AI輔助同行評審：挑戰、倫理風險與未來可能性

AI 輔助的同行評審：挑戰、倫理風險與未來可能性

介紹

同行評審過程 是學術出版的基石。在研究成果傳播給更廣泛的社群之前，專家會審查其 嚴謹性、原創性和重要性。理論上，同行評審保護讀者免受不準確或誤導性主張的影響，並確保研究結果只有在經過仔細評估後才進入學術記錄。

然而，實際上，傳統的同行評審面臨嚴重的壓力。期刊的投稿量持續增加，而願意擔任審稿人的人數卻難以跟上。編輯們遇到 延遲、不一致的審稿質量、審稿人疲勞和無意識偏見。有些手稿獲得詳細且深思熟慮的反饋；有些則被快速、不均勻地評估，甚至根本未被評估。這促使期刊和出版商嘗試新的工具和工作流程——特別是基於 人工智慧 (AI) 的工具。

AI 輔助的同行評審 承諾能緩解部分這些壓力。AI 系統可以協助篩查手稿中的抄襲和倫理問題，檢查格式和參考文獻，識別合適的審稿人，並突出潛在的方法學問題。當負責任地使用時，這些工具能簡化工作流程，讓人類審稿人專注於論文的科學實質。

然而，將AI整合到同行評審中並非沒有風險。AI模型反映其訓練數據；它們可能誤解上下文、錯誤分類創新工作，或內嵌既有的系統性偏見。它們還引發了關於數據隱私、透明度和問責制的問題。本文探討了AI輔助同行評審的主要挑戰、倫理風險和未來可能性，並提供了期刊和研究人員如何利用AI而不損害學術評價完整性的實用指導。

我們所說的AI輔助同行評審是什麼？

AI輔助同行評審並非指單一技術，而是一個支持編輯和審稿任務的廣泛工具生態系統。這些可能包括：

• 相似度檢測和抄襲工具，將手稿與大型文本語料庫進行比較。
• 語言和可讀性工具，標記不清楚或語法有問題的段落。
• 自動篩選工具，檢查是否遵守期刊指南、字數限制和基本報告標準。
• 審稿人匹配系統，利用出版和引用數據識別合適的專家。
• 決策支持儀表板，為編輯總結關鍵指標（例如相似度分數、報告完整性或統計異常）。

在更實驗性的範疇中，一些開發者正在探索提供方法、創新性或影響力自動批評的工具。這些系統仍處於早期階段，並引發了關於AI在科學評估中角色的最深層擔憂。

關鍵是，AI輔助同行評審旨在支持而非完全自動化：目標是幫助人類審稿人和編輯更高效且一致地工作，而非完全取代他們的專業判斷。以下章節探討這一承諾與現實限制的衝突所在。

AI輔助同行評審的主要挑戰

雖然AI在速度和規模上帶來明顯優勢，但當被要求複製或取代經驗豐富研究人員的細膩理解時，其限制便顯現出來。

1. 有限的上下文和理論理解

AI模型本質上是模式識別系統。它們可以分析結構、表面連貫性和詞彙相似度，但在深層概念理解方面存在困難。在同行評審中，這會導致幾個風險：

• AI可能會無法識別真正創新的想法，這些想法與其訓練數據中的模式不相似。
• 它無法獨立評估研究的理論貢獻或概念原創性。
• 即使是先進的模型，也缺乏資深研究人員多年累積的領域特定直覺和默會知識。

因此，AI 在表層任務（如格式檢查和基本文本分析）上最為可靠，而非決定手稿是否真正推動領域發展的深層科學判斷。

2. 抄襲檢測中的誤報與誤解

AI 驅動的相似度工具現已成為許多期刊的標準，但其結果容易被誤用。這些系統常標記：

• 許多論文中出現的標準化短語、方法描述和倫理聲明。
• 正確引用且恰巧與原文措辭高度相符的段落。
• 作者重用其先前已發表的文本，若透明承認則可能被接受。

過度依賴原始相似度分數可能導致對合法作品的無理懷疑甚至拒絕。此外，AI 有時難以區分可接受的改寫與故意抄襲，尤其是在技術領域中描述某些程序的方式有限。非英語母語作者也可能面臨不成比例的審查，因為 AI 工具對於作者使用常見措辭時的輕微重疊更為敏感。

3. 演算法偏見與不平等

AI 系統從反映學術出版現有慣例的數據集中學習。這些數據集可能已偏向某些：

• 機構（例如，高排名大學），
• 地區或國家,
• 語言（最常見為英語），以及
• 研究社群中的人口統計群體。

如果這些偏見未被識別和糾正，AI 工具可能會複製甚至放大不平等。例如，審稿人匹配算法可能持續偏好來自知名機構的資深研究者，減少早期學者或來自弱勢地區審稿人的機會。基於 AI 的影響力預測也可能優先考慮已被高度引用的主題，使新興或跨學科領域更難獲得關注。

4. 削弱人類判斷與對話

AI 工具旨在協助，但審稿人和編輯過度信任自動化結果的風險是真實存在的。當 AI 提供數值分數或“紅綠燈”指標時，人們可能會照單全收，而非深入審視手稿。

這可能導致：

• 對方法、數據和詮釋的批判性參與減少。
• 審稿人之間較少的理性辯論和建設性分歧。
• 過度依賴簡化指標而非謹慎、基於文本的推理所做出的決策。

同行評審不僅是技術檢查；它是一種學術對話。過度自動化可能使對話空洞化，將評審變成機械式的把關行為。

5. 資料隱私與保密風險

同行評審依賴嚴格保密。手稿包含未發表資料、新穎方法及敏感智慧財產。將 AI 整合進此生態系統引發緊迫問題：

• 手稿在 AI 工具處理時存放在哪裡？
• 文本或審稿報告是否在未經同意下被用於訓練外部 AI 模型？
• 有哪些防護措施可防止資料外洩或未授權存取？

期刊必須確保所使用的任何 AI 工具符合嚴格的資料保護標準，且作者與審稿人了解其資訊如何被處理。

6. 偵測 AI 生成或大量使用 AI 的投稿

隨著生成式 AI 工具能力提升，部分手稿可能大部分甚至完全由機器撰寫。這些文本能通過抄襲檢測，因為它們並非直接複製現有來源。然而，它們可能包含：

• 捏造的參考文獻，不存在或誤導文獻內容。
• 對理論概念不準確或過度簡化的解釋。
• 掩蓋薄弱推理或缺失數據的人工流暢語言。

區分合法輔助寫作與欺騙性 AI 生成內容需要新的檢測工具、明確的期刊政策，以及審稿人和編輯更謹慎的審查。這也凸顯了在投稿前進行高品質人工校對的重要性，以確保語言流暢且仍透明反映真實研究。

AI 輔助同行評審的倫理風險

除了技術挑戰外，AI 輔助的同行評審還引發了關於責任、透明度和公平性的更深層問題。

1. 不透明的決策過程與可解釋性

許多 AI 模型運作如「黑盒子」：其內部決策過程不易解讀。當 AI 用於建議拒稿、標示「弱」的手稿或優先處理特定投稿時，作者和審稿人可能無法清楚解釋為何做出這些判斷。

這種缺乏透明度威脅到學術出版的核心價值：

• 作者可能會覺得決定是武斷或不公平的。
• 如果編輯無法解讀 AI 輸出，可能難以證明結果的合理性。
• 若無人能檢視 AI 推薦的依據，系統性偏見可能會被忽視。

在同行評審中倫理負責地使用 AI 需要工具能提供可解釋、可審核的輸出，並明確界定這些輸出的使用範圍。

2. 對 AI 生成評論的責任

部分審稿人可能會傾向使用 AI 工具來草擬整份審稿報告。雖然 AI 可協助結構化回饋或提出問題，但存在審稿人以最低監督提交 AI 生成內容的風險。

這引發了以下問題：

• 誰應對 AI 撰寫評論中的錯誤或不公平批評負責？
• 提供不反映審稿人自身專業判斷的回饋是否符合倫理？
• AI 寫作工具是否可能無意中在評論中引入抄襲或通用文字？

期刊應要求審稿人披露 AI 使用情況，並堅持所有回饋均須由人工審稿人仔細檢查並認可。AI 可協助措辭，但不得取代對稿件的真實參與。

3. 基於 AI 的審稿人選擇偏見

AI 工具越來越多用於透過分析發表歷史、關鍵字和引用網絡來匹配稿件與審稿人。若設計不慎，這些系統可能會：

• 過度選擇來自菁英機構及既有網絡的審稿人。
• 低收入及中等收入國家的研究人員代表性不足。
• 加強同行評審中既有的性別或學科不平衡模式。

在審稿人選擇中倫理地部署 AI 需要明確關注多元化、包容性與公平性，並定期審核以確保演算法行為符合這些目標。

AI 在同行評審中的未來可能性

儘管存在挑戰，AI 也確實提供了在經過深思熟慮的設計與管理下，改善同行評審的真正機會。

1. 智能預篩選與分流

AI 特別適合用於早期階段的檢查，幫助編輯決定如何處理新投稿。例如，AI 工具可以：

• 執行初步抄襲及自我抄襲篩查。
• 驗證基本的報告完整性（例如試驗登記、倫理審核或資料可用性聲明）。
• 檢查格式、參考文獻一致性及遵守期刊指南。

這讓編輯能快速識別明顯不合適或不完整的稿件，並將更多時間分配給真正有潛力的投稿。

2. 更智能、更公平的審稿人配對

謹慎使用時，AI 可協助識別與稿件主題、方法及背景相符的審稿人。先進系統能：

• 繪製發表網絡以尋找相關專家。
• 根據共同作者或機構重疊標示潛在的利益衝突。
• 納入多元化目標，確保更廣泛的觀點。

結合人工編輯監督與明確的倫理標準，AI 輔助配對可減輕審稿人負擔並提升評估品質。

3. 偏見監控與評審後分析

AI 也可用於分析整個期刊或出版商作品集中的同行評審模式，有助於識別：

• 在接受率上存在系統性差異，依據地區、性別或機構類型。
• 持續提供極短或低品質報告的審稿人。
• 評論中的語言模式可能顯示對某些作者的不公平或敵意對待。

憑藉這些洞察，期刊可以調整政策，提供針對性培訓，並在發現問題行為或結構性偏見時介入。

4. 發表後品質監控

同行評審不必在發表時刻結束。AI 工具可以透過以下方式支持發表後監督：

• 掃描已發表文章中出現的新興疑慮，例如圖片重複或統計異常。
• 追蹤更正、撤回及重要的發表後評論。
• 協助編輯判斷論文是否可能需要發表關注聲明或進一步調查。

這種持續品質檢查模式承認同行評審是一個過程，而非單一事件。

負責任使用 AI 於同行評審的最佳實踐

為了發揮 AI 的優勢並減輕風險，期刊與出版商可採用多項指導原則。

• 人機協同設計：AI 應該協助而非取代人類編輯與審稿人。所有最終決策必須由人類掌握。
• 透明度與揭露：期刊應明確說明使用了哪些 AI 工具、如何使用及為何使用。審稿人與作者應揭露其工作中 AI 的使用情況。
• 偏見偵測與減緩：AI 系統應定期接受偏見審核，並在可能的情況下檢視其訓練資料與設計假設。
• 資料保護：稿件與評審必須依據嚴格的保密與安全規範處理，並有明確的資料儲存與重用規則。
• 培訓與指導：編輯和審稿人需要支援，以批判性地解讀 AI 輸出，而非將其視為不容置疑的權威。

作者方面，可透過確保稿件清晰、結構良好且引用準確，為 AI 輔助篩選做準備。許多人選擇與專業學術校對服務合作，以減少語言相關問題並降低審查過程中誤解的風險。

結論

AI 輔助的同行評審處於承諾與風險之間的微妙位置。一方面，AI 可協助期刊應對日益增加的投稿量，提升例行檢查的一致性，並產生對評審公平性與效能的新見解。另一方面，它也帶來與情境理解、偏見、透明度、隱私及責任相關的挑戰。

前進的道路不是全面自動化，而是精心設計的混合模式，讓 AI 與人類協同工作。AI 擅長重複性、高量的任務及模式識別；人類審稿人則擅長概念判斷、倫理反思及創造性洞察。當這些優勢在明確的倫理指導和健全的治理下結合，結果可成為比單獨由人類或演算法運作更高效、公平且值得信賴的同行評審系統。

對研究人員而言，啟示很明確：透明地撰寫，謹慎引用，並在提交前將稿件準備到高標準。對期刊和出版商而言，挑戰是審慎採用 AI 工具，並設有明確的保障措施及持續評估。若運用得當，AI 輔助的同行評審能支持——而非取代——長期支撐學術出版的價值：嚴謹、誠信及對科學社群的尊重。