摘要
同行评审对于确保学术和科学文章在发表前达到可接受的质量标准至关重要，但找到合适的审稿人既困难又耗时。编辑必须确定具备适当学科知识的专家，检查利益冲突，并希望他们有空且愿意审稿。传统方法——手动搜索、个人网络和临时查询——难以应对现代投稿的数量和多样性，导致延误和工作负载不均。
本文解释了人工智能 (AI)如何改变期刊选择和管理审稿人的方式。它描述了 AI 工具如何分析稿件、出版数据和协作网络，以将投稿与合格且无偏见的审稿人匹配；如何帮助检测利益冲突和预测审稿人可用性；以及如何监控绩效以支持更一致、建设性的评审。文章还讨论了 AI 辅助匹配的优势——更高效率、减少审稿人疲劳、改善公平性——以及数据隐私、算法偏见和过度依赖自动推荐的风险等挑战。
最后，文章概述了在编辑工作流程中负责任使用 AI 的伦理和实用指南，并勾勒了可能的未来发展，包括混合 AI–人类模型和多样性意识匹配。全文强调 AI 应支持而非取代编辑判断，且清晰、精心编辑的沟通依然至关重要。人工学术校对仍是确保编辑和出版商关于 AI 使用的文档准确、透明且符合机构和监管要求的最安全选择。
📖 全文文章 (点击收起)
人工智能如何优化学术出版中的同行评审人选择
引言：同行评审面临的压力
同行评审是学术出版的核心。在手稿被接受之前，通常由一位或多位专家评估其原创性、方法、分析和对领域的贡献。原则上，这一过程保护了研究质量并帮助作者改进工作。然而，实际上，这一过程中的一个步骤往往既困难又耗时：寻找合适的审稿人。
编辑应当确定符合以下条件的审稿人：
- 具备手稿主题和方法的正确专业知识，
- 与作者没有利益冲突，
- 可靠且具有建设性，且
- 在所需时间范围内可用。
传统上，审稿人选择依赖于个人编辑网络、数据库中的手动搜索以及作者的建议。这种方法对于小型专业期刊可能效果尚可，但随着投稿量的增加，效率和确定性逐渐降低。编辑花费大量时间发送被拒绝或忽视的邀请，而同一小群“常客”被过度请求，早期职业专家则被忽视。
在人工智能（AI）和数据分析方面的进步现在提供了另一种选择。通过分析出版记录、关键词、引用网络和过去的审稿行为，AI驱动的工具可以帮助编辑更快、更系统地找到和选择审稿人。谨慎使用这些系统，有望使同行评审更快、更公平、更透明——同时仍由人类掌控。
传统审稿人选择的挑战
在探讨人工智能如何提供帮助之前，首先需要明确编辑目前面临的问题。
有限的可用性和审稿疲劳
许多活跃的研究人员每周都会收到多次审稿请求。由于审稿通常是无偿的，且必须在教学、研究和行政工作之余进行，许多邀请被拒绝或延迟接受。编辑可能需要发送数十个邀请才能确定两到三名审稿人，尤其是在高度专业化或快速发展的领域。
匹配专业知识并避免偏见
选择审稿人不仅仅是找到在大致相关领域工作的人。编辑必须确保审稿人：
- 对手稿的具体主题和方法有详细了解，且
- 与作者没有可能影响其判断的强烈个人或职业关系。
通过PubMed、Scopus或Web of Science等数据库手动搜索可以识别潜在专家，但评估其适用性劳动强度大。编辑也可能有意识或无意识地依赖自己网络中熟悉的名字，这可能引入地理、机构或人口统计偏见。
利益冲突
当潜在审稿人出现以下情况时，可能会产生利益冲突：
- 在与作者相同的机构工作，
- 最近与他们合著文章，
- 在资金或知名度上直接竞争，或
- 与作者有私人关系。
手动调查这些关系既困难又常常不完整，尤其是当作者和审稿人在多个机构之间有复杂的合作历史时。
耗时且不均衡的流程
由于传统方法严重依赖个别编辑的知识和可用时间，其本质上是不均衡的。有些手稿因为编辑恰好认识合适的审稿人而快速处理；而有些则因编辑必须从头开始而拖延数周。这种不一致让作者感到沮丧，并可能损害期刊声誉。
AI如何改变审稿人匹配
AI辅助的审稿人选择系统旨在通过分析大量结构化和非结构化数据，比任何人类都快得多地解决这些挑战。虽然具体工具在算法和界面上有所不同，但大多数遵循类似的逻辑。
1. 通过文本和元数据分析进行专业匹配
当手稿提交时，AI工具可以读取其标题、摘要、关键词和参考文献，以构建其主题和方法的档案。自然语言处理（NLP）和机器学习技术随后将此档案与数百万已发表文章的档案进行比较。
潜在审稿人基于以下条件被识别：
- 他们发表过的主题，
- 他们经常使用的方法和技术，和
- 他们工作的时效性和相关性。
例如，一篇关于“用于检测糖尿病视网膜病变的深度学习”的手稿，可能会匹配到在医学图像分析和深度神经网络领域都有近期发表的审稿人，而不是任何眼科医生或任何机器学习研究人员。这种细粒度匹配人工难以完成，但经过大量文章训练的AI系统相对容易实现。
2. 自动化利益冲突检测
AI 工具还可以通过分析来检查潜在利益冲突：
- 作者和审稿人的隶属关系（当前和过去），
- 合著网络，
- 联合资助致谢，和
- 属于同一研究联盟或委员会。
通过交叉参考这些信息，AI 系统可以标记最近与作者合著、在同一部门工作或有其他密切联系的候选人。编辑随后可以决定是否排除这些审稿人，降低偏见或被认为有偏见的评估风险。
3. 预测审稿人的可用性和响应性
AI 系统可以检查过去的审稿行为，以估计某个候选人是否可能接受新任务并按时完成。相关信号包括：
- 他们过去接受或拒绝邀请的比例，
- 平均审稿完成时间，
- 近期发表活动（非常活跃的作者可能更忙），以及
- 季节性模式（某些审稿人在一年中的特定时间较少可用）。
虽然这些预测从不完美，但它们允许编辑优先邀请那些接受概率高且能及时完成的审稿人，加快流程并减少“冷”邀请的数量。
4. 评估审稿质量和可靠性
一些 AI 系统还会分析过去的审稿报告（如有）以评估：
- 审稿是详细还是肤浅，
- 反馈是否平衡且具有建设性，
- 审稿人的建议是否与编辑决策合理一致。
这些信息帮助编辑区分那些始终提供深思熟虑、结构良好反馈的审稿人，与那些评论简略、迟交或有问题的审稿人。随着时间推移，这种监控可以鼓励更高的标准，抑制不可靠的审稿行为。
5. 通过机器学习实现持续改进
现代审稿人匹配平台通常结合编辑反馈来优化推荐。例如，编辑可以评价建议审稿人的适合度，指出邀请是否被接受或拒绝，并标记系统遗漏的冲突。机器学习模型利用这些反馈改进未来预测，逐步将匹配过程调整到每个期刊的具体需求和偏好。
AI 辅助审稿人选择的优势
经过深思熟虑地使用，AI 为期刊、编辑、审稿人和作者带来多项显著好处。
1. 效率和速度
AI 系统可以扫描庞大的数据库，并在几秒钟内生成潜在审稿人的排名列表，大大减少编辑手动搜索的时间。这种效率：
- 缩短同行评审过程的初始阶段，
- 让编辑专注于内容和决策而非后勤，且
- 可以使期刊对重视快速响应的作者更具吸引力。
2. 更好的工作负载分配和减少审稿人疲劳
由于 AI 工具可以访问大量潜在审稿人库，它们能够识别未充分利用的专家，包括那些发表记录显示具备专业知识但尚未出现在编辑个人网络中的早期职业研究者。扩大审稿人基础：
- 更公平地分担审稿负担，
- 减轻少数“首选”审稿人的压力，且
- 为新兴学者创造贡献的新机会。
3. 提高客观性和多样性
虽然没有系统能完全避免偏见，但AI辅助匹配可以通过关注数据（发表记录、专业知识、表现）而非熟悉度或声誉，减少某些形式的人为偏见。结合明确的编辑政策，AI 工具可以帮助：
- 促进审稿人群体的地域、机构和性别多样性，
- 确保专业子领域得到充分覆盖，且
- 减少对某些大学或地区的无意识偏好。
4. 系统化的利益冲突管理
通过系统地扫描隶属关系和合作网络，AI 工具可以发现繁忙编辑可能忽视的利益冲突，尤其是在关系跨越多个机构或涉及大型联盟时。这增强了审稿过程的完整性，并帮助期刊在发生争议时展示尽职调查。
5. 审稿质量的潜在提升
通过跟踪审稿人表现并优先考虑可靠、细致且建设性的审稿人，AI 辅助系统可以逐步提升整体同行评审质量。编辑可以构建更细致的审稿人社区画像，并识别那些持续提供高价值反馈的人。
挑战与伦理考量
尽管有这些优势，AI 在审稿人选择中仍面临重大挑战和伦理问题。期刊必须解决这些问题，以确保技术进步不会以牺牲公平、透明或信任为代价。
1. 数据隐私与法规
基于 AI 的工具通常依赖于研究人员的详细出版物、隶属关系和审稿历史信息。虽然大部分数据是公开的，但部分不是。期刊和服务提供者必须：
- 遵守如 GDPR 等数据保护法规，
- 向审稿人明确说明其数据的使用方式，以及
- 确保数据安全存储，且不超出约定用途共享。
2. 算法偏见与透明度
AI 系统从历史数据中学习。如果过去的审稿人选择模式存在偏见——例如偏向知名机构或资深研究人员——这些偏见可能会被算法编码并放大。为减轻此风险：
- 开发者和期刊应监控输出以发现系统性模式（例如某些地区或职业阶段的代表性不足）；
- 可以进行调整以有意扩大审稿人群体；以及
- 在可能的情况下，应记录决策标准，以便人类能够理解并质疑 AI 的建议。
3. 过度依赖自动化
AI 工具应被视为决策支持，而非决策者。编辑判断仍然对以下方面至关重要：
- 评估未完全通过发表记录体现的细微专业知识，
- 考虑敏感的人际关系或声誉因素，以及
- 平衡速度、深度和公平等相互竞争的优先事项。
编辑应在有充分理由时自由地覆盖 AI 建议，并应定期审查自动决策，以确保其符合期刊价值观。
4. 沟通与信任
作者和审稿人可能会对做出隐形选择的“黑箱”系统持谨慎态度。清晰的沟通包括：
- 使用了哪些AI工具，
- 他们依赖哪些数据，
- 最终决策是如何做出的
有助于维护信任。公开的编辑政策和经过经验丰富的人工校对者审阅和润色的精心编写的指导，可以在建立信心方面发挥重要作用。
AI辅助审稿人选择的未来
审稿人匹配中AI的使用仍在发展中。未来几年，我们可能会看到：
- 混合AI–人工系统，工具生成建议并标记冲突，但编辑保留最终分配的完全控制权。
- 注重多样性的算法，明确考虑地理、机构或人口统计代表性，以构建更具包容性的审稿人小组。
- 通过自然语言处理的进步实现的内容理解提升，使工具在匹配专业知识时能够捕捉方法论和理论的细微差别。
- 集成编辑仪表盘，将审稿人匹配、跟踪、绩效指标和工作量管理整合到单一界面中。
随着这些技术变得更加复杂和广泛应用，编辑团队将需要持续培训和明确的政策框架，以确保效率提升与伦理、透明的实践相平衡。
结论：AI作为合作伙伴，而非替代品
AI辅助的审稿人选择为解决同行评审中一些最持久的挑战提供了强有力的回应：识别合适的专家、管理利益冲突、减少延误以及避免审稿人疲劳。通过利用大规模数据和先进分析，这些工具可以帮助编辑更快地找到合格的审稿人，并在研究社区中更公平地分配工作。
然而，AI并非万能，必须谨慎实施。数据隐私、算法偏见、过度依赖自动化以及透明度需求等问题不可忽视。最有效的模式是合作伙伴关系：AI工具提供基于证据的建议和警示，而人工编辑则运用他们的知识、经验和伦理判断做出最终决定。
对于期刊和出版商来说，这种合作关系延伸到他们如何沟通AI的使用。清晰、精心制作的文档、政策和作者指南——通过专业人工校对完善——对于维护同行评审过程中的信任至关重要。随着AI的不断发展，目标不应是取代人类专业知识，而是支持它，帮助建立一个更快速、更可靠、更公平的同行评审系统，惠及作者、审稿人和编辑。
