الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأقران: تعزيز الدقة، تقليل التحيز، وتحسين الكفاءة

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي عملية المراجعة: الفرص، المخاطر، وأفضل الممارسات

مقدمة

غالبًا ما توصف المراجعة بأنها العمود الفقري للنشر العلمي. قبل أن يظهر البحث في المجلات أو الكتب أو وقائع المؤتمرات، يتم تقييمه من قبل خبراء يتحققون مما إذا كان العمل أصليًا، ومنهجيًا، وأخلاقيًا، وذو صلة بالمجال. هذه العملية مركزية للحفاظ على الثقة في السجل العلمي.

ومع ذلك، فإن نظام المراجعة التقليدي تحت ضغط شديد. تتلقى المجلات عددًا أكبر من المساهمات أكثر من أي وقت مضى، بينما لم يزد عدد المراجعين المؤهلين المستعدين للتطوع بوقتهم بنفس الوتيرة. ونتيجة لذلك، يواجه المحررون صعوبة في العثور على مراجعين، وتطول أوقات المراجعة، وتستمر المخاوف بشأن التحيز، وعدم الاتساق، والأخطاء أو السلوك غير الأخلاقي الذي قد يُغفل.

في هذا السياق، الذكاء الاصطناعي (AI) يظهر كحليف قوي. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكرر الحكم الدقيق للباحث المتمرس، لكنه يمكن أن يساعد في الفرز الأولي، فحص الانتحال والصور، التحقق الإحصائي، اختيار المراجعين، وحتى تحليل نبرة المراجعة وعدالتها. عند استخدامه بحذر، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل المراجعة أكثر كفاءة، اتساقًا، وشفافية، مع السماح للمراجعين البشر بالتركيز على جوانب البحث التي تتطلب خبرة عميقة.

تتناول هذه المقالة كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا لتعزيز المراجعة، والفوائد التي يقدمها، والتحديات الأخلاقية والتقنية التي يطرحها، وكيف يمكن للناشرين والباحثين دمج الذكاء الاصطناعي بمسؤولية مع الحفاظ على نزاهة التقييم الأكاديمي.

التحديات في عملية المراجعة التقليدية

قبل النظر في كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي، من المفيد توضيح المشاكل الرئيسية التي تعاني منها النظام الحالي.

1. سير عمل يستغرق وقتًا طويلاً

يمكن أن تستغرق المراجعة التقليدية من أسابيع إلى شهور. يجب على المحررين فحص المساهمات، تحديد المراجعين المناسبين، إرسال الدعوات، متابعة الردود، وإدارة جولات متعددة من المراجعة. بالنسبة للمؤلفين، قد يعني هذا تأخيرات طويلة قبل أن يصبح عملهم متاحًا للجمهور، حتى عندما يكون البحث حساسًا للوقت.

2. إرهاق ونقص المراجعين

لقد أصبح عبء العمل المفروض على المراجعين غير مستدام في العديد من المجالات. الأكاديميون المشغولون يوازنون بين التدريس، طلبات المنح، الإشراف، أبحاثهم الخاصة، وأحيانًا المهام الإدارية. غالبًا ما تصل طلبات المراجعة فوق كل هذا، والعديد من العلماء الآن يرفضون مراجعات أكثر مما يقبلون. أولئك الذين يوافقون قد يشعرون بالإرهاق، مما يؤدي إلى تقييمات أبطأ أو أقل دقة.

3. التقييمات الذاتية وغير المتسقة

الحكم البشري لا يقدر بثمن لكنه أيضًا غير كامل. قد يختلف المراجعون بشدة مع بعضهم البعض أو يطبقون معايير مختلفة جدًا على مخطوطات مماثلة. يمكن أن تؤثر التفضيلات الشخصية، التوجهات النظرية، أو الانحيازات اللاواعية على القرارات. ونتيجة لذلك، يتم رفض بعض الأوراق عالية الجودة، بينما قد تمر الأعمال الأضعف أحيانًا.

4. الكشف المحدود عن سوء السلوك

الانتحال، التلاعب بالصور، وتزوير البيانات هي تهديدات نادرة نسبيًا لكنها خطيرة على نزاهة البحث. من الصعب جدًا اكتشافها يدويًا. عادةً لا يملك المراجعون الوقت للتحقق من كل جملة أو شكل مقابل الأدبيات المنشورة بالكامل، ويمكن إخفاء الاحتيال المتقدم بعناية.

5. مطابقة المراجعين غير الفعالة

اختيار المراجعين المناسبين أمر حاسم. يجب على المحررين تحديد الأشخاص ذوي الخبرة الموضوعية المناسبة، والمهارات المنهجية، والاستقلالية (أي عدم وجود تضارب في المصالح)، لكن الأدوات التقليدية لذلك محدودة. ونتيجة لذلك، قد يتم اختيار مراجعين لديهم معرفة هامشية فقط بموضوع ما، مما يؤدي إلى تعليقات سطحية أو موجهة بشكل خاطئ.

دفعت هذه التحديات المجلات والناشرين إلى استكشاف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في دعم نظام مراجعة أقران أكثر كفاءة وعدلاً وقوة.

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي مراجعة الأقران

الذكاء الاصطناعي ليس تقنية واحدة بل مجموعة من الأساليب—التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، التعرف على الأنماط، كشف الشذوذ—التي يمكن تطبيقها في مراحل مختلفة من سير العمل التحريري. فيما يلي المجالات الرئيسية التي يؤثر فيها الذكاء الاصطناعي بالفعل.

1. الفحص الأولي بمساعدة الذكاء الاصطناعي

الفحص الأولي هو مكان طبيعي للبدء. تتلقى العديد من المجلات عددًا أكبر بكثير من الإرسالات مما يمكنها معالجته بشكل معقول للمراجعة الكاملة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة المحررين في فرز المخطوطات قبل وصولها إلى المراجعين البشريين.

• الفحوصات التقنية: يمكن للذكاء الاصطناعي التحقق من أن المخطوطات تفي بمتطلبات التنسيق الأساسية، وتشمل الأقسام الإلزامية (مثل الطرق، بيانات الأخلاقيات)، وتلتزم بحدود الكلمات أو الأشكال.
• تقييم النطاق: يمكن لنماذج معالجة اللغة الطبيعية مقارنة محتوى المخطوطة مع نطاق المجلة، مع إبراز الإرسالات التي هي خارج الموضوع بوضوح.
• إشارات الجودة: يمكن لأدوات مثل StatReviewer أو SciScore تقييم اكتمال التقرير (مثل عناصر CONSORT أو ARRIVE)، والإشارة إلى الموافقات الأخلاقية المفقودة، أو تحديد الوصف المنهجي السطحي.

التأثير: يقضي المحررون وقتًا أقل في الفحص الإداري، ويتم إرسال المخطوطات التي تجتاز فحوصات الجودة والنطاق الأساسية فقط إلى المراجعين البشريين.

2. الذكاء الاصطناعي للكشف عن الانتحال والتلاعب بالصور

تلعب أدوات التشابه القائمة على الذكاء الاصطناعي وأدوات الطب الشرعي للصور دورًا مركزيًا الآن في العديد من المكاتب التحريرية.

• كشف الانتحال: أدوات مثل iThenticate وTurnitin تقارن المخطوطة مع قواعد بيانات كبيرة من المقالات والأطروحات وصفحات الويب، مبرزة النص المتداخل والانتحال الذاتي المحتمل.
• تحليل الصور: برامج مثل Proofig يمكنها اكتشاف الألواح المكررة، المناطق المستنسخة، أو التلاعبات المشبوهة في الأشكال، حتى عندما يتم تحويلها أو إعادة تسميتها.

التأثير: تتعزز نزاهة البحث، ويمكن للمجلات تحديد نسبة كبيرة من سوء السلوك أو الممارسات المهملة قبل النشر، مما يقلل من خطر السحب لاحقًا.

3. اختيار المراجعين المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المحررين في اختيار مراجعين مؤهلين ومستقلين بشكل مناسب.

• توفيق الخبرات: أدوات مثل Elsevier’s Reviewer Finder تحلل الكلمات المفتاحية والملخصات وقوائم المراجع وتقارنها مع ملفات الباحثين وتواريخ النشر لتقترح مراجعين محتملين ذوي خبرة ذات صلة.
• كشف التعارض: يمكن للذكاء الاصطناعي فحص شبكات التأليف المشترك والانتماءات المؤسسية لتحديد تضارب المصالح المحتمل (مثل المتعاونين الجدد أو زملاء نفس القسم).

التأثير: يصبح التوفيق بين المراجعين أسرع وأكثر عدلاً واستهدافًا، مما يزيد من احتمال التقييم المدروس والخبراء.

4. الكشف عن المشاعر والتحيز بمساعدة الذكاء الاصطناعي

بمجرد تقديم المراجعات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل النص لتقييم النبرة والتحيز المحتمل.

• تحليل المشاعر: يمكن لنماذج معالجة اللغة الطبيعية تحديد المراجعات التي تكون قاسية بشكل غير معتاد، أو غامضة، أو إيجابية بشكل مفرط دون مبرر.
• مؤشرات التحيز: يمكن للأنظمة الإشارة إلى اللغة التي تبدو شخصية أو تمييزية أو غير ذات صلة بالمحتوى العلمي.
• ملاحظات جودة المراجعة: يمكن لبعض الأدوات اقتراح طرق لإعادة صياغة التعليقات لجعلها أكثر بناءة وتحديدًا.

التأثير: يحصل المحررون على معلومات إضافية حول عدالة واحترافية المراجعات ويمكنهم تجاهل أو استجواب التعليقات التي تبدو متحيزة أو غير مفيدة.

5. التحقق الإحصائي والمنهجي بمساعدة الذكاء الاصطناعي

تتضمن العديد من الأوراق إحصاءات معقدة أو طرق متخصصة لا يشعر كل مراجع بالراحة في تقييمها بعمق. يمكن للذكاء الاصطناعي توفير خط دفاع ثانٍ.

• التحقق الإحصائي: أدوات مثل StatCheck في علم النفس تقارن القيم الاحتمالية المبلغ عنها مع إحصائيات الاختبار ودرجات الحرية لاكتشاف التناقضات.
• أنماط المنهجية: يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى أحجام التأثير غير المعتادة، وتوزيعات البيانات غير المحتملة، أو التصاميم التجريبية الإشكالية مقارنة بالمعايير في المجال.

التأثير: من المرجح اكتشاف الأخطاء الإحصائية والممارسات المشكوك فيها، مما يدعم استنتاجات أكثر قوة وموثوقية.

6. الذكاء الاصطناعي لتحسين اللغة وقابلية القراءة

وضوح اللغة ليس أمرًا تافهًا: المخطوطات المكتوبة بشكل سيئ أصعب في التقييم وأكثر عرضة لسوء الفهم. يمكن لأدوات الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة المؤلفين على تحسين قابلية القراءة قبل التقديم.

• تكتشف أدوات مثل Grammarly أو Trinka AI الأخطاء النحوية، والتعابير المحرجة، ومشاكل النغمة الأكاديمية.
• تساعد أدوات الترجمة الآلية ودعم اللغة المتحدثين غير الناطقين بالإنجليزية على التعبير عن أفكارهم بوضوح أكبر.

التأثير: يمكن للمراجعين التركيز على الجوهر العلمي بدلاً من الانشغال بمشاكل اللغة. ومع ذلك، نظرًا لأن العديد من المؤسسات تحظر النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤلفين تقييد استخدام هذه الأدوات لـالتصحيحات المحلية واستخدام التدقيق اللغوي البشري المحترف للمراجعات الكبرى لتجنب مشاكل التشابه والسياسات.

الاعتبارات الأخلاقية والعملية للذكاء الاصطناعي في مراجعة النظراء

على الرغم من فوائده، يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في مراجعة النظراء أسئلة مهمة يجب معالجتها للحفاظ على الثقة والعدالة.

1. التحيز الخوارزمي

تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات؛ إذا كانت البيانات متحيزة، فالنماذج كذلك. يمكن أن يظهر هذا كالتالي:

• تفضيل المواضيع أو الأساليب أو المؤسسات الشائعة في مجموعة التدريب، مما قد يضر بالمجالات الناشئة أو المناطق ذات الموارد المحدودة.
• الاعتماد المفرط على مقاييس الاقتباس أو مكانة المجلة، مما يعزز عدم المساواة القائمة بدلاً من التركيز على الجودة الجوهرية.

يتطلب التخفيف من التحيز بيانات تدريب متنوعة، تدقيقًا منتظمًا، وشفافية حول كيفية تقديم أدوات الذكاء الاصطناعي للتوصيات.

2. نقص الحكم البشري في التقييمات المعقدة

يمكن للذكاء الاصطناعي فحص الهيكل والإحصائيات والميزات السطحية، لكنه لا يستطيع حقًا تقييم:

• جدة الفكرة في سياق تاريخ المجال والنقاشات الجارية.
• المساهمة النظرية التي قد يقدمها إطار مفاهيمي جديد.
• القفزة الإبداعية أو متعددة التخصصات التي يمثلها أسلوب أو سؤال غير تقليدي.

تتطلب هذه التقييمات حكمًا بشريًا، ومعرفة ضمنية، وغالبًا إحساسًا بـ"الذوق" العلمي الذي لا يمكن ترميزه في خوارزمية.

3. خصوصية البيانات والسرية

تعمل مراجعة النظراء على المخطوطات غير المنشورة التي تكون عادة سرية. إدماج الذكاء الاصطناعي يطرح أسئلة مثل:

• أين تتم معالجة وتخزين المخطوطات عند تحليلها بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي؟
• هل تُستخدم النصوص أو الرسوم لتدريب النماذج دون موافقة المؤلفين؟
• كيف تضمن المجلات الامتثال للوائح مثل GDPR أو HIPAA عند التعامل مع بيانات طبية أو شخصية؟

يجب على المجلات التأكد من دمج أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن بنى تحتية آمنة وأن يتم إعلام المؤلفين بكيفية معالجة مشاركاتهم.

4. الاعتماد المفرط على مخرجات الذكاء الاصطناعي

قد تبدو نتائج الذكاء الاصطناعي حاسمة عند عرضها كدرجات أو قوائم علامات حمراء. لكن الذكاء الاصطناعي ليس معصومًا من الخطأ:

• قد يميل المحررون إلى اتباع توصيات الذكاء الاصطناعي بشكل آلي بدلاً من تطبيق حكمهم الخاص.
• قد يفترض المراجعون أن "الذكاء الاصطناعي قد تحقق بالفعل من المشكلات" ويقللون من اليقظة.
• قد يتم تجاهل القضايا المهمة ولكن الدقيقة التي تقع خارج قدرات اكتشاف الذكاء الاصطناعي.

لهذا السبب، يجب تأطير الذكاء الاصطناعي بوضوح كـأداة دعم، مع بقاء القرارات النهائية دائمًا بيد المحررين والمراجعين البشر.

مستقبل مراجعة الأقران المعززة بالذكاء الاصطناعي

في المستقبل، من المرجح أن يتزايد دور الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأقران—ولكن بشكل داعم، وليس مهيمن.

• نماذج هجينة بين الذكاء الاصطناعي والبشر: يقوم الذكاء الاصطناعي بالفحوصات الأولية والفرز؛ يقود الخبراء البشريون التقييم التفصيلي والقرارات النهائية.
• نماذج معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة أكثر: قد تفهم الأدوات المستقبلية بنية الحجة بشكل أفضل وقد تولد أسئلة أكثر تحديدًا للمراجعين بدلاً من التعليقات العامة.
• لوحات مراقبة التحيز: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أنماط في القرارات التحريرية وتقارير المراجعة التي تشير إلى تحيز منهجي، مما يحفز اتخاذ إجراءات تصحيحية.
• التكامل مع العلم المفتوح: مع مشاركة المزيد من البيانات، الأكواد والبروتوكولات بشكل مفتوح، سيكون لدى الذكاء الاصطناعي مواد أغنى لاستخدامها عند التحقق من الطرق والنتائج.
• سلسلة الكتل وتتبع المصدر: مع الذكاء الاصطناعي، قد تسمح أنظمة سلسلة الكتل بتتبع أكثر شفافية لتواريخ المراجعة وتغييرات النسخ.

أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في مراجعة الأقران

للاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي مع تجنب مخاطره، يمكن للناشرين والباحثين اعتماد مجموعة من الإرشادات العملية.

• تحديد أدوار واضحة: تحديد المهام التي سيتولى الذكاء الاصطناعي التعامل معها (مثل فحوصات الانتحال، اقتراحات المراجعين) وأين يكون الحكم البشري إلزاميًا.
• الحفاظ على الشفافية: إعلام المؤلفين والمراجعين عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وحيثما أمكن، تقديم مخرجات قابلة للتفسير بدلاً من درجات غامضة.
• إعطاء الأولوية للأمان: ضمان أن تتم جميع عمليات الذكاء الاصطناعي في بيئات آمنة ومتوافقة وأن لا تتم مشاركة المخطوطات مع أدوات طرف ثالث دون موافقة.
• مراقبة الأداء والتحيز: تدقيق توصيات الذكاء الاصطناعي بانتظام مقابل قرارات ونتائج البشر لاكتشاف الأنماط غير المرغوب فيها.
• تدريب المحررين والمراجعين: تقديم إرشادات حول كيفية تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي وكيفية موازنتها مع خبراتهم الخاصة.

الدلالات للمؤلفين ودور التدقيق البشري

للمؤلفين، لصعود الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأقران دلالتان رئيسيتان:

• من المرجح أن تواجه المخطوطات فحوصات آلية أكثر صرامة للتشابه والإحصائيات والأخلاقيات والبنية. سيتم اكتشاف التقديمات المهملة أو غير المتوافقة بشكل أسرع.
• الجامعات والناشرون صارمون بشكل متزايد بشأن النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي. العديد منهم الآن يتطلب من المؤلفين الإفصاح عن أي استخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي ويعاملون الكتابة غير المعلنة بواسطة الذكاء الاصطناعي كخرق للنزاهة.

في ظل هذا الوضع، الاستراتيجية الأكثر أمانًا هي الحفاظ على المحتوى الفكري وصياغة مخطوطتك مكتوبة بشريًا واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، إن وجدت، فقط في المسودات الداخلية أو استكشاف الأفكار—وليس لإنتاج نصوص جاهزة للتقديم. بالنسبة لجودة اللغة والوضوح والأسلوب الخاص بالمجلة، يظل التدقيق والتحرير البشري المحترف الخيار الأكثر موثوقية. يمكن للمراجعين البشر تحسين القواعد والبنية وسهولة القراءة دون زيادة درجات التشابه أو انتهاك سياسات استخدام الذكاء الاصطناعي، كما يمكنهم ضمان أن تلبي مخطوطتك توقعات المراجعين والمحررين.

الخاتمة

الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل مشهد مراجعة الأقران بالفعل. من خلال المساعدة في الفحص الأولي، واكتشاف الانتحال والصور، واختيار المراجعين، وتحليل التحيز، والفحوصات الإحصائية وتحسين اللغة، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تجعل مراجعة الأقران أسرع وأكثر اتساقًا وأكثر قوة. في الوقت نفسه، لدى الذكاء الاصطناعي حدود واضحة: فهو يفتقر إلى فهم عميق للموضوع، وقد يعيد إنتاج التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، ويثير أسئلة مهمة حول خصوصية البيانات والاعتماد المفرط على الأتمتة.

مستقبل مراجعة الأقران ليس إذن الذكاء الاصطناعي مقابل البشر بل الذكاء الاصطناعي مع البشر. نموذج هجين—حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المتكررة وعلى نطاق واسع ويقدم المراجعون البشر الحكم السياقي والأخلاقي والنظري—يقدم أفضل ما في العالمين. عند الجمع بينه وبين إرشادات أخلاقية واضحة وبُنى تحتية آمنة وتدقيق بشري عالي الجودة للمؤلفين، يمكن للمراجعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في إنشاء نظام يكون أسرع وأكثر عدلاً وشفافية، مع الحفاظ على القيم الأساسية للتقييم العلمي.