摘要
同行评审仍是学术出版的基石，但传统系统正面临日益严峻的压力：投稿量增加、评审人短缺、长时间延迟以及对偏见和未被发现的不当行为的担忧。人工智能（AI）正越来越多地被用于支持和增强这一过程——筛选来稿、检查抄袭和图像篡改、验证统计数据、匹配合适的评审人，甚至分析评审报告中的潜在偏见。谨慎部署时，AI 能使同行评审更快、更一致、更透明，同时让人类专家专注于更深入的科学判断。
本文解释了 AI 工具当前如何用于增强同行评审及其最大价值所在。内容涵盖 AI 辅助的初步筛选、相似性和图像检查、评审人选择、情感和偏见分析、统计/方法验证以及语言/可读性改进。还探讨了 AI 辅助同行评审的伦理和实际挑战，包括算法偏见、缺乏深度学科理解、数据隐私风险以及过度依赖自动推荐的危险。
核心结论是，AI 不会也不应该取代人类同行评审。相反，最有前景的未来是一个混合模式，其中 AI 作为强大的助手——处理重复的技术检查和大规模筛选——而人类评审和编辑则对新颖性、重要性和伦理做出最终决定。对于作者来说，这种环境强化了准备清晰书写、符合规范且不含 AI 生成文本的稿件的重要性，并依赖专业的academic proofreading，而非 AI 重写，以提高语言质量且不引发相似性或政策问题。
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人工智能如何提升同行评审过程：机遇、风险与最佳实践
引言
同行评审常被描述为学术出版的支柱。在研究成果发表在期刊、书籍或会议论文集之前，专家会评估其是否原创、方法是否严谨、伦理是否合规以及是否与领域相关。这个过程对于维护科学记录的可信度至关重要。
然而，传统的同行评审系统正面临严重压力。期刊收到的投稿数量比以往任何时候都多，而愿意志愿投入时间的合格审稿人数量并未同步增长。因此，编辑难以找到审稿人，审稿时间延长，且对偏见、不一致以及遗漏错误或不当行为的担忧依然存在。
在此背景下，人工智能（AI）正成为一个强大的助手。人工智能无法复制经验丰富研究者的细致判断，但它可以协助进行初步筛选、抄袭和图像检查、统计验证、审稿人选择，甚至审稿语气和公正性的分析。谨慎使用时，人工智能有潜力使同行评审更高效、更一致、更透明，同时让人类审稿人专注于需要深厚专业知识的研究环节。
本文探讨了人工智能目前如何被用来增强同行评审，它带来的好处，所面临的伦理和技术挑战，以及出版商和研究人员如何在保持学术评估完整性的同时，负责任地整合人工智能。
传统同行评审过程中的挑战
在考虑人工智能如何提供帮助之前，先概述当前系统存在的主要问题是有益的。
1. 耗时的工作流程
传统的同行评审可能需要数周甚至数月。编辑必须筛选投稿，确定合适的审稿人，发送邀请，催促回复，并管理多轮修订。对于作者来说，即使研究具有时效性，这也可能意味着他们的工作在公开发表前会经历长时间的延迟。
2. 审稿人疲劳与短缺
许多领域中，审稿人所承受的工作量已变得难以维持。繁忙的学者们需要兼顾教学、申请资助、指导学生、自己的研究，有时还要处理行政事务。审稿请求常常叠加在这些任务之上，许多学者现在拒绝的审稿数量多于接受的。那些答应审稿的人可能会感到不堪重负，导致评审速度变慢或不够细致。
3. 主观且不一致的评估
人工判断无价但也不完美。审稿人可能彼此强烈分歧，或对类似稿件应用截然不同的标准。个人偏好、理论立场或无意识偏见可能影响决策。因此，一些高质量论文被拒，而较弱的工作偶尔可能通过。
4. 不足的违规行为检测
抄袭、图像篡改和数据造假虽相对罕见，但对研究诚信构成严重威胁。手工检测极其困难。审稿人通常没有时间将每句话或图表与全部已发表文献交叉核对，且复杂的欺诈行为可能被精心掩盖。
5. 审稿人匹配效率低下
选择合适的审稿人至关重要。编辑必须识别具备正确学科专业知识、方法技能和独立性（即无利益冲突）的人选，但传统工具有限。因此，可能选出对主题仅略知一二的审稿人，导致反馈浅显或偏离方向。
这些挑战促使期刊和出版商探索AI是否能帮助支持更高效、公平和稳健的同行评审系统。
AI如何提升同行评审
AI不是单一技术，而是一系列方法——机器学习、NLP、模式识别、异常检测——可应用于编辑工作流程的不同阶段。以下是AI已产生影响的关键领域。
1. AI辅助的初步筛查
初步筛查是一个自然的起点。许多期刊收到的投稿远超其合理送审的数量。AI工具可以帮助编辑在稿件到达人类审稿人之前进行分流。
- 技术检查：AI可以验证稿件是否符合基本格式要求，包含必需章节（例如方法、伦理声明），并遵守字数或图表限制。
- 范围评估：NLP模型可以将稿件内容与期刊范围进行比较，突出明显偏题的投稿。
- 质量信号：诸如StatReviewer或SciScore等工具可以评估报告的完整性（例如CONSORT或ARRIVE条目），标记缺失的伦理审批，或识别表面化的方法描述。
影响：编辑花在行政筛查上的时间减少，只有通过基本质量和范围检查的稿件才会转交给人工审稿人。
2. 用于抄袭和图像篡改检测的AI
基于 AI 的相似性和图像取证工具现在在许多编辑部发挥核心作用。
- 抄袭检测： iThenticate 和 Turnitin 等工具将稿件与大量文章、论文和网页数据库进行比对，突出显示重叠文本和潜在自我抄袭。
- 图像分析： 如 Proofig 等软件可以检测重复的面板、克隆区域或可疑的图像操作，即使它们被变形或重新标记。
影响： 研究诚信得到加强，期刊可以在发表前识别出大量不当行为或粗心操作，降低后续撤稿风险。
3. AI 驱动的审稿人选择
AI 可以协助编辑选择合适且独立的审稿人。
- 专业匹配： 像 Elsevier 的 Reviewer Finder 这样的工具分析关键词、摘要和参考文献列表，并与研究者档案和发表历史进行比较，推荐具有相关专业知识的潜在审稿人。
- 冲突检测： AI 可以检查合著网络和机构隶属关系，以识别潜在利益冲突（例如近期合作者或同部门同事）。
影响： 审稿人匹配更快、更公平、更有针对性，提高了深思熟虑的专家评审的可能性。
4. AI 驱动的情感和偏见检测
审稿提交后，AI 可以分析文本以评估语气和潜在偏见。
- 情感分析： NLP 模型可以识别异常严厉、模糊或无正当理由过于积极的审稿。
- 偏见指示器： 系统可以标记看似个人化、歧视性或与科学内容无关的语言。
- 审稿质量反馈： 一些工具可以建议如何重新措辞评论，使其更具建设性和具体性。
影响： 编辑获得关于审稿公平性和专业性的额外信息，可以忽略或质疑看似有偏见或无益的反馈。
5. AI 辅助的统计和方法验证
许多论文涉及复杂的统计或专业方法，并非每位审稿人都能深入评估。AI 可以提供第二道防线。
- 统计检查： 心理学中的 StatCheck 等工具通过比较报告的 p 值与检验统计量和自由度来检测不一致。
- 方法模式： AI 可以标记异常的效应大小、不太可能的数据分布或相对于该领域规范的问题实验设计。
影响： 统计错误和可疑做法更容易被发现，从而支持更稳健和值得信赖的结论。
6. 用于语言和可读性改进的AI
语言清晰度不是小事：写作差的手稿更难评估，更易被误解。AI驱动的写作工具可以帮助作者在提交之前提高可读性。
- 像Grammarly或Trinka AI这样的工具能检测语法错误、措辞尴尬和学术语气问题。
- 机器翻译和语言支持工具帮助非英语母语者更清晰地表达思想。
影响：评审者可以专注于科学实质，而不被语言问题分心。然而，鉴于许多机构禁止AI生成文本，作者应将此类工具限制用于局部修正，并在重大修改时使用专业人工校对，以避免相似性和政策问题。
AI在同行评审中的伦理和实际问题
尽管有益，AI在同行评审中的使用提出了必须解决的重要问题，以维护信任和公平。
1. 算法偏见
AI系统从数据中学习；如果数据有偏见，模型也会有偏见。这可能表现为：
- 偏好训练集中常见的主题、方法或机构，可能使新兴领域或资源匮乏地区处于不利地位。
- 过度依赖引用指标或期刊声望，强化现有不平等，而非关注内在质量。
缓解偏见需要多样化的训练数据、定期审计和透明度，以说明AI工具如何做出推荐。
2. 复杂评估中缺乏人的判断
AI可以检查结构、统计和表面特征，但它无法真正评估：
- 在某一领域历史和持续辩论背景下的想法新颖性。
- 新概念框架可能带来的理论贡献。
- 非传统方法或问题所代表的创造性或跨学科飞跃。
这些评估需要人的判断、默会知识，以及通常无法编码进算法的学术“品味”。
3. 数据隐私和保密性
同行评审针对通常保密的未发表手稿进行。整合AI引入了诸如以下问题：
- 当AI工具分析稿件时，稿件在哪里被处理和存储？
- 是否未经作者同意使用文本或图表训练模型？
- 当涉及医疗或个人数据时，期刊如何确保遵守如GDPR或HIPAA等法规？
期刊必须确保AI工具嵌入在安全基础设施中，并告知作者其投稿的处理方式。
4. 过度依赖AI输出
当AI结果以分数或红旗列表形式呈现时，可能显得具有决定性。但AI并非万无一失：
- 编辑可能会倾向于机械地遵循AI建议，而非运用自身判断。
- 审稿人可能会认为“AI已经检查过问题”，从而降低警惕。
- AI检测能力之外的重要但微妙的问题可能会被忽视。
因此，AI应明确定位为辅助工具，最终决策始终由人工编辑和审稿人负责。
AI增强同行评审的未来
展望未来，AI在同行评审中的作用可能会增长——但将是支持性的，而非主导性的。
- 混合AI–人工模型： AI进行初步检查和分流；人工专家负责详细评估和最终决策。
- 更先进的NLP模型： 未来的工具可能更好地理解论证结构，并能为审稿人生成更有针对性的问题，而非通用反馈。
- 偏见监测仪表盘： AI可用于检测编辑决策和评审报告中的模式，提示系统性偏见，从而促使采取纠正措施。
- 与开放科学的整合： 随着更多数据、代码和协议的公开共享，AI在验证方法和结果时将拥有更丰富的素材。
- 区块链和溯源追踪： 结合AI，基于区块链的系统可能实现对评审历史和版本变更的更透明追踪。
负责任使用AI进行同行评审的最佳实践
为了利用AI的优势并避免其弊端，出版商和研究人员可以采用一套实用的指导方针。
- 定义明确的角色： 指定AI将处理哪些任务（例如抄袭检查、审稿人建议）以及哪些环节必须由人工判断。
- 保持透明：在使用AI工具时告知作者和评审人，并尽可能提供可解释的输出，而非不透明的分数。
- 优先保障安全：确保所有AI处理均在安全、合规的环境中进行，未经同意不将稿件分享给第三方工具。
- 监控表现和偏见：定期审计AI建议与人工决策及结果的对比，以发现不良模式。
- 培训编辑和评审：提供如何解读AI输出及如何将其与自身专业知识平衡的指导。
对作者的影响及人工校对的作用
对于作者来说，AI在同行评审中的兴起有两个关键影响：
- 稿件将面临更严格的自动化检测，包括相似度、统计、伦理和结构方面。粗心或不合规的提交将更快被发现。
- 大学和出版商对AI生成文本的要求日益严格。许多机构现在要求作者声明任何生成式AI的使用，未披露的AI写作被视为诚信违规。
在这种环境下，最安全的策略是保持稿件的智力内容和措辞为人工撰写，如果使用AI工具，也仅限于内部草拟或构思探索——而非生成可提交的成稿。对于语言质量、清晰度和期刊特定风格，专业的人工校对和编辑仍是最可靠的选择。人工校对者可以提升语法、结构和可读性，而不会增加相似度分数或违反AI使用政策，同时还能确保稿件符合评审人和编辑的期望。
结论
AI已经在重塑同行评审的格局。通过协助初步筛选、抄袭和图像检测、评审人选取、偏见分析、统计检查和语言改进，AI工具可以使同行评审更快、更一致、更稳健。同时，AI也有明显的局限性：它缺乏深度学科理解，可能复制训练数据中的偏见，并引发关于数据隐私和过度依赖自动化的重要问题。
同行评审的未来因此不是AI与人类的对立，而是AI与人类的结合。混合模式——由AI处理重复性和大规模任务，人类评审提供情境、伦理和理论判断——兼具两者优势。结合明确的伦理指南、安全的基础设施以及为作者提供的高质量人工校对，AI辅助的同行评审可以帮助创建一个更快、更公平、更透明的系统，同时保留学术评价的核心价值。
