Recognising Peer Review: Human Expertise, Reviewer Credit and the Role of AI

認可同行評審：人類專業知識、審稿人信用與人工智慧的角色

Aug 02, 2025Rene Tetzner

⚠ 大多數大學和出版商禁止 AI 生成的內容並監控相似度。AI 校對可能會提高這些分數，使人工 proofreading services 成為最安全的選擇。

摘要

同行評審仍是學術與科學品質控制的基石，但審稿人的工作常常被忽視且價值被低估。雖然期刊和出版社嚴重依賴無償的專家勞動，但這種貢獻很少獲得研究文章和其他出版物所享有的正式認可。

本文討論了同行評審的角色與挑戰，檢視了通過記錄和驗證審稿活動的平台來認可審稿人的努力，並探討此類認可如何有利於職業發展及強化出版生態系統。文章還考慮了人工智慧在同行評審中日益增長的應用——其支持篩選和評估的潛力、過度依賴的風險以及機器合理替代的限制。

通過理解同行評審的人類與技術層面，研究人員可以更明智地決定如何參與、記錄並維護這一重要學術過程的完整性。

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認可同行評審：人類專業知識、審稿人認可與人工智慧的角色

同行評審是現代學術和科學生活的標誌性特徵之一。在文章發表於期刊或專著被出版社接受之前，該領域的專家會閱讀該作品，評估其方法和論點，並建議修訂。此過程旨在保障質量，識別弱點，並確保已發表的研究符合學科標準。對許多研究人員來說，投入於審稿的時間相當可觀；一份徹底的審稿花費數小時甚至數天並不罕見。

儘管付出了這些努力，同行評審很少獲得與作者身份相同的認可。期刊文章、書籍和會議論文可以列在履歷表上，在晉升評估中計算，並用來展示影響力。相比之下，出版前的審稿通常是保密且大多數情況下不可見的。缺乏正式的認可意味著維持學術系統運作的大量智力勞動未被承認。然而，近年來，新工具和平台試圖通過使同行評審工作更可見和可衡量來改變這種情況。

1. 為什麼同行評審很重要

同行評審不僅僅是例行的行政步驟；它是學者和公眾對已發表研究所寄予信任的核心。審稿人評估研究設計是否合理，數據是否支持結論，文獻是否被公平呈現，以及論點是否連貫。他們建議修訂，指出遺漏，並幫助作者提高清晰度。在許多情況下，審稿意見顯著改變了手稿，將合格的草稿轉變為高品質的出版物。

由於過程通常是匿名的，審稿人無法獲得公開的認可。在雙盲系統中，作者與審稿人互不知曉對方身份。在單盲系統中，審稿人知道作者身份，但作者不知審稿人身份。這些安排保護了公正性，但也導致審稿人貢獻的隱形。因此，當學者列出成就時，數月或數年的審稿工作可能不會出現在任何地方，儘管這些活動支持了期刊、同事及更廣泛的學科。

2. 記錄與認可審稿活動

為填補此空白，出現了多個服務，允許審稿人記錄並展示其同行評審貢獻。這些平台建立經驗證的個人資料，審稿人可列出其審稿的期刊、完成的審稿數量，並在某些情況下簡述審稿的稿件類型。目標是將同行評審轉化為可見的研究成果，可與出版物及其他學術參與指標一同引用。

通常，審稿人可通過上傳期刊的確認郵件、轉發編輯部的確認信或使用與參與出版商的自動整合來新增已完成的審稿。平台隨後會驗證審稿是否完成。審稿人可選擇其審稿內容保持私密、匿名，或在期刊政策允許下公開可見。如此一來，審稿過程的保密性得以維持，但完成審稿的事實仍可被認可。

公開可見的指標——如完成的審稿數量、服務的期刊範圍及時間框架——能展示持續參與同行評審的情況。對於早期職涯研究者，這些證據在申請工作或資助時尤其有價值，因為它表明編輯的信任及融入學術網絡。

3. 激勵與審稿人信用的價值

有些平台不僅提供文件記錄，還引入了激勵系統。審稿人每完成一次經驗證的審稿、在特定時間內完成審稿或提供公開的發表後評論，都可能獲得“積分”或“功勳”。在某些情況下，更高的活躍度可解鎖折扣專業工具、出版費用或研究支援服務等福利。這些激勵措施承認同行評審是專業勞動，並鼓勵高質量、及時的貢獻。

編輯也能從這些系統中受益。訪問審稿人資料庫——其中可見個人的學科領域、審稿歷史和回應速度——可以幫助編輯更快地識別合適的審稿人。編輯不必僅依賴個人聯繫或臨時搜尋，而是可以查閱資料檔案，找到專長與稿件主題相符的學者。這能提升審稿小組的質量並縮短審稿時間。

在系統層面上，認可審稿活動強調了同行評審是學者專業履歷的一部分，而非無形的義務。當升遷和聘用委員會看到審稿記錄時，他們能更完整地了解候選人在其領域的貢獻。

4. 當前認可模式的挑戰與限制

雖然這些發展令人期待，但也帶來疑問。有些學者擔心量化審稿工作可能會鼓勵重數量而非質量。顯示「完成五十次審稿」的清單無法反映這些審稿的深度或有用性。另一些人則擔心如果審稿人感受到主要為累積指標而被迫接受邀請，可能會產生利益衝突。

期刊的保密政策也必須受到尊重。並非所有出版商都允許公開揭露審稿人身份或審稿內容。因此，認可平台需要靈活的隱私設定並與編輯部門密切協調。審稿人絕不應上傳機密手稿或內部通訊；只應記錄審稿事實（以及期刊名稱，若允許）。

儘管面臨這些挑戰，許多學者認為認可的好處超過風險。記錄審稿活動並不改變同行評審的根本目的，但為這一核心學術責任帶來了長久以來欠缺的可見性。

5. AI 在同行評審中日益增長的角色

隨著這些發展，同行評審過程越來越受到人工智慧的影響。出版商已經使用自動化工具檢查抄襲、圖像操控和統計異常。有些正在嘗試使用 AI 系統篩選投稿的基本方法學合理性、識別報告不一致或標記缺失的倫理審批。其他則部署自然語言處理工具幫助編輯按主題相關性分類投稿或偵測潛在的同行評審詐欺。

人工智慧最終可能會承擔更多目前由人類審稿人執行的例行工作。演算法可能用於生成長篇手稿的結構化摘要、突顯研究設計中的潛在弱點或識別被忽略的參考文獻。對於負擔過重的編輯團隊來說，這類工具具有吸引力：它們承諾更快的篩選和更一致的基線檢查。在高產量領域，AI 可以在稿件送達人類審稿人之前過濾掉明顯不合適的投稿，讓專家能專注於更有潛力的作品。

然而，基於AI的輔助也引發嚴重疑慮。自動系統的可靠性取決於其訓練數據。如果訓練數據反映學科偏見，這些偏見可能被複製或放大。AI模型可能誤解細微差別，難以處理非常規方法，且無法充分理解上下文——尤其是在質性研究或新興領域中。挑戰主流範式的稿件可能會被錯誤標記為“低質量”，僅因其不符合大多數已發表作品的樣貌。

此外，還存在關於保密性和安全性的倫理與實務問題。如果稿件由第三方AI服務處理，該文本會發生什麼事？系統會儲存它嗎？是否可能無意中出現在其他輸出中或被用於訓練商業模型？鑑於目前對智慧財產權的關注，許多期刊和機構對允許專有AI工具存取未發表研究持謹慎態度。

基於這些原因，AI應被視為同行評審的潛在輔助工具，而非取代人類判斷。自動化工具可能有助於一致性檢查、參考文獻格式或基本語言篩選，但關於原創性、重要性、方法合理性和倫理可接受性的決定，仍需專家人類評估。人類審稿人能理解上下文，權衡不同解釋，並識別不符合標準模式的細微貢獻。

在理想的未來，同行評審可能成為一種混合流程：AI系統負責例行的機械任務和初步篩選，而受過訓練的審稿人則專注於概念清晰度、方法嚴謹性和學科相關性。機構和出版商需要明確政策，確保AI的使用透明、合乎倫理，並以支持而非破壞對評審流程信任的方式進行。

6. 給作者與審稿人的實用建議

對作者而言，了解同行評審的運作方式及其變化具有實際意義。認識到審稿人是自願投入時間，能促進對修訂要求更具建設性的態度。對審稿意見的詳細且深思熟慮的回應，不僅能改善稿件，也展現專業精神和對流程的尊重。作者還應考慮記錄自己的審稿活動，無論是透過內部系統、個人紀錄或外部平台，以免這些貢獻被遺忘。

同時，審稿人可以利用認可平台追蹤其工作，確保其被承認並更有效地管理請求。他們應保持警覺，注意其專業知識如何被公開呈現，並確保所分享的任何資訊符合期刊政策。與此同時，審稿人應謹慎使用AI工具。雖然使用生成式AI快速撰寫報告可能很誘人，但審稿人仍對其評估內容負有個人責任。過度依賴自動化措辭可能誤導其觀點，且可能與限制AI生成文本於機密審稿中的期刊政策相抵觸。

最後，編輯和機構在培養適當重視同行評審的文化中扮演角色。在工作量模型、晉升標準和獎勵計劃中承認審稿工作，表明這項勞動並非隱形，而是學術生態系統健康的核心。