AI 驱动的编辑决策支持系统在学术出版中有效吗？

介绍

人工智能（AI）的快速发展几乎改变了学术交流的每一个方面，从研究人员如何检索文献到稿件如何撰写、提交和评审。编辑部内最重要的发展之一是AI 驱动的编辑决策支持系统（EDSS）的兴起。这些工具旨在帮助编辑应对日益增长的投稿量、日益严格的研究诚信要求以及快速、公正、透明决策的压力。

AI 驱动的 EDSS 现在可以筛查稿件中的抄袭和图像篡改，检查参考文献和基本统计数据，基于专业知识和业绩推荐审稿人，甚至生成初步建议，如“拒稿”、“修订”或“送审”。支持者认为这些系统简化工作流程、提高一致性并减少偏见。然而，批评者警告过度依赖不透明算法、加剧现有不平等以及让机器判断原创性、细微差别或理论深度的危险。

本文通过探讨它们是什么、如何工作、带来的好处、存在的风险以及帮助期刊负责任使用的最佳实践，来审视AI 驱动的 EDSS 的有效性。结论是，AI 在编辑决策中可以非常有用——但前提是它嵌入在一个精心设计的混合模型中，人类判断仍然是核心，稿件仍需通过严格的人工作业校对和编辑来准备和检查。

什么是 AI 驱动的编辑决策支持系统？

编辑决策支持系统（EDSS）是帮助期刊编辑评估稿件和管理同行评审流程的软件工具。当这些系统结合AI时，它们超越了静态的基于规则的检查，成为能够从大量已发表和提交的作品中学习的自适应数据驱动平台。

AI驱动的EDSS通常结合三大主要技术：

• 机器学习：基于历史数据（如过去的编辑决策、引用模式和审稿人表现）训练的算法，识别可用于当前决策的模式。
• 自然语言处理（NLP）：“阅读”稿件，提取关键概念，分析风格和结构，并将文本与参考语料库进行相似性或异常检测的工具。
• 大数据分析：整合期刊、作者、机构和引用信息的系统，为每篇投稿提供更广泛的背景。

在实践中，EDSS并不取代编辑，而是优先排序、丰富和结构化信息，使编辑能更高效地工作并做出更明智的决策。

AI驱动EDSS的核心功能

大多数AI驱动的编辑系统提供以下功能的某种组合：

• 稿件筛选：自动检查抄袭、缺失章节、不完整参考文献、格式问题，有时还包括基本的统计或方法学红旗。
• 审稿人匹配：通过分析审稿人的发表历史、关键词、以往评审记录及与作者或主题的关联，推荐潜在审稿人。
• 诚信与伦理检查：图像相似性分析以检测潜在的操纵，识别可疑的引用模式，并对重复或切片投稿发出警报。
• 数据和方法审查：验证表格和图表内部一致性的工具，检查p值与报告的检验统计量是否匹配，或标记不合理的样本量和效应量。
• 编辑建议：仪表盘总结稿件与期刊范围的匹配度、历史接受模式、可能的影响力及潜在风险因素，通常附带建议的决策。

通过自动化这些任务，EDSS可以减少人工编辑的常规工作量，使他们能够投入更多时间处理关于新颖性、重要性和伦理的实质性问题。

AI驱动的编辑决策支持系统的优势

1. 更快更高效的稿件筛选

传统的编辑工作流程通常涉及数天甚至数周的初步检查，才会将稿件送交同行评审。编辑或编辑助理会手动核实投稿是否符合基本的格式要求，扫描明显的抄袭行为，并决定论文是应送审还是在编辑台被拒。

AI驱动的EDSS可以在几分钟内完成许多检查。它们快速扫描文本与大型数据库的相似度，评估是否存在必要部分（如摘要、方法和伦理声明），并验证表格、图表和参考文献的格式是否正确。这带来多项优势：

• 显著减少编辑瓶颈，尤其是在高产量期刊中。
• 为作者提供更可预测的周转时间，作者通常面临快速发表的巨大压力。
• 及早识别明显超出期刊范围或质量门槛的投稿，使编辑能专注于更有潜力的稿件。

2. 提高准确性和一致性

人类编辑在解读指南、发现问题或应用初审拒稿标准时可能差异很大。疲劳、时间压力和无意识偏见都会导致不一致。相比之下，基于AI的系统每次都以相同方式执行相同检查。

配置得当的EDSS可以：

• 对所有投稿应用统一的筛查标准，无论当周谁值班。
• 比人工扫描更敏感地检测抄袭、文本重复利用和引用操控。
• 突出显示人类读者可能忽视的统计不一致或缺失数据，尤其是在时间紧迫的情况下。

虽然AI不能消除所有形式的偏见，但规则的一致应用可以帮助减少某些特有的决策偏差，支持对作者更公平的对待。

3. 加强同行评审人选的选择

识别合适的审稿人是编辑过程中最耗时的部分之一。编辑必须找到具备正确知识、足够可用性且无利益冲突的专家。这在小众或跨学科领域尤其具有挑战性。

AI驱动的EDSS可以在大量已发表作品和审稿人活动数据库中搜索，识别专业知识与稿件高度匹配的候选人。这些系统可以：

• 基于主题相似性、方法和关键词推荐审稿人，而不仅仅是广泛的学科类别。
• 通过检查合著网络、机构隶属关系和近期合作，标记潜在的利益冲突。
• 通过考虑过去的绩效指标（如响应速度和审稿深度）来优化审稿人选择。

经过深思熟虑地使用，这可以使审稿人群体多样化，减轻负担过重的资深学者的压力，同时仍保持质量控制。

4. 加强研究诚信和伦理合规

近年来，关于研究诚信的关注急剧增加，出现了多起高调的欺诈、图像操控、数据伪造和论文工厂案件。基于AI的诚信检查正成为编辑决策支持的核心组成部分。

典型工具可以：

• 使用相似性检测（例如通过iThenticate等工具）识别抄袭和自我抄袭。
• 应用图像取证算法揭示重复、拼接或篡改的图像，尤其是在生物医学研究中。
• 评估统计合理性和一致性，标记可能需要更仔细人工审查的异常模式。

这些能力本身不能证明不当行为，但它们为编辑提供了重要信号，表明某些投稿需要仔细的人为调查。

5. 数据驱动的编辑策略和期刊管理

除了单个手稿，EDSS还可以汇总关于投稿、决策和引用的数据，为主编和出版商提供战略洞察。仪表盘可能显示：

• 按主题、地区或机构划分的投稿量趋势。
• 随时间变化的接受率和拒稿率模式。
• 编辑决策与随后的引用影响或下载量之间的关系。

编辑可以利用这些信息来完善目标和范围声明，调整同行评审程序，或决定何时推出新文章类型或特刊。这样，AI不仅成为个别决策的工具，也成为长期编辑规划的工具。

AI驱动EDSS的挑战与限制

尽管有这些优势，AI驱动的编辑系统仍有重要限制，必须被认识并积极管理。

1. 缺乏深度的上下文理解

即使是最先进的AI模型也无法像人类专家那样真正“理解”研究。它们可以检测文本和数据中的模式，但难以把握学术评估中常常最重要的细微差别。

例如：

• AI可能无法识别使用熟悉语言介绍真正新观点的论文的理论原创性。
• 复杂的跨学科手稿可能会被错误分类或低估价值，因为它们无法整齐地归入现有类别。
• 非传统但严谨的方法可能仅因为偏离了训练数据中的过去模式而被标记为“异常”。

这些限制意味着AI推荐必须始终与专家的人类判断相权衡，尤其是在高风险或突破性工作中。

2. 伦理问题与内嵌偏见

AI系统从历史数据中学习——而历史数据往往反映系统性不平等。如果EDSS基于偏向某些地区、机构或主题的过去编辑决策进行训练，可能会复制甚至强化这些模式。

风险包括：

• 偏好来自知名机构或被频繁引用作者的手稿，牺牲了早期研究者或代表性不足地区的作者。
• 对训练语料中代表性较少的新兴或非西方学科的研究推荐不足。
• 传播性别或语言偏见，例如自动语言评估对非母语英语写作的惩罚更为严厉。

为缓解这些问题，出版商必须定期审计EDSS性能，尽可能多样化训练数据，并确保人工编辑积极纠正偏见，而非被动接受算法输出。

3. 过度依赖AI建议

最大的危险之一不是AI本身的行为，而是人类对其的反应。当系统呈现清晰的分数、颜色编码的风险指示或建议决策时，编辑可能倾向于将其视为权威——即使这与他们自己的判断相冲突。

过度依赖可能导致：

• 编辑在未对边缘案例进行全面评估的情况下，机械接受AI建议。
• 拒绝系统“不认可”为有价值的非传统或批判性学术研究。
• 减少偏离算法规范的意愿，这可能抑制智力多样性和创新。

因此需要明确政策来界定AI的角色：EDSS应被视为咨询工具，而非决策者。

4. 数据安全与隐私风险

编辑系统处理高度敏感的信息，包括未发表的研究、机密评审和作者身份。将AI整合到这些工作流程中，引发了数据存储位置、访问权限及其安全保护方式的问题。

期刊必须确保：

• 手稿数据的处理遵守如GDPR等隐私法规。
• AI供应商实施强有力的加密和访问控制以防止数据泄露。
• 未发表的手稿不会在未经明确同意的情况下被不当用于训练通用语言模型或商业工具。

任何编辑数据的泄露都可能破坏对同行评审的信任，并使作者的工作面临过早披露或滥用的风险。

5. 评估真正新颖研究的困难

由于AI模型大量依赖现有文献，它们最擅长识别类似过去的模式。真正新颖或范式转变的工作可能显得异常、影响力低或在先前出版物的图谱中联系较弱。

后果可能包括：

• 低估尚无引用轨迹的变革性研究。
• 对快速发展的领域中稿件的错误分类，这些领域的证据基础仍在形成。
• 作者面临越来越大压力，必须遵循既定模板以通过自动检查。

这也是为什么经验丰富的人类编辑仍然对评估原创性和长期潜力至关重要的另一个原因。

在编辑决策中实施AI的最佳实践

为了利用AI驱动的EDSS的优势并最大限度地降低风险，期刊和出版商可以遵循若干最佳实践原则。

1. 维持人类–AI混合模型

AI应支持而非取代编辑专业知识。期刊可以：

• 主要将EDSS用于常规、大量任务，如筛选和审稿人匹配。
• 要求所有最终决定均由已阅读稿件并批判性考虑AI输出的具名人类编辑作出。
• 鼓励编辑在有正当理由时推翻AI建议，并记录其理由。

这既保留了自动化的优势，又将责任掌握在人类手中。

2. 确保透明度和可解释性

作者和审稿人越来越希望了解AI在编辑过程中的使用情况。期刊应：

• 在其网站和作者指南中清楚描述使用了哪些AI工具及其用途。
• 优先选择提供可解释输出而非不透明评分的系统——例如，列出检测到的具体问题，而不是单一的“质量指数”。
• 保留AI生成评估如何影响决策的记录，以便随时间审查和改进模式。

3. 审计偏见与公平性

定期审计至关重要。出版商可以：

• 在EDSS部署后，监控各地区、性别、机构和学科的接受和拒稿率。
• 在部分稿件样本上，将AI辅助决策与专家独立评估进行比较。
• 在发现系统性不公平时，调整训练数据或模型参数。

伦理监督委员会或咨询委员会可以帮助指导此过程并建议纠正措施。

4. 保护机密数据

强有力的数据治理是不可谈判的。期刊应：

• 使用符合公认安全标准并定期进行安全测试的供应商和系统。
• 严格限制稿件数据访问，仅限于授权编辑人员和合同服务提供商。
• 制定明确政策，禁止在未经明确知情同意的情况下使用机密投稿训练通用AI模型。

5. 持续更新和监控AI系统

学术出版是一个不断变化的目标。新文章类型出现，伦理标准演变，研究方法改变。AI工具必须相应维护。

良好实践包括：

• 定期在更新且更具多样性的数据上重新训练模型。
• 收集编辑和审稿人关于误报、遗漏问题和可用性问题的反馈。
• 与AI开发者合作，确保政策或指南的变更反映在系统行为中。

对作者的影响及人工校对的作用

对于作者来说，AI驱动的EDSS的兴起在多个方面改变了投稿环境。首先，稿件现在不仅由人工编辑和审稿人评估，还由高度敏感于结构、清晰度和技术正确性的自动化系统评估。格式不良的文本、不一致的术语或不清晰的报告可能在人工专家阅读作品之前就触发警示。

这使得仔细准备稿件比以往任何时候都更为重要。作者可以通过以下方式提高顺利通过人工智能筛查和人工审查的机会：

• 严格遵循期刊指南，确保章节、参考文献、表格和图表完整且一致。
• 透明描述方法和数据，明确研究问题、分析和结论之间的联系。
• 使用专业的学术校对和编辑服务纠正语言错误，提高表达清晰度，并符合学术风格要求。

重要的是，虽然人工智能写作工具在起草或修改文本时看起来很有吸引力，但许多大学和出版商现在严格审查人工智能生成的内容和相似度分数。人工校对仍然是润色稿件的最安全方式，既不会增加问题重叠的风险，也不会产生在相似度检查或诚信审查中引发关注的人工智能风格措辞。

结论：人工智能驱动的EDSS有多有效？

人工智能驱动的编辑决策支持系统已经对学术出版产生了深远影响。它们提供更快且更一致的筛选，改进审稿人选择，支持研究诚信检查，并为编辑策略提供有价值的数据。在这些领域，它们已被证明是高度有效的工具，前提是经过仔细配置和监督。

与此同时，人工智能有明显的局限性。它无法完全替代经验丰富的编辑和审稿人那种细致入微、富有上下文的判断。它可能会嵌入现有偏见，误解新颖性，如果不加批判地接受其输出，还会产生虚假的客观感。其使用还引发了关于隐私、公平和问责的严重问题。

最平衡的结论是，人工智能驱动的EDSS在补充而非替代人类专业知识时最为有效。那些透明实施、定期审计并坚持由人类承担最终决策责任的期刊，可以在效率和诚信方面获得显著收益。作者则可以通过准备结构良好、诚实且精心润色的稿件来适应——理想情况下由尊重学术和伦理标准的专家人类校对服务支持。

人工智能无疑将继续塑造同行评审和编辑决策的未来。关键问题不是人工智能是否应该参与——它已经参与了——而是学术界如何确保其使用能够增强，而非削弱，学术出版的可信度和公平性。