摘要
全球研究产出的快速增长使得人工稿件筛查越来越难以为继。编辑们需要处理成千上万的投稿，检查格式和伦理，检测抄袭和图像篡改，并仅将高质量、相关的稿件送交同行评审。传统工作流程缓慢、劳动密集，且易受不一致性和无意识偏见影响。
AI驱动的稿件筛查工具提供了一种自动化常规检查和支持编辑决策的方法。利用自然语言处理、机器学习和大型学术数据库，这些系统可以核实是否符合期刊指南，标记潜在的伦理问题，识别文本和图像重复，评估语言质量，将投稿匹配到期刊范围，甚至建议合适的审稿人。负责任地实施时，AI可以显著减少编辑积压，提高已发表记录的完整性，并使人类编辑和审稿人能够专注于科学内容而非技术细节。
然而，AI并非万能的解决方案。过度依赖自动化系统可能引入新的偏见形式，错误分类复杂或跨学科研究，并引发数据隐私和知识产权的担忧。因此，AI在稿件筛查中最有效的使用方式是作为混合工作流程中的决策支持工具，算法处理重复性检查，而人类专家保留最终的接受、拒绝和伦理监督责任。
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AI驱动的稿件筛查：人工智能如何改变期刊投稿评估
介绍
人工智能（AI）的兴起正在重塑学术出版工作流程的几乎每个阶段，其中最显著的变化之一是稿件筛查。期刊和会议现在收到来自世界各地前所未有数量的投稿。编辑团队必须迅速决定哪些稿件适合同行评审，哪些需要在考虑之前进行修改，哪些则完全超出期刊的范围。
传统上，这一初步分诊依赖于人工检查：编辑和编辑助理核实格式、参考文献样式、字数、伦理声明和基本相关性。他们还会筛查抄袭以及明显的数据或图像篡改。这是耗时且重复的工作，延迟了同行评审，并可能使编辑部的工作负荷过重。同时，这也容易出现人为错误和无意识偏见。
AI驱动的稿件筛选工具旨在通过自动化重复的规则性任务并为编辑决策提供数据驱动支持来应对这些挑战。通过结合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及对文本、图像和元数据的自动分析，AI系统可以帮助确保只有符合规范、相关且伦理合规的稿件进入同行评审。本文探讨了AI在稿件筛选中的应用、涉及的利弊，以及出版商如何负责任地整合这些工具。
传统稿件筛选的局限性
在讨论AI解决方案之前，了解为何人工筛选面临如此压力非常重要。
1. 投稿量上升
开放获取出版、全球研究增长和日益增加的发表压力推动了投稿数量达到历史新高。许多期刊每年收到数千篇稿件。即使是简单的初步检查——确认字数、章节结构和基本适用性——也可能迅速造成积压。
2. 劳动密集型初步检查
编辑和编辑助理必须核实每篇稿件：
- 遵循期刊的格式和参考文献风格；
- 包含必需的章节（例如，摘要、方法、伦理、资金声明）；
- 符合字数和图表限制；
- 包含适当的披露（例如，利益冲突、试验注册）；
- 符合基本的伦理和报告指南。
当手动执行时，这项工作重复且缓慢，分散了用于更高级编辑任务（如概念评估和审稿人管理）的时间。
3. 抄袭、图像篡改与数据完整性
研究诚信问题——如抄袭、自我抄袭、重复投稿、伪造数据和篡改图表——日益受到关注。检测这些问题需要将投稿与大量已发表文献和图像档案进行比对。没有自动化辅助，人工编辑无法高效完成此项工作。
4. 审稿人过载与稿件误投
许多稿件被送往并非真正适合的期刊。论文主题或方法与期刊范围不匹配，导致可避免的直接拒稿，或更糟的是浪费审稿人时间。结构不良或明显不适合的稿件有时会因为编辑团队不堪重负而误入同行评审。
5. 偏见与不一致
人工编辑不可避免地会将他们自身的经验和偏好带入流程中。没有明确、标准化的标准，初步筛选在不同个体之间可能存在差异，且与国家、机构或主题相关的隐性偏见可能会微妙地影响决策。
AI如何改变稿件筛查
基于AI的工具旨在补充而非取代人工编辑。它们承担了筛查中机械、规则驱动的部分，并提供信号帮助编辑决定哪些稿件值得更仔细关注。
1. 自动格式和合规性检查
AI最直接的用途之一是自动验证投稿是否符合期刊的技术要求。AI驱动系统可以：
- 根据期刊偏好检查参考文献和引用格式（APA、MLA、芝加哥、温哥华等）；
- 确认稿件是否符合字数、图表数量限制；
- 检查章节结构（例如是否包含摘要、引言、方法、结果、讨论、结论）；
- 检测缺失的元素，如伦理审批、同意声明或利益冲突披露。
像Penelope.ai及类似系统几乎能在投稿时即时运行这些检查，生成报告供作者和编辑参考。作者随后可以在编辑审阅稿件前纠正基本问题。
2. 基于AI的抄袭和图像篡改检测
抄袭检测长期依赖自动文本比对，但AI增强工具更进一步，能识别意译段落、自我抄袭和细微的重复形式。诸如iThenticate的系统将投稿与大量文章、书籍和网络内容数据库进行比对，以标记可疑重叠。
对于图表和图片，专用工具如Proofig会分析图像是否存在重复、不当重用或篡改的迹象。它们可以突出显示重复的面板、克隆区域或异常变换，这些可能表明故意的不当行为或粗心的图表准备。
这些工具不做最终判断——它们会为编辑提出警示，以便仔细审查。正确使用时，它们增强了研究诚信，保护期刊免于发表有问题的作品。
3. 语言和可读性支持
许多投稿在科学上是可靠的，但由于语言问题难以阅读，尤其是当作者使用第二或第三语言写作时。AI语言工具可以帮助改进：
- 语法、拼写和标点；
- 句子结构和整体可读性；
- 论点清晰度和学术语气；
- 全文术语一致性。
诸如Trinka AI及类似编辑器的服务专为学术写作量身定制，作者可在投稿前使用，期刊也可作为预审的一部分使用。虽然语言质量不应作为科学价值的替代指标，但提高清晰度有助于编辑和审稿人更容易评估实际研究内容。
4. 相关性与范围匹配
AI 的另一个重要用途是判断投稿是否符合期刊的宗旨和范围。通过分析关键词、摘要和学科分类，AI 模型可以：
- 将稿件分配到主题类别或子领域；
- 标记明显超出期刊范围的投稿；
- 建议合适的副编辑或主题编辑；
- 通过匹配稿件主题与研究者专长和发表历史，帮助识别合适的同行评审人。
像 Clarivate 的Reviewer Finder及其他 AI 驱动的推荐系统利用引文数据和关键词分析支持匹配过程。这可以减轻审稿人负担，确保稿件由相关领域专家评审。
5. 新颖性与统计完整性检查
更先进的 AI 工具开始评估新颖性和方法学合理性。通过将投稿与大量现有文献比较，AI 可以指出是否近期已有类似工作发表，或稿件是否无明确理由重复先前研究。
在实验和临床研究中，诸如StatReviewer的系统可以自动检查：
- 统计检验是否与研究设计和数据类型匹配；
- 效应大小、置信区间和 p 值是否正确报告；
- 样本量和效能计算是否充分且透明记录。
这些工具并不取代专业统计学家，但可以及早发现潜在问题，使编辑能够请求澄清或额外审查。
挑战与伦理问题
虽然 AI 带来了显著益处，但也引入了必须谨慎处理的新挑战。
1. 过度依赖自动化
如果编辑过度依赖自动评分或标记，可能无意中拒绝有效研究，这些研究不符合预期模式或采用非常规方法。复杂、跨学科或创新的投稿可能会让基于更标准格式训练的算法感到困惑。
解决方案是将 AI 输出视为建议性，而非决定性。AI 应帮助优先关注，而非取代编辑判断。
2. 算法偏见
AI 系统从其训练数据中学习。如果这些数据反映了历史偏见——例如偏向某些主题、方法、语言、机构或地区——AI 可能无意中强化这些模式。这有可能加剧许多出版商积极努力减少的不平等现象。
负责任地使用 AI 需要：
- 定期审计模型以检测偏见结果；
- 透明记录模型的构建和更新方式；
- 持续的人为监督以质疑和纠正有问题的模式。
3. 数据隐私与安全
审稿中的稿件是机密的，通常包含未发表的数据、专有方法或敏感信息。因此，任何处理投稿的 AI 系统必须遵守严格的数据保护标准。出版商必须确保：
- 上传的稿件被安全存储，未经明确许可不得用于无关的训练；
- 对 AI 平台的访问受到控制和监控；
- 第三方供应商遵守隐私法规和合同义务。
负责任整合 AI 的最佳实践
为了利用 AI 的优势并避免其陷阱，期刊和出版商可以采用若干最佳实践：
- 明确 AI 和人类的角色：利用 AI 进行初步检查和支持，但最终决策应由经验丰富的编辑掌控。
- 对作者和审稿人保持透明：说明使用了哪些 AI 工具、用途以及其输出如何影响编辑工作流程。
- 监控性能和公平性：定期审查 AI 辅助筛选对周转时间、接受率以及发表作者和主题多样性的影响。
- 为编辑人员提供培训：编辑应了解所使用工具的优势和局限，以便批判性地解读输出结果。
- 保持多重保障措施：将 AI 检查与抄袭工具、人为诚信审查以及处理被标记稿件的明确政策结合起来。
结论
AI 驱动的稿件筛选有潜力改变投稿评审流程。通过自动化合规检查、抄袭检测、图像分析、语言润色、相关性匹配和基础统计审查，AI 工具可以显著减轻编辑工作量，缩短决策时间，并提升已发表记录的完整性。
然而，AI 并不能替代人类编辑、审稿人和出版商的细致判断和伦理责任。最强大的系统将是混合工作流程，其中 AI 处理重复的技术任务，而人类保留对科学价值、公平性和最终决策的权威。经过深思熟虑地使用，AI 可以帮助学术出版变得更快、更一致、更透明——而不牺牲学术交流所依赖的严谨性和信任。
