介绍
同行评审是学术出版的基石，确保研究论文在发表前符合高质量标准。然而，找到合适的审稿人仍然是期刊编辑面临的一大挑战。传统的审稿人选择方法依赖于编辑网络、数据库和人工搜索，这些方法通常耗时低效。此外，编辑们也难以找到合格、可用且公正的审稿人，导致评审流程延误。
随着人工智能 (AI) 的进步，审稿人匹配正变得更加高效、数据驱动和客观。基于人工智能的审稿人选择工具会分析大量的出版数据、审稿人的专业知识、过往表现以及潜在的利益冲突，为每篇稿件推荐最合适的审稿人。
本文探讨了人工智能如何优化同行评审员的选择、其优势、局限性和道德考虑，以及人工智能驱动的学术出版评审员匹配的未来。
传统审稿人选择的挑战
由于各种挑战，期刊编辑常常难以确定和确保同行评审员：
✔审稿人数量有限——许多研究人员收到多个审稿请求，导致延迟或拒绝邀请。
✔匹配专业知识——编辑必须确保审稿人具备相关专业知识，同时避免偏见。
✔潜在利益冲突——审稿人不得与作者发生个人、职业或机构冲突。
✔耗时的过程——在大型学术数据库中手动搜索合格的审稿人需要大量的编辑工作。
✔审稿人疲劳——资深专家经常因审稿请求而负担过重，而早期研究人员的能力却未得到充分利用。
人工智能审稿人匹配旨在解决这些低效率和偏见问题，使同行评审更快、更公平、更有效。
人工智能如何优化评论者匹配
1. 人工智能驱动的专业知识匹配
人工智能系统会分析稿件内容、关键词和参考文献，以识别同一研究领域的专家。与人工搜索不同，人工智能工具可以在几秒钟内扫描数千份出版物，找到最相关的审稿人。
🔹示例工具： Clarivate 的审稿人定位器——使用出版物元数据推荐主题专家。
🔹影响：增加为每篇论文分配最合格的审稿人的可能性。
2. 自动利益冲突检测
人工智能算法可以交叉核对作者和审稿人的关系、过往合作以及共同创作历史，以标记潜在的利益冲突。这确保了审稿人保持公正，不带偏见。
🔹示例工具： Elsevier 的 Reviewer Finder – 根据共享的机构隶属关系、共同出版物和资金来源检测冲突。
🔹影响：通过及早发现潜在冲突来降低偏见评论的风险。
3.人工智能驱动的可用性预测
人工智能分析审稿人的工作量、过去的审稿接受率和出版活动，以预测审稿人是否有可能接受新的任务。
🔹示例工具： Publons 审阅者认可计划- 跟踪审阅者的回复率和参与度。
🔹影响：减少被拒绝的评审邀请的数量，简化同行评审流程。
4. 审稿人绩效评估
人工智能可以通过分析过去的审稿报告来评估审稿人的可靠性、周转时间和反馈质量。这有助于编辑优先考虑那些提供及时、建设性和详细反馈的审稿人。
🔹示例工具： Springer Nature 的人工智能审稿人选择系统——根据清晰度、深度和建议评估审稿人反馈质量。
🔹影响：鼓励更加结构化和一致的审查流程。
5.机器学习助力持续改进
人工智能审稿人匹配系统会从编辑过往的决策中学习，从而不断改进推荐。通过整合编辑反馈和审稿人绩效数据，人工智能模型能够提升未来任务的匹配准确性。
🔹示例工具： ScholarOne Manuscripts——使用机器学习根据编辑反馈改进审稿人选择。
🔹影响：提高审阅者建议的长期准确性和效率。
人工智能在审稿人选择中的优势
1. 更快、更高效的匹配
✔ AI 快速扫描大型数据库以找到合适的审稿人，从而减少编辑工作量。
✔自动化耗时的搜索，提高同行评审效率。
2. 减少审稿人疲劳
✔人工智能通过识别未充分利用的专家来平衡审阅者的工作量。
✔鼓励在合格的研究人员之间公平分配审查请求。
3. 增强客观公正性
✔人工智能根据数据驱动的洞察力选择审阅者，从而消除人类的偏见。
✔通过推荐来自不同背景的审稿人来提高同行评审的多样性。
4. 尽量减少利益冲突
✔人工智能利用隶属关系、共同作者和资金记录检测潜在冲突。
✔确保审稿人的独立性，维护学术诚信。
5. 提高评论质量
✔人工智能评估审阅者的表现，青睐建设性和及时的审阅者。
✔鼓励更高标准的评论反馈。
人工智能在审稿人匹配中的挑战和伦理问题
1. 数据隐私和安全
✔人工智能依赖研究人员的个人数据，引发隐私问题。
✔机构必须确保遵守数据保护法规（例如 GDPR）。
2. 潜在的算法偏差
✔人工智能模型可能更青睐成熟的研究人员，而不是早期职业科学家。
✔编辑必须确保AI 建议促进多样性。
3.过度依赖人工智能推荐
✔人工智能应该协助但不能取代人类在审稿人选择方面的判断。
✔编辑应严格评估 AI 建议，以确保选择最佳的审稿人。
4. 人工智能决策中的伦理问题
✔人工智能的黑盒算法很难解释为什么选择某些评论者。
✔透明的人工智能模型应该允许编辑审查和调整建议。
人工智能在同行评审员选择中的未来
人工智能在评论者匹配中的作用将会不断扩大，未来的发展包括：
✔混合 AI-人类审稿人匹配模型——AI 建议审稿人，但编辑保留最终决策权。
✔人工智能辅助多样性和包容性策略——人工智能确保审阅者群体具有全球代表性。
✔先进的 NLP 和上下文理解——AI更准确地分析手稿内容以匹配专业审阅者。
✔完全集成的同行评审管理系统——人工智能工具将成为编辑工作流程的标准。
人工智能驱动的审稿人选择将继续发展，使同行评审更快、更公平、更高效，同时保持编辑监督。
结论
人工智能正在彻底改变同行评审员的选择，解决可用性、专业知识匹配、偏见和效率等方面长期存在的挑战。通过自动化评审员搜索、冲突检测和工作负载平衡，人工智能提高了同行评审流程的速度和公平性。
然而，人工智能的使用必须符合伦理道德，确保透明度、隐私保护和公正的决策。虽然人工智能无法取代人类的判断，但它可以作为强大的助手，帮助编辑高效地选择最合格的审稿人。
随着人工智能的不断发展，学术出版可以利用其能力创建更快、更可靠、更公平的同行评审系统。
