介绍
人工智能 (AI) 的兴起正在改变学术出版，尤其是在稿件筛选和投稿评估流程中。随着提交给期刊和会议的研究论文数量的不断增加，编辑在评估、筛选和高效处理稿件方面面临着越来越大的挑战。传统的人工筛选方法既耗时又容易受到人为偏见、延误和不一致的影响。
人工智能驱动的稿件筛选通过自动化投稿评估，为这些挑战提供了解决方案，确保只有高质量且相关的研究才能进入同行评审。通过利用自然语言处理 (NLP)、机器学习和自动化数据分析，人工智能工具可以评估抄袭检测、格式规范遵循情况、研究原创性和伦理合规性等因素。
本文探讨了人工智能在稿件筛选中的作用、优势、人工智能驱动的筛选工具的主要特点、潜在的挑战，以及期刊和出版商如何负责任地整合人工智能。
传统稿件筛选的挑战
在探索人工智能在投稿评估中的作用之前，了解传统稿件筛选的挑战至关重要：
1. 增加投稿量
随着开放获取出版和全球研究合作的兴起，期刊每年都会收到数千篇投稿。编辑们难以高效地处理、评估和发送稿件，导致大量稿件积压。
2. 耗时的初步评估
编辑团队会手动验证稿件是否符合期刊指南、格式要求和伦理标准。这项初步评估耗费大量人力，并且会减慢同行评审的进程。
3. 抄袭和数据篡改问题
检测抄袭内容、图像篡改和重复投稿需要大量的交叉引用，这很难手动完成。不道德的出版行为持续对编辑诚信构成挑战。
4. 审稿人负担过重和投稿错误
许多论文被投递到错误的期刊，导致编辑时间和精力的浪费。此外，结构不良或不相关的稿件也经常被不必要地送去同行评审，给审稿人带来过重的负担。
5. 初步筛选中的偏见和主观性
编辑可能会在不知不觉中偏袒某些机构、研究主题或地理区域，从而导致评估过程中出现潜在偏见。确保稿件筛选的客观性仍然是关键所在。
人工智能如何改变稿件筛选
人工智能工具利用先进的数据驱动技术，简化了稿件筛选流程，并实现了投稿评估的自动化。以下是人工智能如何增强这一流程：
1. 自动格式化和合规性检查
人工智能可以立即分析稿件是否符合期刊特定的格式要求，例如：
✔️引用和参考样式（APA、MLA、芝加哥等）。
✔️字数限制。
✔️图形、表格和方程式格式。
✔️章节结构（摘要、介绍、方法、结果、讨论）。
✔️必需的披露、利益冲突和道德声明。
🔹示例工具： Penelope.ai自动执行合规性检查，确保稿件在到达编辑之前符合期刊指南。
影响：通过及早发现格式问题，为编辑和作者节省宝贵的时间。
2. 基于人工智能的抄袭和图像篡改检测
人工智能抄袭检测工具将手稿与广泛的学术数据库进行比较，以识别：
✔️自我抄袭和重复内容。
✔️引用材料不当。
✔️研究图表中的图像复制、操纵或伪造。
🔹示例工具： Turnitin 的iThenticate可扫描提交的内容是否存在文本抄袭，而Proofig可检测研究论文中的图像更改。
影响：加强研究诚信并防止不道德的出版行为。
3. 语言和可读性增强
人工智能驱动的语言模型可在投稿前提升稿件的清晰度、连贯性和语法。它们可帮助作者改进：
✔️句子结构和可读性。
✔️学术语气和措辞。
✔️语法和拼写准确性。
✔️为非英语母语人士提供翻译。
🔹示例工具： Trinka AI是一款人工智能语言编辑器，可以改进研究手稿，使其更具可读性和清晰度。
影响：帮助编辑和审稿人关注科学内容而不是语言问题。
4. 人工智能驱动的相关性和范围匹配
人工智能系统分析手稿内容以确定其是否符合期刊范围并建议最合适的审稿人。
✔️ AI 可以将手稿与正确的学术领域进行匹配。
✔️它根据专业知识和过去的出版物确定合适的同行评审员。
✔️防止在超出范围的提交上浪费编辑资源。
🔹示例工具： Clarivate 的审稿人查找器使用基于 AI 的关键字和引文分析为提交的稿件推荐理想的审稿人。
影响：确保稿件被发送到正确的期刊和合适的审稿人。
5. 用于研究新颖性和统计完整性检查的人工智能
人工智能可以通过将新提交的论文与现有文献进行比较来评估研究的新颖性和原创性。它还可以验证实验研究中统计的准确性。
✔️确定手稿是否为该领域增加了新的见解。
✔️检测伪造的数据或统计不一致。
✔️确保正确的数据报告和分析方法。
🔹示例工具： StatReviewer自动检查手稿中的统计有效性。
影响：提高科学严谨性和研究可信度。
人工智能辅助筛查的挑战和伦理问题
虽然人工智能带来了许多好处，但必须解决一些挑战和道德问题：
1.过度依赖人工智能的风险
✔️人工智能应该补充而不是取代人类的编辑监督。
✔️人工智能可能会误解复杂或跨学科的研究。
解决方案：使用人工智能进行初步筛选，最终由人工编辑批准。
2. 稿件评估中的人工智能偏见
✔️由于训练数据存在偏差，人工智能算法可能会偏向某些主题、期刊或机构。
✔️存在由于 AI 错误分类而拒绝有效研究的风险。
解决方案：实施透明的人工智能模型并持续监控以检测偏见。
3.数据隐私和安全风险
✔️人工智能需要访问机密手稿，带来潜在的数据安全风险。
✔️未经授权的人工智能访问可能导致知识产权盗窃。
解决方案：出版商必须执行严格的数据保护政策和安全的人工智能平台。
人工智能在稿件筛选中的未来
人工智能手稿评估的未来可能包括：
✔️人工智能辅助反驳和修订分析，以改善作者与编辑之间的沟通。
✔️与区块链集成，以增强透明度和安全的手稿跟踪。
✔️能够进行情境感知研究评估的先进人工智能模型。
✔️协作的 AI-人类工作流程，确保平衡的决策。
人工智能并不能取代人类的判断，而是现代学术出版的宝贵助手。
结论
人工智能驱动的稿件筛选正在彻底改变投稿评估方式，它通过自动化合规性检查、抄袭检测、语言增强、审稿人选择和新颖性评估等功能，提升了效率、准确性和完整性，同时减少了编辑工作量。
然而，为了减轻人工智能偏见、确保人工智能的合乎道德的实施以及维护研究出版的科学完整性，人类监督仍然至关重要。通过负责任地采用人工智能，期刊、编辑和研究人员可以简化投稿流程，同时坚持最高的学术标准。
学术出版的未来将是一种混合模式，其中人工智能增强人类的决策能力，从而实现更快、更公平、更可靠的手稿评估。
