摘要
同行评审过程是学术出版的核心，但传统系统正因高投稿量、审稿人疲劳、延迟和人为偏见而日益紧张。为应对这一情况，AI辅助同行评审工具应运而生，帮助期刊管理工作流程、筛选稿件、检测抄袭、匹配审稿人，甚至建议编辑决策。谨慎使用AI可以减轻行政负担，标准化常规检查，使审稿人能更专注于每篇论文的科学贡献。
然而，将AI整合到同行评审中也带来了重大的挑战和伦理风险。AI系统在深度语境理解、原创性评估和细致的理论判断方面存在困难；它们可能在相似性检查中产生误报，并可能复制或放大学术出版中的现有偏见。此外，还存在关于数据隐私、透明度、问责制以及AI生成稿件检测的严重担忧。过度依赖自动化工具可能削弱人类的批判性判断，减少同行评审应有的丰富智识对话。
本文探讨了AI辅助同行评审的局限性和风险，并概述了 负责任使用的实用策略。文章主张采用一种 混合模式，即AI支持而非取代人工评审和编辑。主要建议包括明确的AI披露政策、强有力的数据保护措施、偏见审计、透明的决策支持系统，以及对评审和编辑的培训。最终，只有在坚实的伦理框架支持下，并辅以专家人工监督，包括高质量的 学术校对，确保手稿在进入评审前清晰、准确且真正原创，AI才能帮助构建一个更 高效、一致和公平的同行评审系统。
📖 全文文章 (点击收起)
AI辅助的同行评审：挑战、伦理风险与未来可能性
介绍
同行评审过程 是学术出版的基石。在研究传播给更广泛的社区之前，专家会对其 严谨性、原创性和重要性 进行审查。理论上，同行评审保护读者免受不准确或误导性声明的影响，并确保研究成果只有经过仔细评估后才进入学术记录。
然而，实际上，传统的同行评审面临严重压力。期刊投稿量持续增长，而愿意担任评审的人员数量难以跟上。编辑们遇到 延迟、不一致的评审质量、评审疲劳和无意识偏见。一些手稿获得了详细且深思熟虑的反馈；而另一些则被快速、不均衡地评估，甚至根本未被评审。这促使期刊和出版商尝试新的工具和工作流程——尤其是基于 人工智能（AI） 的。
AI辅助的同行评审 有望缓解部分压力。AI系统可以帮助筛查手稿中的抄袭和伦理问题，检查格式和参考文献，识别合适的评审人，并突出潜在的方法学问题。负责任地使用这些工具可以简化工作流程，使人工评审者能够专注于论文的科学实质。
然而，将AI整合到同行评审中并非没有风险。AI模型反映了其训练数据；它们可能误解上下文、错误分类创新工作，或嵌入已有的系统性偏见。它们还引发了关于数据隐私、透明度和问责制的问题。本文探讨了AI辅助同行评审的主要挑战、伦理风险和未来可能性，并提供了期刊和研究人员如何利用AI而不破坏学术评估完整性的实用指导。
我们所说的AI辅助同行评审是什么意思？
AI辅助同行评审并非指单一技术，而是支持编辑和评审任务的广泛工具生态系统。这些可能包括：
- 相似性检测和抄袭工具，将稿件与大型文本语料库进行比较。
- 语言和可读性工具，标记不清晰或语法有问题的段落。
- 自动筛查工具，检查是否遵守期刊指南、字数限制和基本报告标准。
- 评审匹配系统，利用出版和引用数据识别合适的专家。
- 决策支持仪表盘，为编辑总结关键指标（例如相似度分数、报告完整性或统计异常）。
在更具实验性质的领域，一些开发者正在探索提供方法、创新性或影响的自动批评的工具。这些系统仍处于早期阶段，并引发了关于AI在科学评估中角色的最深层担忧。
关键是，AI辅助同行评审旨在提供支持，而非完全自动化：目标是帮助人类评审和编辑更高效、一致地工作，而不是完全取代他们的专业判断。以下部分探讨了这一承诺与现实限制之间的冲突。
AI辅助同行评审的主要挑战
虽然AI在速度和规模上具有明显优势，但当被要求复制或替代经验丰富研究人员的细致理解时，其局限性便显现出来。
1. 有限的上下文和理论理解
AI模型本质上是模式识别系统。它们可以分析结构、表面连贯性和词汇相似性，但在深层概念理解方面存在困难。在同行评审中，这带来了若干风险：
- AI可能无法识别真正创新的想法，这些想法与其训练数据中的模式不相似。
- 它无法独立评估一项研究的理论贡献或概念原创性。
- 即使是先进的模型也缺乏资深研究人员多年积累的领域特定直觉和隐性知识。
因此，AI 在表层任务（如格式检查和基础文本分析）上最为可靠，而非决定稿件是否真正推动领域发展的更深层科学判断。
2. 抄袭检测中的误报和误解
AI 驱动的相似度工具现已成为许多期刊的标准，但其结果容易被误用。这些系统经常标记：
- 许多论文中出现的标准化短语、方法描述和伦理声明。
- 正确引用且恰巧与原文措辞高度相似的段落。
- 作者重复使用其自己先前发表的文本，如果透明披露则可能被接受。
过度依赖原始相似度分数可能导致对合法工作的无理怀疑甚至拒绝。此外，AI 有时难以区分可接受的改写与故意抄袭，尤其是在描述某些技术程序方式有限的技术领域。非英语母语作者也可能面临不成比例的审查，因为 AI 工具对作者使用常见表达时的轻微重叠更为敏感。
3. 算法偏见与不平等
AI 系统从反映学术出版现有实践的数据集中学习。这些数据集可能已经偏向某些：
- 机构（例如，高排名大学），
- 地区或国家,
- 语言（最常见为英语），以及
- 研究社区内的人口群体。
如果这些偏见未被识别和纠正，AI 工具可能会复制甚至放大不平等。例如，审稿人匹配算法可能持续偏向知名机构的资深研究者，减少了早期学者或来自代表性不足地区审稿人的机会。基于 AI 的影响力预测也可能优先考虑已被高度引用的主题，使新兴或跨学科领域更难获得关注。
4. 削弱人类判断和对话
AI 工具旨在辅助，但审稿人和编辑过度信任自动生成结果存在真实风险。当 AI 提供数值评分或“红绿灯”指示时，人们可能会照单全收，而不是深入审阅稿件。
这可能导致：
- 对方法、数据和解释的批判性参与减少。
- 减少了审稿人之间的智力辩论和建设性分歧。
- 过度依赖简化指标而非细致的基于文本的推理所做的决策。
同行评审不仅是技术检查；它是一种学术对话。过度自动化可能使对话空洞化，将评审变成机械的把关行为。
5. 数据隐私与保密风险
同行评审依赖严格保密。稿件包含未发表数据、新方法和敏感知识产权。将 AI 融入此生态系统带来紧迫问题：
- 稿件在 AI 工具处理时存储在哪里？
- 文本或审稿报告是否在未经同意的情况下被用来训练外部 AI 模型？
- 有哪些保障措施防止数据泄露或未经授权访问？
期刊必须确保所用 AI 工具符合严格的数据保护标准，且作者和审稿人了解其信息的处理方式。
6. 识别 AI 生成或 AI 密集型投稿
随着生成式 AI 工具能力提升，部分稿件可能大部分甚至完全由机器撰写。这些文本能通过抄袭检测，因为它们并非直接复制现有来源。但它们可能包含：
- 伪造的参考文献，不存在或歪曲文献内容。
- 对理论概念的不准确或过于简化的解释。
- 掩盖薄弱推理或缺失数据的人工流畅语言。
区分合法辅助写作与欺骗性 AI 生成内容需要新的检测工具、明确的期刊政策，以及审稿人和编辑更为细致的审查。这也强调了高质量人工校对的重要性，以确保语言流畅且透明地反映真实研究。
AI 辅助同行评审中的伦理风险
除了技术挑战，AI 辅助的同行评审还引发了关于责任、透明度和公平性的更深层次问题。
1. 不透明的决策过程与可解释性
许多 AI 模型像“黑箱”一样运作：其内部决策过程不易解释。当 AI 被用来推荐拒稿、标记“弱”稿件或优先处理某些投稿时，作者和审稿人可能无法清楚解释为何做出这些判断。
这种缺乏透明度威胁到学术出版的核心价值：
- 作者可能会觉得决策是武断或不公平的。
- 如果编辑无法解读 AI 输出，可能难以证明结果的合理性。
- 如果无人能检查AI推荐的依据，系统性偏见可能会被忽视。
在同行评审中伦理负责地使用AI需要工具提供可解释、可审计的输出，以及明确这些输出使用的界限。
2. AI生成评审的责任
一些评审人可能会倾向于使用AI工具来起草完整的评审报告。虽然AI可以帮助构建反馈或提出问题，但存在评审人以最少监督提交AI生成内容的风险。
这引发了诸如以下问题：
- 谁应对AI撰写评审中的错误或不公正批评负责？
- 提供不反映评审人自身专业判断的反馈是否符合伦理？
- AI写作工具是否可能无意中在评审中引入抄袭或通用文本？
期刊应要求评审人披露AI的使用，并坚持所有反馈都需由人工评审人仔细检查和认可。AI可以协助措辞，但绝不能替代对稿件的真实参与。
3. 基于AI的评审人选择中的偏见
AI工具越来越多地通过分析发表历史、关键词和引用网络来匹配稿件与评审人。若设计不当，这些系统可能会：
- 过度选择来自精英机构和既定网络的评审人。
- 低收入和中等收入国家的研究人员代表性不足。
- 强化同行评审中现有的性别或学科不平衡模式。
在评审人选中伦理地部署AI需要明确关注多样性、包容性和公平性，并定期审计以确保算法行为符合这些目标。
AI在同行评审中的未来可能性
尽管存在挑战，AI在经过深思熟虑的设计和管理后，也确实提供了改进同行评审的真正机会。
1. 智能预筛选和分诊
AI特别适合用于早期检查，帮助编辑决定如何处理新提交的稿件。例如，AI工具可以：
- 执行初步抄袭和自我抄袭筛查。
- 核实基本的报告完整性（例如，试验注册、伦理批准或数据可用性声明）。
- 检查格式、参考文献一致性和遵守期刊指南。
这使编辑能够快速识别明显不合适或不完整的稿件，并将更多时间分配给具有真正潜力的投稿。
2. 更智能、更公平的评审人匹配
谨慎使用时，AI可以帮助识别与稿件主题、方法和背景高度匹配的评审人。高级系统可以：
- 绘制发表网络以寻找相关专业知识。
- 基于合著或机构重叠标记潜在的利益冲突。
- 纳入多样性目标，确保更广泛的观点。
结合人工编辑监督和明确的伦理标准，AI辅助匹配可以减轻评审负担并提高评估质量。
3. 偏见监控与评审后分析
AI还可用于分析整个期刊或出版商作品集中的同行评审模式，帮助识别：
- 按地区、性别或机构类型的接受率存在系统性差异。
- 持续提供极短或低质量报告的评审人。
- 评审中可能表明对某些作者存在不公平或敌对对待的语言模式。
凭借这些洞察，期刊可以调整政策，提供有针对性的培训，并在发现问题行为或结构性偏见时进行干预。
4. 发表后质量监控
同行评审不必在发表时刻结束。AI工具可以通过以下方式支持发表后监督：
- 扫描已发表文章中出现的新兴问题，如图像重复或统计异常。
- 跟踪更正、撤回和关键的发表后评论。
- 帮助编辑决定何时应对论文发出关注声明或进行进一步调查。
这一持续质量检查模型认识到同行评审是一个过程，而非单一事件。
同行评审中负责任使用AI的最佳实践
为了利用AI的优势同时减轻风险，期刊和出版商可以采纳若干指导原则。
- 人机协作设计：AI应辅助而非取代人类编辑和评审。所有最终决定必须由人类做出。
- 透明度和披露：期刊应明确说明使用了哪些AI工具、如何使用及为何使用。评审和作者应披露其自身工作中AI的使用情况。
- 偏见检测和缓解：应定期审计AI系统的偏见，并在可能的情况下审查其训练数据和设计假设。
- 数据保护：稿件和评审必须在严格的保密和安全协议下处理，并有明确的数据存储和再利用规则。
- 培训和指导：编辑和评审需要支持，以批判性地解读AI输出，而非将其视为不容置疑的权威。
作者方面，可以通过确保稿件清晰、结构良好且引用准确来为AI辅助筛查做准备。许多人选择与专业的学术校对服务合作，以最大限度减少语言相关问题，降低评审过程中误解的风险。
结论
AI辅助的同行评审处于承诺与风险之间的微妙位置。一方面，AI可以帮助期刊应对日益增长的投稿量，提高常规检查的一致性，并产生关于评审公平性和有效性的新见解。另一方面，它带来了与情境理解、偏见、透明度、隐私和责任相关的挑战。
前进的道路不是完全自动化，而是精心设计的混合模式，AI与人类协同工作。AI擅长重复性、高量任务和模式识别；人类评审擅长概念判断、伦理反思和创造性洞察。当这些优势在明确的伦理准则和健全的治理下结合时，结果可以是一个比单独由人类或算法工作更高效、公平和值得信赖的同行评审系统。
对于研究人员来说，含义很明确：透明地撰写，谨慎引用，并在提交前将稿件准备到高标准。对于期刊和出版商来说，挑战在于审慎采用AI工具，设立明确的保障措施并持续评估。做好了，AI辅助的同行评审可以支持——而非取代——长期支撑学术出版的价值观：严谨、诚信和对科学界的尊重。
