同行评审流程是学术出版的基石，确保学术成果在进入公共领域之前的可信度、准确性和质量。然而，传统的同行评审面临着多重挑战，包括偏见、效率低下、审稿人疲劳和时间延迟。为此，人工智能 (AI)应运而生，成为一种有前景的工具，可以简化同行评审工作流程，提高效率并增强评估流程。
尽管人工智能辅助同行评审潜力巨大，但也存在伦理风险、透明度问题以及必须谨慎应对的局限性。本文探讨了将人工智能融入同行评审的挑战、伦理影响以及未来的可能性，并就学术界如何负责任地利用人工智能提供了见解。
人工智能辅助同行评审的挑战
尽管人工智能具有诸多优势，但其在同行评审中的应用也带来了一些挑战，必须谨慎处理以避免产生负面影响。
1. 人工智能在语境理解方面的局限性
人工智能模型基于过往数据进行训练，并依靠模式识别来生成洞察。虽然人工智能可以分析稿件的结构、连贯性和引用，但它在深度语境理解、原创性评估和理论分析方面却举步维艰。
- 人工智能可能无法识别与现有模式不符的创新想法。
- 它无法批判性地评估理论贡献或研究结果的新颖性。
- 人工智能缺乏特定领域的直觉，而这对于评估突破性研究至关重要。
2. 抄袭检测的误报风险
人工智能抄袭检测工具广泛应用于同行评审，但它们经常通过标记合法的自我引用、常用术语或方法描述而产生误报。
- 过度依赖人工智能可能会导致对真实研究的无理拒绝。
- 人工智能很难识别正确的释义和故意的抄袭。
- 由于人工智能的误解，非英语母语背景的研究人员可能会面临不成比例的审查。
3. 人工智能算法和决策中的偏见
人工智能模型从现有数据集中学习，而这些数据集可能包含学术出版中的历史偏见。如果人工智能工具接受有偏见数据的训练，它们可能会强化现有的不平等，并加剧不公平的做法。
- 人工智能可能更青睐成熟的研究领域和机构，而不是新兴学者。
- 性别、地理和机构偏见可能导致稿件评估不公平。
- 自动化同行评审建议可能会忽视学术界中代表性不足的声音。
4. 人工智能可能破坏人类的判断力
人工智能工具旨在协助而非取代人类审阅者。然而，过度依赖人工智能生成的反馈可能会降低人类审阅者的批判性参与度，从而导致：
- 过度信任人工智能的评估，而没有进行进一步的验证。
- 忽视人工智能无法检测到的细微的道德考虑。
- 同行评审中知识讨论和辩论的减少。
5.数据隐私和安全问题
同行评审需要严格保密，以保护未发表的研究、审稿人身份和敏感的知识产权。人工智能集成带来了安全风险，包括：
- 未经授权的数据泄露或未发表的手稿泄露。
- 人工智能工具未经适当同意就保留手稿数据。
- 使用机密的同行评审数据训练人工智能模型的伦理问题。
6. 检测人工智能生成的内容的难度
随着人工智能生成学术论文的兴起，人工智能辅助同行评审也必须不断发展，以检测并区分机器生成的研究与真实的人类研究。挑战包括：
- 人工智能生成的文本可以通过抄袭检查，但缺乏原创性。
- 生成式人工智能工具可能会伪造参考文献并伪造引文。
- 检测微妙的人工智能辅助写作需要专门的人工智能检测工具。
人工智能辅助同行评审的伦理风险
虽然人工智能有可能提高同行评审的效率，但必须谨慎处理道德问题，以防止滥用。
1.人工智能决策缺乏透明度
人工智能系统通过复杂的算法运作，这些算法并非总是透明的。当人工智能提出同行评审建议时，了解其决策方式和原因至关重要。
- 不透明的人工智能决策可能会导致无法解释的手稿被拒绝。
- 审稿人和编辑可能无法质疑或验证人工智能产生的见解。
- AI 的评估标准可能与学术出版标准不一致。
解决方案：人工智能应该作为辅助工具，而不是同行评审中的权威决策者。期刊应该要求对人工智能生成的建议进行清晰的解释。
2. 人工智能评论的道德责任
如果人工智能工具生成完整的同行评审报告，那么人类评审员的责任就变得不明确。伦理问题包括：
- 审阅者未经验证就提交了人工智能生成的反馈。
- 编辑依赖自动化人工智能评估，而没有进行批判性评价。
- 审稿人因人工智能抄袭而行为不当的风险。
解决方案：期刊应实施政策，要求人工审阅人员在提交之前验证人工智能生成的评估。
3. 人工智能辅助审稿人选择中的偏见
人工智能越来越多地被用于根据专业知识将稿件与潜在的审稿人进行匹配。然而，审稿人选择算法中的偏见可能会导致：
- 排除多元化或代表性不足的审稿人。
- 过度依赖既有研究人员，限制了新观点。
- 强化现有的学术等级制度和引用偏见。
解决方案：基于人工智能的审阅者选择应包括多样性参数，以确保公平代表性。
人工智能在同行评审中的未来可能性
尽管面临挑战，人工智能仍提供了一些有希望的机会来提高同行评审效率、减少偏见并加强稿件评估。
1. 人工智能驱动的稿件预审
人工智能可用于同行评审的早期阶段，以筛选提交的内容：
- 剽窃和自我剽窃检测。
- 格式和参考准确性检查。
- 道德合规性验证，例如检查利益冲突。
这使得人类审阅者能够专注于评估研究质量和贡献。
2. 增强人工智能辅助审稿人匹配
人工智能工具可以通过以下方式优化审稿人的选择：
- 根据以前的出版物确定专家。
- 避免利益冲突。
- 确保审稿人在不同机构和不同人口群体中的多样性。
3. 人工智能增强同行评审中的偏见检测
人工智能可以通过以下方式帮助检测和减轻同行评审中的偏见：
- 识别审稿人随时间推移的偏见模式。
- 标记暗示对手稿进行不公平对待的语言。
- 建议其他审阅者的观点以保持平衡。
4. 人工智能用于出版后同行评审
传统的同行评审发生在出版之前，但人工智能可以通过以下方式支持出版后的持续质量检查：
- 检测错误、数据不一致或新的道德问题。
- 监控以前发表的论文的引用和更正。
- 允许实时同行反馈和文章修改。
5. 人工智能驱动的同行评审质量指标
人工智能可以通过以下方式评估同行评审的质量：
- 分析审阅者的参与度、彻底性和响应时间。
- 检测肤浅或低质量的评论。
- 改善作者和审阅者之间的同行评审反馈循环。
结论
人工智能辅助同行评审有望简化学术出版流程，减轻审稿人负担，并提升稿件评估质量。然而，偏见、缺乏透明度、数据隐私问题以及伦理风险等挑战必须谨慎应对。
为确保负责任的人工智能整合，学术出版商应采用混合同行评审模式，即人工智能协助人类评审员，但不会取代他们。必须优先考虑伦理准则、偏见缓解策略和人工智能透明度要求。
通过负责任地利用人工智能，学术界可以创建一个更高效、公平、透明的同行评审系统，确保学术研究在不断发展的数字环境中保持严谨、可信和合乎道德。
