة

غالبًا ما تتضمن سير العمل التحريري التقليدي عدة أيام - أو أسابيع - من الفحوصات الأولية قبل أن تصل المخطوطة حتى إلى المراجعين الأقران. يقوم المحررون أو مساعدو التحرير بالتحقق يدويًا من أن المساهمات تستوفي المتطلبات الشكلية الأساسية، ويفحصون الانتحال الواضح، ويقررون ما إذا كان يجب إرسال الورقة للمراجعة أو رفضها عند المكتب.

يمكن لأنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي إتمام العديد من هذه الفحوصات في دقائق. فهي تفحص النص بسرعة للبحث عن التشابه مقابل قواعد بيانات كبيرة، وتقييم ما إذا كانت الأقسام الأساسية (مثل الملخص، الطرق، وبيانات الأخلاقيات) موجودة، والتحقق من تنسيق الجداول، الأشكال، والمراجع بشكل صحيح. هذا يقدم عدة مزايا:

• تخفيضات كبيرة في اختناقات التحرير، خاصة في المجلات ذات الحجم الكبير.
• أوقات استجابة أكثر توقعًا للمؤلفين، الذين غالبًا ما يواجهون ضغطًا شديدًا للنشر بسرعة.
• التعرف المبكر على المساهمات التي تقع بوضوح خارج نطاق المجلة أو عتبة الجودة، مما يسمح للمحررين بالتركيز على المخطوطات الأكثر وعدًا.

2. تحسين الدقة والاتساق

يمكن أن يختلف المحررون البشر بشكل كبير في كيفية تفسيرهم للإرشادات، واكتشاف المشكلات، أو تطبيق معايير الرفض المباشر. يساهم التعب، ضغط الوقت، والتحيز اللاواعي في عدم الاتساق. بالمقابل، تطبق الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي نفس الفحوصات بنفس الطريقة في كل مرة.

يمكن لأنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المهيأة بشكل صحيح أن:

• تطبيق معايير فحص موحدة على جميع المساهمات، بغض النظر عمن هو المسؤول في ذلك الأسبوع.
• كشف السرقة الأدبية، إعادة تدوير النص، والتلاعب بالاستشهادات بحساسية أكبر من الفحص اليدوي.
• تسليط الضوء على التناقضات الإحصائية أو البيانات المفقودة التي قد يغفلها القراء البشر، خاصة تحت ضغط الوقت.

بينما لا يقضي الذكاء الاصطناعي على جميع أشكال التحيز، يمكن للتطبيق المتسق للقواعد أن يساعد في تقليل بعض أشكال اتخاذ القرار الفردي ودعم معاملة أكثر عدلاً للمؤلفين.

3. تحسين اختيار المراجعين

تحديد المراجعين المناسبين هو أحد أكثر أجزاء العملية التحريرية استهلاكًا للوقت. يجب على المحررين العثور على خبراء لديهم المعرفة المناسبة، وتوفر كافٍ، ولا توجد تضارب في المصالح. هذا تحدٍ خاص في المجالات المتخصصة أو متعددة التخصصات.

يمكن لأنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي البحث عبر قواعد بيانات كبيرة للأعمال المنشورة ونشاط المراجعين لتحديد المرشحين الذين تتطابق خبرتهم بشكل وثيق مع المخطوطة. يمكن لهذه الأنظمة:

• اقتراح مراجعين بناءً على تشابه الموضوع، الطرق، والكلمات المفتاحية، وليس فقط فئات الموضوعات العامة.
• الإشارة إلى تضارب المصالح المحتمل من خلال فحص شبكات التأليف المشترك، الانتماءات المؤسسية، والتعاونات الأخيرة.
• تحسين اختيار المراجعين من خلال النظر في مؤشرات الأداء السابقة مثل الاستجابة وعمق المراجعة.

عند استخدامها بحكمة، يمكن أن diversifies مجموعة المراجعين وتخفف العبء عن العلماء الكبار المثقلين بالعمل مع الحفاظ على مراقبة الجودة.

4. تعزيز نزاهة البحث والامتثال الأخلاقي

تزايد القلق بشأن نزاهة البحث بشكل حاد في السنوات الأخيرة، مع حالات بارزة من الاحتيال، الصور المُعدلة، البيانات المُلفقة، وpaper mills. أصبحت فحوصات النزاهة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مكونًا أساسيًا في دعم اتخاذ القرار التحريري.

يمكن للأدوات النموذجية:

• استخدام كشف التشابه (على سبيل المثال، من خلال أدوات مثل iThenticate) لتحديد السرقة الأدبية والسرقة الأدبية الذاتية.
• تطبيق خوارزميات التحليل الجنائي للصور للكشف عن الأشكال المكررة أو المجمعة أو المعدلة، خاصة في البحوث الطبية الحيوية.
• تقييم الاحتمالية الإحصائية والاتساق، مع الإشارة إلى الأنماط غير العادية التي قد تستدعي تدقيقًا بشريًا أدق.

هذه القدرات لا تثبت سوء السلوك بمفردها، لكنها تعطي المحررين إشارات حيوية بأن بعض الإرساليات تتطلب تحقيقًا دقيقًا يقوده البشر.

5. الاستراتيجية التحريرية المدفوعة بالبيانات وإدارة المجلة

بعيدًا عن المخطوطات الفردية، يمكن لأنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري تجميع بيانات حول الإرساليات والقرارات والاقتباسات لتزويد رؤساء التحرير والناشرين برؤى استراتيجية. قد تعرض لوحات المعلومات:

• الاتجاهات في حجم الإرساليات حسب الموضوع أو المنطقة أو المؤسسة.
• الأنماط في معدلات القبول والرفض مع مرور الوقت.
• العلاقة بين القرارات التحريرية وتأثير الاقتباس أو التنزيلات اللاحقة.

يمكن للمحررين استخدام هذه المعلومات لتحسين بيانات الأهداف والنطاق، وضبط إجراءات مراجعة الأقران، أو اتخاذ قرار متى يتم إطلاق أنواع مقالات جديدة أو أعداد خاصة. بهذه الطريقة، يصبح الذكاء الاصطناعي أداة ليس فقط للقرارات الفردية، بل لـ التخطيط التحريري طويل الأمد.

التحديات والقيود في أنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

على الرغم من هذه المزايا، فإن أنظمة التحرير المدعومة بالذكاء الاصطناعي لها قيود مهمة يجب التعرف عليها وإدارتها بنشاط.

1. نقص الفهم السياقي العميق

حتى أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تطورًا لا "تفهم" البحث حقًا كما يفعل الخبراء البشر. يمكنها اكتشاف الأنماط في النص والبيانات، لكنها تكافح مع الدقائق التي غالبًا ما تكون الأهم في التقييم العلمي.

على سبيل المثال:

• قد يفشل الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأصالة النظرية لورقة تستخدم لغة مألوفة لتقديم منظور جديد حقًا.
• قد يتم تصنيف المخطوطات المعقدة متعددة التخصصات بشكل خاطئ أو التقليل من قيمتها لأنها لا تتناسب بدقة مع الفئات الموجودة.
• قد تُعتبر الطرق غير التقليدية ولكن الصارمة "شاذة" ببساطة لأنها تنحرف عن الأنماط السابقة في بيانات التدريب.

تعني هذه القيود أن توصيات الذكاء الاصطناعي يجب دائمًا أن تُوزن مقابل حكم الخبراء البشريين، لا سيما في الأعمال ذات المخاطر العالية أو التي تدفع الحدود.

2. المخاوف الأخلاقية والتحيزات المضمنة

تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات التاريخية — وغالبًا ما تعكس البيانات التاريخية عدم المساواة النظامية. إذا تم تدريب EDSS على قرارات تحريرية سابقة تفضل مناطق أو مؤسسات أو مواضيع معينة، فقد يعيد إنتاج تلك الأنماط بل ويعززها.

تشمل المخاطر:

• تفضيل المخطوطات من المؤسسات المعروفة أو المؤلفين الذين يُستشهد بهم كثيرًا، على حساب الباحثين في بداية مسيرتهم أو المؤلفين من المناطق الممثلة تمثيلاً ناقصًا.
• قلة التوصية بالأبحاث في التخصصات الناشئة أو غير الغربية التي تمثل تمثيلاً أقل في مجموعة التدريب.
• انتشار التحيزات الجنسية أو اللغوية، على سبيل المثال إذا تم معاقبة الكتابة الإنجليزية لغير الناطقين بها بشكل أشد من قبل التقييمات اللغوية الآلية.

لتخفيف هذه المشكلات، يجب على الناشرين تدقيق أداء EDSS بانتظام، وتنويع بيانات التدريب حيثما أمكن، وضمان أن يقوم المحررون البشر بتصحيح التحيزات بنشاط بدلاً من قبول مخرجات الخوارزمية بشكل سلبي.

3. الاعتماد المفرط على توصيات الذكاء الاصطناعي

واحدة من أكبر المخاطر ليست ما يفعله الذكاء الاصطناعي، بل كيف يستجيب له البشر. عندما يعرض النظام درجة مرتبة، أو مؤشر خطر ملون، أو قرار مقترح، قد يميل المحررون إلى اعتباره موثوقًا - حتى عندما يتعارض مع حكمهم الخاص.

يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط إلى:

• يقوم المحررون بـ الموافقة الآلية على اقتراحات الذكاء الاصطناعي دون إجراء تقييم كامل للحالات الحدية.
• رفض الدراسات غير التقليدية أو النقدية التي لا "يتعرف" عليها النظام كذات قيمة.
• انخفاض الرغبة في الانحراف عن المعايير الخوارزمية، مما قد يعيق التنوع الفكري والابتكار.

لذلك هناك حاجة إلى سياسات واضحة لتحديد دور الذكاء الاصطناعي: يجب اعتبار EDSS كـ أدوات استشارية، وليس كصانعي قرار.

4. مخاطر أمان البيانات والخصوصية

تعالج أنظمة التحرير معلومات حساسة للغاية، بما في ذلك الأبحاث غير المنشورة، والمراجعات السرية، وهويات المؤلفين. يثير دمج الذكاء الاصطناعي في هذه العمليات أسئلة حول مكان تخزين البيانات، ومن لديه حق الوصول، ومدى أمان حمايتها.

يجب على المجلات التأكد من:

• تُعالج بيانات المخطوطات بما يتوافق مع لوائح الخصوصية مثل GDPR.
• يقوم بائعو الذكاء الاصطناعي بتنفيذ تشفير قوي وضوابط وصول لمنع تسرب البيانات.
• لا تُستخدم المخطوطات غير المنشورة بشكل غير مناسب لتدريب نماذج اللغة العامة أو الأدوات التجارية دون موافقة صريحة.

أي خرق لبيانات التحرير قد يقوض الثقة في مراجعة الأقران ويعرض أعمال المؤلفين للكشف المبكر أو سوء الاستخدام.

5. صعوبة تقييم البحوث الجديدة حقًا

نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على الأدبيات القائمة، فهي أفضل في التعرف على الأنماط التي تشبه الماضي. قد يظهر العمل الجديد حقًا أو الذي يغير النماذج كأنه غير عادي، منخفض التأثير، أو غير مرتبط جيدًا ضمن شبكة المنشورات السابقة.

قد تشمل العواقب:

• التقليل من قيمة البحوث التحولية التي لا تمتلك بعد أثر استشهادي.
• تصنيف خاطئ للمخطوطات من المجالات سريعة التطور حيث لا تزال قاعدة الأدلة في طور التكوين.
• زيادة الضغط على المؤلفين للامتثال للقوالب المعتمدة من أجل اجتياز الفحوصات الآلية.

هذا سبب آخر يجعل المحررين البشر ذوي الخبرة لا يزالون ضروريين لتقييم الأصالة والإمكانات طويلة الأمد.

أفضل الممارسات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التحريرية

لاستغلال نقاط قوة EDSS المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع تقليل المخاطر، يمكن للمجلات والناشرين اتباع عدة مبادئ للممارسات الفضلى.

1. الحفاظ على نموذج هجين بين الإنسان والذكاء الاصطناعي

يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي، لا أن يحل محل، الخبرة التحريرية. يمكن للمجلات:

• استخدام EDSS بشكل أساسي لـ المهام الروتينية عالية الحجم مثل الفرز ومطابقة المراجعين.
• المطالبة بأن تُتخذ جميع القرارات النهائية بواسطة محررين بشريين مسمّين قرأوا المخطوطة ودرسوا مخرجات الذكاء الاصطناعي نقديًا.
• تشجيع المحررين على تجاوز اقتراحات الذكاء الاصطناعي عندما يكون ذلك مبررًا، مع توثيق أسبابهم.

هذا يحافظ على فوائد الأتمتة مع إبقاء المساءلة في أيدي البشر.

2. ضمان الشفافية وقابلية التفسير

يرغب المؤلفون والمراجعون بشكل متزايد في معرفة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في العملية التحريرية. يجب على المجلات:

• وصف واضح، على مواقعهم الإلكترونية وفي إرشادات المؤلفين، أي أدوات الذكاء الاصطناعي تُستخدم ولأي أغراض.
• فضل الأنظمة التي توفر مخرجات قابلة للتفسير بدلاً من الدرجات الغامضة — على سبيل المثال، سرد المشكلات المحددة المكتشفة بدلاً من "مؤشر الجودة" الواحد.
• الحفاظ على سجلات لكيفية مساهمة التقييمات التي يولدها الذكاء الاصطناعي في القرارات، بحيث يمكن مراجعة الأنماط وتحسينها مع مرور الوقت.

3. التدقيق للكشف عن التحيز والإنصاف

التدقيقات المنتظمة ضرورية. يمكن للناشرين:

• مراقبة معدلات القبول والرفض عبر المناطق، والجنسيات، والمؤسسات، والتخصصات بعد نشر نظام دعم اتخاذ القرار التحريري.
• مقارنة القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع التقييمات المستقلة من الخبراء على عينة من المخطوطات.
• تعديل بيانات التدريب أو معلمات النموذج عند اكتشاف عدم إنصاف منهجي.

يمكن للجان الإشراف الأخلاقي أو المجالس الاستشارية أن تساعد في توجيه هذه العملية وتوصي بالإجراءات التصحيحية.

4. حماية البيانات السرية

حوكمة البيانات القوية أمر لا يمكن التفاوض عليه. يجب على المجلات:

• استخدام البائعين والأنظمة التي تلتزم بـ المعايير الأمنية المعترف بها وتخضع لاختبارات أمنية منتظمة.
• تقييد الوصول إلى بيانات المخطوطات بدقة على الموظفين التحريريين المخولين ومزودي الخدمات المتعاقدين.
• وضع سياسات واضحة ضد استخدام المخطوطات السرية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي العامة دون موافقة صريحة ومستنيرة.

5. تحديث ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار

النشر العلمي هدف متغير باستمرار. تظهر أنواع جديدة من المقالات، وتتطور المعايير الأخلاقية، وتتغير طرق البحث. يجب صيانة أدوات الذكاء الاصطناعي وفقًا لذلك.

تشمل الممارسات الجيدة:

• إعادة تدريب النماذج بانتظام على بيانات محدثة وأكثر تنوعًا.
• جمع الملاحظات من المحررين والمراجعين حول الإيجابيات الكاذبة، والقضايا التي تم تفويتها، ومشاكل سهولة الاستخدام.
• التعاون مع مطوري الذكاء الاصطناعي لضمان أن التغييرات في السياسات أو الإرشادات تنعكس في سلوك النظام.

التبعات على المؤلفين ودور التدقيق البشري

بالنسبة للمؤلفين، فإن صعود أنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي يغير مشهد التقديم بعدة طرق. أولاً، لم تعد المخطوطات تُقيَّم فقط من قبل المحررين والمراجعين البشر، بل أيضًا من قبل أنظمة آلية حساسة للغاية للبنية والوضوح والصحة التقنية. يمكن للنص المنسق بشكل سيئ، أو المصطلحات غير المتسقة، أو التقارير غير الواضحة أن تثير علامات تحذير قبل أن يقرأ الخبير البشري العمل.

هذا يجعل إعداد المخطوطة بعناية أكثر أهمية من أي وقت مضى. يمكن للمؤلفين تحسين فرصهم في اجتياز الفحص بالذكاء الاصطناعي والمراجعة البشرية بسلاسة من خلال:

• اتباع تعليمات المجلة بدقة وضمان اكتمال وتناسق الأقسام والمراجع والجداول والأشكال.
• وصف الطرق والبيانات بشفافية، مع روابط واضحة بين أسئلة البحث، والتحليلات، والاستنتاجات.
• استخدام خدمات التدقيق اللغوي والتحرير الأكاديمي المهنية لتصحيح الأخطاء اللغوية، وتحسين الوضوح، والتوافق مع توقعات الأسلوب الأكاديمي.

من المهم أن أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي قد تبدو جذابة لصياغة أو مراجعة النصوص، لكن العديد من الجامعات والناشرين الآن يفحصون المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي ودرجات التشابه. يظل التدقيق اللغوي البشري هو الطريقة الأكثر أمانًا لتحسين المخطوطة دون زيادة خطر التداخلات الإشكالية أو الأسلوب الشبيه بالذكاء الاصطناعي الذي يثير القلق في فحوصات التشابه أو مراجعات النزاهة.

الخلاصة: ما مدى فعالية أنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

أنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي لها بالفعل تأثير عميق على النشر العلمي. فهي توفر فحصًا أسرع وأكثر اتساقًا، وتحسن اختيار المراجعين، وتدعم فحوصات نزاهة البحث، وتقدم بيانات قيمة للاستراتيجية التحريرية. في هذه المجالات، أثبتت نفسها كـ أدوات فعالة للغاية عند تكوينها والإشراف عليها بعناية.

في الوقت نفسه، لدى الذكاء الاصطناعي حدود واضحة. لا يمكنه استبدال الحكم الدقيق والغني بالسياق للمحررين والمراجعين ذوي الخبرة بشكل كامل. قد يدمج التحيزات القائمة، يسيء تفسير الجدة، ويخلق إحساسًا زائفًا بالموضوعية إذا تم قبول مخرجاته دون نقد. كما يثير استخدامه أسئلة جدية حول الخصوصية والعدالة والمساءلة.

الخلاصة الأكثر توازناً هي أن أنظمة دعم اتخاذ القرار التحريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكون أكثر فعالية عندما تكمل، بدلاً من أن تحل محل، الخبرة البشرية. يمكن للمجلات التي تطبقها بشفافية، وتراجعها بانتظام، وتصر على المسؤولية البشرية عن القرارات النهائية أن تحقق فوائد كبيرة في الكفاءة والنزاهة. أما المؤلفون، فيمكنهم التكيف من خلال إعداد مخطوطات منظمة جيدًا، وصادقة، ومصقولة بعناية—ويُفضل أن تكون مدعومة بخدمات التدقيق اللغوي البشرية الخبيرة التي تحترم المعايير الأكاديمية والأخلاقية.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي سيستمر في تشكيل مستقبل مراجعة الأقران واتخاذ القرارات التحريرية. السؤال الرئيسي ليس ما إذا كان يجب إشراك الذكاء الاصطناعي على الإطلاق—فهو بالفعل مشارك—بل كيف يمكن للمجتمع الأكاديمي ضمان أن استخدامه يعزز، بدلاً من أن يقوض، مصداقية وعدالة النشر الأكاديمي.