Tinjauan Sejawat Berbantuan AI: Tantangan, Risiko Etis, dan Kemungkinan Masa Depan

Proses peer review adalah dasar dari penerbitan akademik, memastikan kredibilitas, akurasi, dan kualitas karya ilmiah sebelum mencapai domain publik. Namun, peer review tradisional menghadapi berbagai tantangan, termasuk bias, ketidakefisienan, kelelahan reviewer, dan keterlambatan waktu. Sebagai tanggapan, kecerdasan buatan (AI) telah muncul sebagai alat yang menjanjikan untuk menyederhanakan alur kerja peer review, meningkatkan efisiensi, dan memperbaiki proses evaluasi.

Meskipun memiliki potensi, tinjauan sejawat yang dibantu AI menimbulkan risiko etis, kekhawatiran transparansi, dan keterbatasan yang harus ditangani dengan hati-hati. Artikel ini mengeksplorasi tantangan, implikasi etis, dan kemungkinan masa depan dari integrasi AI ke dalam tinjauan sejawat, memberikan wawasan tentang bagaimana dunia akademis dapat memanfaatkan AI secara bertanggung jawab.

Tantangan dalam Tinjauan Sejawat yang Dibantu AI

Sementara AI menawarkan banyak keuntungan, penerapannya dalam tinjauan sejawat menghadirkan beberapa tantangan yang harus dikelola dengan hati-hati untuk menghindari konsekuensi negatif.

1. Keterbatasan AI dalam Pemahaman Kontekstual

Model AI dilatih menggunakan data masa lalu dan mengandalkan pengenalan pola untuk menghasilkan wawasan. Meskipun AI dapat menganalisis struktur, koherensi, dan kutipan dari sebuah naskah, AI kesulitan dengan pemahaman kontekstual mendalam, penilaian orisinalitas, dan analisis teoretis.

• AI mungkin gagal mengenali ide-ide inovatif yang tidak sesuai dengan pola yang ada.
• Tidak dapat menilai secara kritis kontribusi teoretis atau kebaruan temuan penelitian.
• AI kurang memiliki intuisi khusus domain, yang sangat penting dalam mengevaluasi penelitian terobosan.

2. Risiko Positif Palsu dalam Deteksi Plagiarisme

Alat deteksi plagiarisme bertenaga AI banyak digunakan dalam tinjauan sejawat, tetapi sering menghasilkan positif palsu dengan menandai sitasi diri yang sah, terminologi umum, atau deskripsi metodologi.

• Ketergantungan berlebihan pada AI dapat menyebabkan penolakan yang tidak beralasan terhadap penelitian yang otentik.
• AI kesulitan dengan mengidentifikasi parafrase yang tepat versus plagiarisme yang disengaja.
• Peneliti dari latar belakang non-penutur asli bahasa Inggris mungkin menghadapi pengawasan yang tidak proporsional akibat kesalahpahaman AI.

3. Bias dalam Algoritma AI dan Pengambilan Keputusan

Model AI belajar dari set data yang ada, yang mungkin mengandung bias historis dalam penerbitan ilmiah. Jika alat AI dilatih dengan data yang bias, mereka dapat memperkuat ketidaksetaraan yang ada dan memperbesar praktik yang tidak adil.

• AI mungkin lebih memfavoritkan bidang penelitian dan institusi yang sudah mapan dibandingkan dengan cendekiawan yang baru muncul.
• Jenis kelamin, geografi, dan bias institusional dapat menyebabkan penilaian naskah yang tidak adil.
• Rekomendasi tinjauan sejawat otomatis dapat mengabaikan suara yang kurang terwakili dalam dunia akademik.

4. Potensi AI untuk Merusak Penilaian Manusia

Alat AI dirancang untuk membantu, bukan menggantikan, peninjau manusia. Namun, ketergantungan berlebihan pada umpan balik yang dihasilkan AI dapat mengurangi keterlibatan kritis peninjau manusia, yang mengarah pada:

• Terlalu mempercayai penilaian AI tanpa verifikasi lebih lanjut.
• Mengabaikan pertimbangan etis yang bernuansa yang tidak dapat dideteksi oleh AI.
• Penurunan dalam diskusi dan debat intelektual dalam tinjauan sejawat.

5. Kekhawatiran Privasi dan Keamanan Data

Tinjauan sejawat memerlukan kerahasiaan yang ketat untuk melindungi penelitian yang belum dipublikasikan, identitas peninjau, dan kekayaan intelektual yang sensitif. Integrasi AI menimbulkan risiko keamanan, termasuk:

• Pelanggaran data tidak sah atau kebocoran manuskrip yang belum dipublikasikan.
• Alat AI yang menyimpan data manuskrip tanpa persetujuan yang tepat.
• Kekhawatiran etis mengenai melatih model AI menggunakan data tinjauan sejawat yang bersifat rahasia.

6. Kesulitan dalam Mendeteksi Pengiriman yang Dihasilkan oleh AI

Dengan meningkatnya makalah akademik yang dihasilkan oleh AI, tinjauan sejawat yang dibantu AI juga harus berkembang untuk mendeteksi dan membedakan penelitian yang dihasilkan mesin dari karya manusia yang otentik. Tantangan yang dihadapi meliputi:

• Teks yang dihasilkan AI dapat lulus pemeriksaan plagiarisme tetapi kurang orisinalitas.
• Alat AI generatif dapat membuat referensi palsu dan memalsukan kutipan.
• Mendeteksi penulisan yang dibantu AI secara halus memerlukan alat deteksi AI khusus.

Risiko Etis dalam Tinjauan Sejawat yang Dibantu AI

Sementara AI memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi tinjauan sejawat, kekhawatiran etis harus ditangani dengan hati-hati untuk mencegah penyalahgunaan.

1. Kurangnya Transparansi dalam Pengambilan Keputusan AI

Sistem AI beroperasi melalui algoritma kompleks yang tidak selalu transparan. Ketika AI membuat rekomendasi tinjauan sejawat, sangat penting untuk memahami bagaimana dan mengapa keputusan dibuat.

• Pengambilan keputusan AI yang tidak transparan dapat menyebabkan penolakan naskah yang tidak dijelaskan.
• Reviewer dan editor mungkin tidak dapat menantang atau memverifikasi wawasan yang dihasilkan oleh AI.
• Kriteria penilaian AI mungkin tidak sesuai dengan standar penerbitan akademik.

Solusi: AI harus berfungsi sebagai alat bantu, bukan sebagai pengambil keputusan yang berwenang dalam tinjauan sejawat. Jurnal harus mengharuskan penjelasan yang jelas tentang rekomendasi yang dihasilkan oleh AI.

2. Tanggung Jawab Etis dalam Ulasan yang Dihasilkan oleh AI

Jika alat AI menghasilkan laporan tinjauan sejawat secara keseluruhan, tanggung jawab peninjau manusia menjadi tidak jelas. Isu etis meliputi:

• Reviewer yang mengirimkan umpan balik yang dihasilkan AI tanpa verifikasi.
• Editor yang mengandalkan penilaian AI otomatis tanpa evaluasi kritis.
• Risiko penyalahgunaan reviewer melalui plagiarisme AI.

Solusi: Jurnal harus menerapkan kebijakan yang mengharuskan peninjau manusia untuk memvalidasi penilaian yang dihasilkan oleh AI sebelum pengajuan.

3. Bias dalam Pemilihan Reviewer yang Dibantu AI

AI semakin banyak digunakan untuk menyesuaikan naskah dengan calon peninjau berdasarkan keahlian. Namun, bias dalam algoritma pemilihan peninjau dapat menyebabkan:

• Pengecualian peninjau yang beragam atau kurang terwakili.
• Ketergantungan berlebihan pada peneliti mapan, membatasi perspektif baru.
• Memperkuat hierarki akademik yang sudah ada dan bias sitasi.

Solusi: Pemilihan peninjau berbasis AI harus mencakup parameter keberagaman untuk memastikan representasi yang adil.

Kemungkinan Masa Depan untuk AI dalam Peer Review

Meskipun ada tantangan, AI menawarkan beberapa peluang menjanjikan untuk meningkatkan efisiensi tinjauan sejawat, mengurangi bias, dan meningkatkan evaluasi naskah.

1. Penyaringan Awal Naskah dengan Kecerdasan Buatan

AI dapat digunakan dalam tahap awal tinjauan sejawat untuk menyaring pengajuan untuk:

• Deteksi plagiarisme dan plagiarisme diri.
• Pemeriksaan format dan akurasi referensi.
• Verifikasi kepatuhan etis, seperti memeriksa adanya konflik kepentingan.

Ini memungkinkan peninjau manusia untuk fokus pada evaluasi kualitas dan kontribusi penelitian.

2. Peningkatan Pencocokan Reviewer dengan Bantuan AI

Alat AI dapat menyempurnakan pemilihan peninjau dengan:

• Mengidentifikasi pakar berdasarkan publikasi sebelumnya.
• Menghindari pasangan konflik kepentingan.
• Memastikan keberagaman peninjau di berbagai institusi dan demografi.

3. Deteksi Bias yang Ditingkatkan oleh AI dalam Tinjauan Sejawat

AI dapat membantu mendeteksi dan mengurangi bias dalam tinjauan sejawat dengan:

• Mengidentifikasi pola bias peninjau dari waktu ke waktu.
• Menandai bahasa yang menunjukkan perlakuan tidak adil terhadap naskah.
• Menyarankan perspektif peninjau alternatif untuk keseimbangan.

4. AI untuk Tinjauan Sejawat Pasca-Publikasi

Peer review tradisional terjadi sebelum publikasi, tetapi AI dapat mendukung pemeriksaan kualitas yang berkelanjutan setelah publikasi dengan:

• Mendeteksi kesalahan, inkonsistensi data, atau kekhawatiran etis baru.
• Memantau kutipan dan koreksi untuk makalah yang telah diterbitkan sebelumnya.
• Memungkinkan umpan balik rekan secara waktu nyata dan revisi artikel.

5. Metrik Kualitas Review Rekan yang Didukung AI

AI dapat menilai kualitas ulasan sejawat dengan:

• Menganalisis keterlibatan, ketelitian, dan waktu respons peninjau.
• Mendeteksi komentar ulasan yang dangkal atau berkualitas rendah.
• Meningkatkan loop umpan balik tinjauan sejawat antara penulis dan peninjau.

Kesimpulan

Review sejawat yang dibantu AI memiliki potensi untuk menyederhanakan proses penerbitan akademik, mengurangi beban peninjau, dan meningkatkan evaluasi naskah. Namun, tantangan seperti bias, kurangnya transparansi, kekhawatiran privasi data, dan risiko etis harus dikelola dengan hati-hati.

Untuk memastikan integrasi AI yang bertanggung jawab, penerbit akademik harus mengadopsi model tinjauan sejawat hibrida, di mana AI membantu peninjau manusia tetapi tidak menggantikan mereka. Pedoman etika, strategi mitigasi bias, dan persyaratan transparansi AI harus diprioritaskan.

Dengan memanfaatkan AI secara bertanggung jawab, komunitas ilmiah dapat menciptakan sistem tinjauan sejawat yang lebih efisien, adil, dan transparan, memastikan bahwa penelitian akademik tetap ketat, kredibel, dan etis dalam lanskap digital yang terus berkembang.