ملخص
النمو السريع في الإنتاج البحثي العالمي جعل فرز المخطوطات اليدوي غير مستدام بشكل متزايد. من المتوقع أن يتعامل المحررون مع آلاف المشاركات، ويتحققوا من التنسيق والأخلاقيات، ويكشفوا الانتحال والتلاعب بالصور، ويوجهوا فقط المخطوطات عالية الجودة والملائمة إلى مراجعة النظراء. سير العمل التقليدي بطيء، ويحتاج إلى جهد كبير، وعرضة للتفاوت والتحيز اللاواعي.
تقدم أدوات فرز المخطوطات المدعومة بالذكاء الاصطناعي طريقة لأتمتة الفحوصات الروتينية ودعم اتخاذ القرار التحريري. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، وقواعد البيانات الأكاديمية الكبيرة، يمكن لهذه الأنظمة التحقق من الامتثال لإرشادات المجلة، والإشارة إلى القضايا الأخلاقية المحتملة، وتحديد تكرار النصوص والصور، وتقييم جودة اللغة، ومطابقة المشاركات مع نطاق المجلة، وحتى اقتراح مراجعين مناسبين. عند تنفيذها بمسؤولية، يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل تراكم الأعمال التحريرية بشكل كبير، وتحسين نزاهة السجل المنشور، والسماح للمحررين والمراجعين البشر بالتركيز على الجوهر العلمي بدلاً من التفاصيل التقنية.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا. الاعتماد المفرط على الأنظمة الآلية يمكن أن يُدخل أشكالًا جديدة من التحيز، ويصنف بشكل خاطئ الأبحاث المعقدة أو متعددة التخصصات، ويثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والملكية الفكرية. لذلك، فإن الاستخدام الأكثر فعالية للذكاء الاصطناعي في فرز المخطوطات هو كـ أداة دعم القرار ضمن سير عمل هجين، حيث تتولى الخوارزميات الفحوصات المتكررة ويحتفظ الخبراء البشريون بالمسؤولية النهائية عن القبول، والرفض، والإشراف الأخلاقي.
📖 مقال كامل الطول (انقر للطي)
فرز المخطوطات المدعوم بالذكاء الاصطناعي: كيف يغير الذكاء الاصطناعي تقييم تقديمات المجلات
مقدمة
إرتفاع الذكاء الاصطناعي (AI) يعيد تشكيل تقريبًا كل مرحلة من مراحل سير العمل في النشر العلمي، وأحد أكثر المجالات وضوحًا للتغيير هو فرز المخطوطات. تتلقى المجلات والمؤتمرات الآن أعدادًا غير مسبوقة من المشاركات من جميع أنحاء العالم. يجب على الفرق التحريرية أن تقرر بسرعة أي المخطوطات مناسبة للمراجعة من قبل النظراء، وأيها يحتاج إلى مراجعة قبل النظر فيه، وأيها يقع خارج نطاق المجلة تمامًا.
تقليديًا، اعتمد هذا الفرز الأولي على الفحوصات اليدوية: يقوم المحررون والمساعدون التحريريون بالتحقق من التنسيق، ونمط المراجع، وعدد الكلمات، وبيانات الأخلاقيات، والملاءمة الأساسية. كما يقومون بفحص الانتحال والتلاعب الواضح في البيانات أو الصور. هذا عمل يستغرق وقتًا طويلاً ومتكررًا يؤخر مراجعة النظراء وقد يجهد قدرة المكاتب التحريرية. كما أنه عرضة لـ الخطأ البشري والتحيز اللاواعي.
تهدف أدوات فحص المخطوطات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى معالجة هذه التحديات من خلال أتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد وتوفير دعم قائم على البيانات للقرارات التحريرية. من خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي (ML)، والتحليل الآلي للنصوص والصور والبيانات الوصفية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في ضمان أن المخطوطات المتوافقة والملائمة والأخلاقية فقط هي التي تتقدم إلى مراجعة الأقران. تستعرض هذه المقالة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص المخطوطات، والفوائد والمخاطر المرتبطة به، وكيف يمكن للناشرين دمج هذه الأدوات بمسؤولية.
حدود الفحص التقليدي للمخطوطات
قبل مناقشة حلول الذكاء الاصطناعي، من المهم فهم سبب تعرض الفحص اليدوي لهذا الضغط.
1. ارتفاع أعداد التقديمات
أدى النشر المفتوح، والنمو العالمي للبحث، وزيادة ضغط النشر إلى دفع أعداد التقديمات إلى مستويات قياسية. تتلقى العديد من المجلات آلاف المخطوطات سنويًا. حتى الفحص الأولي البسيط—تأكيد عدد الكلمات، هيكل الأقسام، والملاءمة الأساسية—يمكن أن يخلق تراكمات بسرعة.
2. الفحوصات الأولية المكثفة
يجب على المحررين والمساعدين التحريريين التحقق من أن كل مخطوطة:
- يتبع تنسيق المجلة وأسلوب المراجع؛
- يتضمن الأقسام المطلوبة (مثل الملخص، الطرق، الأخلاقيات، بيانات التمويل)؛
- يستوفي حدود الكلمات والأشكال؛
- يحتوي على الإفصاحات المناسبة (مثل تضارب المصالح، تسجيل التجارب)؛
- يتوافق مع الإرشادات الأخلاقية وإرشادات التقرير الأساسية.
عندما يتم تنفيذ هذا العمل يدويًا، يكون متكررًا وبطيئًا، مما يصرف الوقت عن مهام تحريرية أعلى مستوى مثل التقييم المفاهيمي وإدارة المراجعين.
3. الانتحال، وتلاعب الصور، ونزاهة البيانات
تُعد قضايا نزاهة البحث—مثل الانتحال، والانتحال الذاتي، والتقديمات المكررة، والبيانات الملفقة، والرسوم التوضيحية المُعدلة—مصدر قلق متزايد. يتطلب اكتشاف هذه المشكلات مقارنة التقديمات مع مجموعات كبيرة من الأدبيات المنشورة وأرشيفات الصور. لا يمكن للمحررين البشريين القيام بذلك بكفاءة دون مساعدة آلية.
4. تحميل المراجعين فوق طاقتهم وإرسال الأوراق إلى وجهات خاطئة
يتم إرسال العديد من المخطوطات إلى مجلات لا تنتمي إليها حقًا. يؤدي عدم التوافق بين موضوع الورقة أو طرقها ونطاق المجلة إلى رفضات مكتبية يمكن تجنبها أو، والأسوأ من ذلك، إضاعة وقت المراجعين. أحيانًا تتسلل المخطوطات ذات الهيكل السيئ أو غير المناسبة بوضوح إلى مراجعة الأقران ببساطة لأن فرق التحرير تكون مثقلة بالعمل.
5. التحيز وعدم الاتساق
لا بد أن يجلب المحررون البشريون تجاربهم وتفضيلاتهم الخاصة إلى العملية. بدون معايير واضحة وموحدة، يمكن أن يختلف الفحص الأولي بين الأفراد، وقد تؤثر التحيزات الضمنية المتعلقة بالدولة أو المؤسسة أو الموضوع بشكل خفي على القرارات.
كيف يحول الذكاء الاصطناعي فحص المخطوطات
تم تصميم الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتكملة، لا لاستبدال، المحررين البشر. فهي تتولى الأجزاء الميكانيكية والقائمة على القواعد من الفحص وتوفر إشارات تساعد المحررين على تحديد أي المخطوطات تستحق اهتماماً أكبر.
1. الفحوصات التلقائية للتنسيق والامتثال
واحدة من أبسط استخدامات الذكاء الاصطناعي هي التحقق التلقائي مما إذا كان التقديم يفي بمتطلبات المجلة التقنية. يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:
- التحقق من أسلوب المراجع والاقتباس وفق تفضيلات المجلة (APA، MLA، شيكاغو، فانكوفر، إلخ)؛
- تأكيد أن المخطوطة ضمن حدود الكلمات، الأشكال، والجداول؛
- فحص هيكل الأقسام (مثلاً، وجود الملخص، المقدمة، الطرق، النتائج، المناقشة، الخاتمة)؛
- كشف العناصر المفقودة مثل موافقات الأخلاقيات، بيانات الموافقة، أو إفصاحات تضارب المصالح.
تشغل أدوات مثل Penelope.ai والأنظمة المماثلة هذه الفحوصات تقريباً فور التقديم، مولدة تقريراً للمؤلفين والمحررين. يمكن للمؤلفين بعد ذلك تصحيح المشكلات الأساسية قبل أن ينظر المحرر حتى في المخطوطة.
2. الكشف عن الانتحال والتلاعب بالصور المعتمد على الذكاء الاصطناعي
اعتمد اكتشاف الانتحال لفترة طويلة على مقارنة النصوص الآلية، لكن الأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي تتجاوز ذلك بالتعرف على المقاطع المعاد صياغتها، الانتحال الذاتي، وأشكال التكرار الدقيقة. أنظمة مثل iThenticate تقارن التقديمات مع قواعد بيانات واسعة من المقالات، الكتب، ومحتوى الويب للإشارة إلى التداخلات المشبوهة.
بالنسبة للأشكال والصور، تقوم أدوات مخصصة مثل Proofig بتحليل الصور بحثاً عن علامات التكرار، إعادة الاستخدام غير المناسبة، أو التلاعب. يمكنها إبراز الألواح المكررة، المناطق المستنسخة، أو التحولات المفاجئة التي قد تشير إلى سوء سلوك متعمد أو إعداد غير دقيق للأشكال.
هذه الأدوات لا تصدر أحكاماً نهائية—إنها ترفع علامات تحذير للمحررين لمراجعتها بعناية. عند استخدامها بشكل صحيح، تعزز نزاهة البحث وتحمي المجلات من نشر أعمال إشكالية.
3. دعم اللغة وقابلية القراءة
العديد من التقديمات سليمة علمياً لكنها صعبة القراءة بسبب مشاكل اللغة، خاصة عندما يكتب المؤلفون بلغة ثانية أو ثالثة. يمكن لأدوات اللغة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين:
- القواعد، الإملاء، وعلامات الترقيم؛
- بنية الجملة وقابلية القراءة العامة؛
- وضوح الحجة والنبرة الأكاديمية؛
- اتساق المصطلحات عبر المخطوطة.
الخدمات مثل Trinka AI والمحررين المماثلين مصممة للكتابة الأكاديمية ويمكن استخدامها من قبل المؤلفين قبل التقديم أو من قبل المجلات كجزء من الفحص المسبق. بينما لا ينبغي استخدام جودة اللغة كمقياس للجدارة العلمية، فإن تحسين الوضوح يجعل من الأسهل على المحررين والمراجعين تقييم البحث الفعلي.
4. مطابقة الصلة والنطاق
استخدام آخر قيم للذكاء الاصطناعي هو تحديد ما إذا كانت الإرساليات تتناسب مع أهداف ونطاق المجلة. من خلال تحليل الكلمات المفتاحية والملخصات وتصنيفات الموضوع، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي:
- تخصص المخطوطات إلى فئات موضوعية أو حقول فرعية؛
- تحدد الإرساليات التي تقع بوضوح خارج نطاق المجلة؛
- تقترح محررين مساعدين أو محررين موضوعيين مناسبين؛
- تساعد في تحديد مراجعين مناسبين من الأقران من خلال مطابقة موضوعات المخطوطات مع خبرة الباحثين وتاريخ نشرهم.
تستخدم أدوات مثل Reviewer Finder من Clarivate وأنظمة التوصية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الأخرى بيانات الاقتباس وتحليل الكلمات المفتاحية لدعم عملية المطابقة هذه. يمكن أن يقلل هذا من عبء المراجعين ويضمن تقييم المخطوطات من قبل خبراء في التخصص المناسب.
5. فحوصات الجدة والنزاهة الإحصائية
بدأت أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في تقييم جوانب الجدة وسلامة المنهجية. من خلال مقارنة الإرساليات مع مجموعات كبيرة من الأدبيات الموجودة، يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى ما إذا كان قد نُشر عمل مشابه مؤخرًا، أو ما إذا كان المخطوط يبدو مكررًا لدراسات سابقة دون مبرر واضح.
في الأبحاث التجريبية والسريرية، يمكن لأنظمة مثل StatReviewer التحقق تلقائيًا من:
- ما إذا كانت الاختبارات الإحصائية تتطابق مع تصميم الدراسة ونوع البيانات؛
- ما إذا تم الإبلاغ عن أحجام التأثير وفترات الثقة وقيم p بشكل صحيح؛
- ما إذا كانت أحجام العينات وحسابات القوة كافية وموثقة بشفافية.
مرة أخرى، هذه الأدوات لا تحل محل الإحصائيين الخبراء، لكنها يمكن أن تبرز المشكلات المحتملة مبكرًا، مما يسمح للمحررين بطلب توضيح أو مراجعة إضافية.
التحديات والأسئلة الأخلاقية
بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد مثيرة للإعجاب، فإنه يطرح أيضًا تحديات جديدة يجب التعامل معها بحذر.
1. الاعتماد المفرط على الأتمتة
إذا اعتمد المحررون بشكل مفرط على الدرجات أو العلامات الآلية، فقد يرفضون أبحاثًا صحيحة عن غير قصد لأنها لا تتناسب مع الأنماط المتوقعة أو تستخدم طرقًا غير تقليدية. يمكن أن تربك الإرساليات المعقدة أو متعددة التخصصات أو المبتكرة الخوارزميات المدربة على تنسيقات أكثر معيارية.
الحل هو اعتبار مخرجات الذكاء الاصطناعي استشارية، وليست حاسمة. يجب أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأولويات، وليس استبدال الحكم التحريري.
2. التحيز الخوارزمي
تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات التي تُدرّب عليها. إذا كانت تلك البيانات تعكس تحيزات تاريخية—مثل تفضيل مواضيع أو طرق أو لغات أو مؤسسات أو مناطق معينة—قد يعزز الذكاء الاصطناعي تلك الأنماط عن غير قصد. وهذا يعرض لخطر تكبير عدم المساواة التي يسعى العديد من الناشرين بنشاط إلى تقليلها.
يتطلب الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي:
- تدقيق منتظم للنماذج للكشف عن النتائج المتحيزة؛
- توثيق شفاف لكيفية بناء النماذج وتحديثها؛
- الإشراف البشري المستمر للتشكيك وتصحيح الأنماط الإشكالية.
3. خصوصية البيانات والأمان
المخطوطات قيد المراجعة سرية وغالبًا ما تحتوي على بيانات غير منشورة، وطرق مملوكة، أو معلومات حساسة. لذلك يجب على أي نظام ذكاء اصطناعي يعالج التقديمات الامتثال لمعايير صارمة لحماية البيانات. يجب على الناشرين التأكد من:
- تخزين المخطوطات المرفوعة بأمان وعدم استخدامها في تدريب غير متعلق دون إذن صريح؛
- التحكم والمراقبة على الوصول إلى منصات الذكاء الاصطناعي؛
- امتثال البائعين الخارجيين للوائح الخصوصية والالتزامات التعاقدية.
أفضل الممارسات للدمج المسؤول للذكاء الاصطناعي
للاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي مع تجنب مخاطره، يمكن للمجلات والناشرين اعتماد عدة ممارسات مثلى:
- تحديد أدوار واضحة للذكاء الاصطناعي والبشر: استخدام الذكاء الاصطناعي للفحوصات الأولية والدعم، مع إبقاء القرارات النهائية في يد المحررين ذوي الخبرة.
- الشفافية مع المؤلفين والمراجعين: شرح الأدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة، ولأي أغراض، وكيف تؤثر نتائجها على سير العمل التحريري.
- مراقبة الأداء والإنصاف: مراجعة دورية لكيفية تأثير الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي على أوقات الإنجاز، ومعدلات القبول، وتنوع المؤلفين والمواضيع المنشورة.
- توفير التدريب للموظفين التحريريين: يجب أن يفهم المحررون نقاط القوة والقيود في الأدوات التي يستخدمونها، حتى يتمكنوا من تفسير النتائج بشكل نقدي.
- الحفاظ على عدة تدابير وقائية: دمج فحوصات الذكاء الاصطناعي مع أدوات كشف الانتحال، ومراجعة النزاهة البشرية، وسياسات واضحة للتعامل مع المخطوطات التي تم الإشارة إليها.
الخاتمة
للفحص الآلي للمخطوطات المدعوم بالذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل عملية تقييم التقديمات. من خلال أتمتة فحوصات الامتثال، واكتشاف الانتحال، وتحليل الصور، وتحسين اللغة، ومطابقة الصلة، والمراجعة الإحصائية الأساسية، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تقليل عبء العمل التحريري بشكل كبير، وتقليل أوقات اتخاذ القرار، وتعزيز نزاهة السجل المنشور.
ومع ذلك، لا تُعد الذكاء الاصطناعي بديلاً للحكم الدقيق والمسؤولية الأخلاقية للمحررين والمراجعين والناشرين البشريين. ستكون أكثر الأنظمة قوة هي سير العمل الهجين حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام التقنية المتكررة بينما يحتفظ البشر بالسلطة على الجدارة العلمية والإنصاف والقرارات النهائية. عند استخدامه بحكمة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد النشر الأكاديمي على أن يصبح أسرع وأكثر اتساقًا وشفافية—دون التضحية بالصرامة والثقة التي تعتمد عليها الاتصالات العلمية.
