AI生成的同行评审报告：研究质量的突破还是风险？

AI 生成的同行评审报告：它们真的能取代人类评审吗？

介绍

同行评审常被描述为学术质量的“守门人”。在研究被纳入学术记录之前，专家会对其原创性、方法论、伦理合理性及对领域的贡献进行审查。这个过程对于维护学术出版的信任至关重要——但它也面临压力。各学科的投稿量激增，而经验丰富的评审人数未能同步增长。结果，编辑面临延误，评审者感到疲惫，作者因漫长的等待时间而沮丧。

作为回应，出版商和技术提供商已经开始尝试使用人工智能 (AI)来支持或部分自动化同行评审的某些环节。AI 工具已经能够帮助进行抄袭检查、语言评估、统计验证、图像筛查，甚至生成结构化的评审报告。这引发了一个根本性的问题：AI 生成的同行评审反馈是否能够像人类专家那样可靠且有意义——或者至少足够好以在流程中发挥核心作用？

本文详细探讨了这个问题。我们考察了 AI 生成的同行评审报告在实践中的工作方式、它们提供的优势以及不足之处。然后，我们比较了基于 AI 和基于人类的评审，讨论了关键的伦理和技术挑战，并概述了一个现实的“混合未来”，其中 AI 支持但不取代人类判断。最后，我们为考虑在自身工作流程中使用 AI 辅助的期刊、编辑和作者提供了实用建议——并解释了为什么在当前政策环境下，由专业校对润色的人类撰写稿件仍然是最安全的发表途径。

AI 生成的同行评审报告如何工作

AI 生成的同行评审报告基于自然语言处理 (NLP)、机器学习和数据分析的结合。这些系统并不像人类专家那样“理解”研究，但它们可以识别与质量指标或常见问题相关的稿件中的模式和结构。

1. 文本分析和结构检测
   AI 扫描稿件以识别主要部分（摘要、引言、方法、结果、讨论、参考文献）并提取关键元素，如研究目标、假设、变量和结论。许多工具还检测典型的文章模板并标记缺失的部分——例如，未描述抽样或伦理批准的方法部分。
2. 抄袭和诚信检查
   集成的相似性检测引擎将稿件与大量已发表作品和网络内容数据库进行比较。它们突出显示重叠段落、潜在的自我抄袭或可疑的文本和图像重复使用，还能检测跨期刊的重复投稿。
3. 方法学和统计评估
   更高级的系统尝试评估方法的清晰度和可重复性，包括样本量、研究设计和统计检验。它们可以标记常见问题，如缺失的效能计算、不恰当的检验选择，或报告数字与 p 值之间的不一致。
4. 语言、语法和可读性评估
   AI 工具在检测语法错误、不清晰的句子、结构问题和术语不一致方面特别强大。它们可以建议措辞更改以提高可读性和流畅性，尽管期刊必须小心确保这些更改不会使稿件进入 AI 生成的领域。
5. 引用和参考文献核查
   AI 可以检查参考文献的格式是否正确、DOI 是否失效，以及文中引用与参考文献列表的一致性。一些工具还会评估是否遗漏了关键的前期工作，以及参考文献列表是否过度自引或存在偏见。
6. 评分与推荐生成
   最后，AI 系统通常会在结构化评审报告中总结其发现。报告可能包括逐节评论、原创性、清晰度和技术可靠性等方面的数值评分，以及高级别推荐（例如“经过重大修订后可能合适”）。

重要的是，这些输出基于从训练数据中学习的模式，而非真正的科学判断。因此，AI 生成的报告应被视为需要谨慎人工解读的决策支持工具。

AI 生成的同行评审报告的优势

1. 速度与效率

AI 最明显的优势之一是速度。人工同行评审可能需要数周或数月，尤其是在繁忙领域或高需求期刊中。相比之下，AI 工具可以在几分钟内分析稿件。

• 编辑可以利用 AI 进行初步筛选，快速识别明显不符合期刊范围或质量标准的投稿。
• 例行检查——例如格式、参考文献、基本统计或相似性——可以完全自动化，释放人工审稿人专注于概念和方法问题。
• 更快的周转时间有利于作者，他们能更早收到反馈；也有利于读者，更快获得新发现。

在高产量期刊中，这种效率提升可能带来变革，减少积压并实现更可预测的编辑时间表。

2. 一致性与客观性

人工审稿人在风格、期望和重点上不可避免地存在差异。一位审稿人可能对语言宽容但对方法严格；另一位可能重点关注新颖性而忽视统计细节。AI 系统则通过设计，对每篇稿件应用相同的算法和阈值。

• 标准化检查减少了对基本标准（如报告完整性或参考文献准确性）评估方式的差异。
• 自动化评估较少受个人关系、声誉偏见或疲劳的影响。
• 结构化的 AI 报告鼓励对关键主题（方法、伦理、清晰度、原创性）进行更统一的覆盖，确保重要部分不会被遗漏。

因此，AI 有潜力为作者创造公平竞争环境，尤其是在拥有众多不同审稿人的大型编辑系统中。

3. 发现错误和伦理违规

AI在捕捉人类审稿人常常遗漏的问题方面尤其强大，尤其是那些微妙或技术性的：

• 像iThenticate和Turnitin这样的相似性工具通过庞大的参考数据库匹配文本，发现容易被忽视的重叠部分。
• 图像分析软件可以识别重复或篡改的图像，即使它们被旋转、裁剪或调整对比度。
• 算法可以检查统计声明是否与样本量、置信区间和方差测量内部一致。
• AI可以识别多篇投稿中的自我抄袭、重复发表或切片发表模式。

通过及早标记这些问题，AI工具帮助期刊维护伦理标准，降低发表后需更正或撤稿的风险。

4. 增强审稿辅助

AI有时被描绘成人类审稿人的竞争对手，但实际上其最有用的角色是作为审稿助手。

• AI生成的优缺点总结可以作为审稿人自己评论的起点。
• 突出未引用但相关的参考文献或矛盾证据，帮助审稿人更深入地参与稿件相关文献的讨论。
• 标记缺失数据、不清晰的方法或未报告的限制，提醒需要澄清的方面。

这种支持对仍在发展审稿风格的早期职业审稿人尤其有价值，也适用于希望将有限时间集中于高层次评估而非例行检查的资深专家。

5. 应对审稿人疲劳

审稿人疲劳日益成为关注点。许多学者除了繁重的教学和研究任务外，还频繁收到审稿请求。AI可以通过减少重复工作和简化流程来提供帮助。

• 自动化检查意味着审稿人不再需要花时间核实每个参考文献格式或追查基本语言问题。
• 这可以使审稿过程更省时且更具智力回报，从而可能鼓励更多人参与。
• 通过处理初步筛选，AI工具使编辑只需将严肃且符合范围的稿件发送给人工审稿人，减少了他们必须处理的大量低质量投稿。

同行评审中AI的挑战与局限

1. 缺乏深入的学科理解

尽管表面能力令人印象深刻，当前的AI系统并不具备类似人类的科学概念理解能力。它们的反馈基于模式识别，而非概念推理。

• AI难以评估新颖性和理论贡献，这通常需要整体判断和对领域历史及争论的了解。
• 它可能会错误地将真正创新的工作判断为“风险”或“不一致”，仅仅因为它偏离了训练数据中的模式。
• 解释冲突结果、权衡竞争性解释以及理解微妙的方法论权衡仍然是人类专家的任务。

简而言之，AI可以告诉你稿件在形式和结构上是否与先前发表的作品相似——但不能告诉你它是否推动了该领域的发展。

2. 算法偏见与伦理问题

AI系统从数据中学习。如果这些数据存在偏见，系统的行为也会有偏见。

• 主要基于某些地区、语言或机构的出版物进行训练，可能导致AI偏向主流或西方中心的研究，无意中使来自代表性不足社区的作者处于不利地位。
• 不透明的“黑箱”决策使编辑和作者难以理解稿件为何获得特定分数或建议。
• 将AI用于作者身份识别或机构画像等任务，可能破坏双盲审稿，并引发严重的公平性问题。

减轻这些风险需要仔细的数据集策划、持续审计以及关于AI工具构建和使用的透明度。

3. 过度依赖AI建议

AI输出可能显得权威，尤其是在呈现整洁的分数或详细的要点反馈时。编辑或审稿人过度信任AI报告并忽视质疑或核实的风险是真实存在的。

• AI倾向于强调易于衡量的方面（语法、结构、引用格式），而可能忽视概念连贯性、原创性或伦理重要性的更深层问题。
• 如果编辑将AI的建议视为最终结论，可能会无意中拒绝强有力、创新的论文，或接受仅“看起来不错”的弱论文。
• AI在发现某些形式的不当行为方面也表现不佳，例如未披露的利益冲突或研究设计中的微妙伦理问题。

基于这些原因，期刊必须明确将AI生成的报告定位为咨询工具，而非编辑判断的替代品。

4. 复杂和定性研究的挑战

AI在处理结构化、定量文章时比处理复杂的定性或跨学科工作更有效。

• 跨学科研究常常不符合标准模板，需要多个领域的知识，这使得AI超出其舒适区。
• 哲学、历史、法律或文化研究等学科在很大程度上依赖于解释性论证、叙述和概念细微差别，而AI无法充分评估这些内容。
• 即使在实证领域，非传统方法或理论创新也可能使基于更传统工作训练的AI系统感到困惑。

在这些情况下，AI生成的反馈可能是肤浅或误导性的，过度依赖它可能会主动损害评审质量。

5. 数据安全和保密风险

同行评审涉及处理未发表的机密手稿。将AI整合到此过程中引发了关于数据保护的紧迫问题。

• 如果手稿在外部服务器上处理，存在数据泄露或机密内容被意外重复使用的风险。
• 编辑或审稿人不当使用在线AI工具可能违反期刊政策、机构规则或如GDPR或HIPAA等法规。
• 为减轻这些风险，AI必须部署在安全、受控的基础设施中，并由关于数据使用、保留和访问的明确协议进行管理。

比较AI和人工同行评审者

下表总结了AI生成和人工进行的同行评审之间的一些关键差异。

标准	AI生成的同行评审	人工同行评审
速度	近乎即时的分析和反馈。	通常需要数周或数月，取决于审稿人可用性。
一致性	在所有投稿中统一应用规则和阈值。	因审稿人、领域和情境而异。
主题专长	缺乏深入的领域理解；依赖表面模式。	基于多年研究经验提供关键见解。
偏见减少	较少受个人偏见影响，但可能反映训练数据的偏见。	可能受到个人、机构或理论偏见的影响。
情境判断	在细微差别、新颖性和复杂辩论方面存在困难。	能够权衡证据、理论和更广泛的影响。
欺诈检测	擅长发现文本相似性、重复和部分图像问题。	可能遗漏有模式的欺诈，但能检测可疑的叙述或设计。
伦理评估	评估伦理、利益冲突或社会影响的能力有限。	更有能力识别伦理问题和情境风险。

表格清楚地表明，AI和人类带来互补的优势。目标不应是让它们相互对立，而是设计利用两者优势的工作流程。

同行评审报告中AI的未来

展望未来，AI很可能成为同行评审基础设施的标准组成部分，但不会是唯一的决策者。一些可能的发展包括：

• 混合AI–人工审稿模型： AI工具进行初步的技术和诚信检查；人工专家专注于新颖性、重要性和解读。
• AI辅助的偏见检测： 分析审稿评分和决策中的模式，以识别和减轻与性别、地理或机构相关的偏见。
• 更复杂的NLP模型： 改进的上下文理解可能使AI生成更丰富、更有针对性的问题，而非通用评论。
• 自动化审稿人建议： 根据发表历史、方法和主题匹配合适的审稿人，同时遵守利益冲突限制。
• 与编辑平台更紧密集成：将AI工具嵌入投稿系统，实现无缝的分流、筛选和报告，且全部在安全环境中进行。

编辑、期刊和作者的实用建议

负责任地在同行评审中使用AI：

• 明确定义AI的角色：明确哪些任务委托给AI（例如相似性检查、参考文献验证），哪些任务严格由人类完成（新颖性评估、最终决策）。
• 保持透明：在使用AI工具时通知评审者和作者，并提供AI发现的摘要，而非仅仅是不透明的分数。
• 保持人工控制：确保编辑和评审者始终有权推翻AI建议，并且为作者设有申诉流程。
• 保护机密性：使用安全、合规的基础设施，避免将未发表的稿件上传到通用在线AI服务。

对作者来说，信息同样重要：

• 保持您的稿件的实质内容和措辞为人工撰写，符合机构和出版商的规定。
• 如果使用AI工具，主要用于内部检查和规划，而非生成将作为您自己作品提交的段落。
• 对于语言质量和期刊特定风格，依赖于专业人工校对，例如Proof-Reading-Service.com提供的服务，这些服务在不增加相似性风险或违反AI使用政策的情况下提升清晰度和准确性。

结论

AI生成的同行评审报告不仅是未来的设想——它们已经在许多编辑部影响着稿件的筛选和评估。这些工具可以加快评审时间、提高一致性并增强欺诈检测，使其成为学术出版日益复杂世界中的宝贵助手。

然而，AI的局限性同样明显。它缺乏深厚的领域专业知识，难以处理细微差别和创新，并带来了新的伦理和保密挑战。在可预见的未来，人类评审者仍然不可或缺，用于解读发现、判断新颖性和权衡伦理影响。

因此，最有前途的未来是混合模式：AI作为强大的助手处理常规和大规模任务，人类专家提供情境洞察、关键判断和最终权威。当这种合作与明确的伦理准则、安全的基础设施以及为作者提供的高质量人工校对相结合时，同行评审过程可以变得更快、更公平、更稳健——而不会牺牲学术研究核心的诚信。