同儕審查過程是學術出版的基石，確保學術成果在進入公共領域之前的可信度、準確性和品質。然而，傳統的同儕審查面臨多重挑戰，包括偏見、效率低下、評審員疲勞和時間延遲。作為回應，人工智慧 (AI)已成為簡化同儕審查工作流程、提高效率和加強評估過程的有前途的工具。
儘管人工智慧輔助同儕審查具有潛力，但它也引發了道德風險、透明度問題和局限性，必須謹慎處理。本文探討了將人工智慧融入同儕審查所面臨的挑戰、倫理影響和未來可能性，為學術界如何負責任地利用人工智慧提供了見解。
人工智慧輔助同儕審查的挑戰
儘管人工智慧具有諸多優勢，但其在同行評審中的應用也帶來了一些挑戰，必須謹慎處理以避免產生負面影響。
1. 人工智慧在語境理解上的局限性
人工智慧模型根據過去的資料進行訓練，並依靠模式識別來產生洞察力。雖然人工智慧可以分析手稿的結構、連貫性和引用，但它在深度上下文理解、原創性評估和理論分析方面卻舉步維艱。
- 人工智慧可能無法識別與現有模式不符的創新想法。
- 它無法批判性地評估理論貢獻或研究結果的新穎性。
- 人工智慧缺乏特定領域的直覺，而這對於評估突破性研究至關重要。
2. 抄襲檢測的誤報風險
人工智慧抄襲檢測工具廣泛應用於同行評審，但它們經常透過標記合法的自我引用、常用術語或方法描述而產生誤報。
- 過度依賴人工智慧可能會導致對真實研究的無理拒絕。
- 人工智慧很難辨識正確的釋義和故意的抄襲。
- 由於人工智慧的誤解，非英語母語背景的研究人員可能會面臨不成比例的審查。
3. 人工智慧演算法與決策中的偏見
人工智慧模型從現有資料集中學習，這些資料集可能包含學術出版的歷史偏見。如果人工智慧工具接受有偏見的資料訓練，它們可能會強化現有的不平等並擴大不公平的做法。
- 人工智慧可能更青睞成熟的研究領域和機構，而不是新興學者。
- 性別、地理和機構偏見可能導致稿件評估不公平。
- 自動化同儕審查建議可能會忽略學術界中代表性不足的聲音。
4. 人工智慧可能破壞人類的判斷力
人工智慧工具旨在協助而不是取代人類審核員。然而，過度依賴人工智慧產生的回饋可能會減少人類審查者的批判性參與，從而導致：
- 過度信任人工智慧的評估，而沒有進一步的驗證。
- 忽視人工智慧無法檢測到的細微的道德考量。
- 同儕審查中知識討論和辯論的減少。
5.資料隱私和安全問題
同儕審查需要嚴格保密，以保護未發表的研究、審查者身分和敏感的智慧財產權。人工智慧整合帶來安全風險，包括：
- 未經授權的資料外洩或未發表的手稿外洩。
- 人工智慧工具未經適當同意就保留手稿資料。
- 使用機密的同儕審查資料訓練人工智慧模型的倫理問題。
6. 偵測人工智慧產生的內容的難度
隨著人工智慧生成的學術論文的興起，人工智慧輔助的同行評審也必須不斷發展，以檢測和區分機器生成的研究與真實的人類工作。挑戰包括：
- 人工智慧產生的文字可以透過抄襲檢查，但缺乏原創性。
- 生成式人工智慧工具可能會偽造參考文獻並偽造引文。
- 檢測微妙的人工智慧輔助寫作需要專門的人工智慧檢測工具。
人工智慧輔助同儕審查的倫理風險
雖然人工智慧有可能提高同儕審查的效率，但必須謹慎處理道德問題，以防止濫用。
1.人工智慧決策缺乏透明度
人工智慧系統透過複雜的演算法運行，這些演算法並不總是透明的。當人工智慧提出同儕審查建議時，了解決策如何以及為何做出至關重要。
- 不透明的人工智慧決策可能會導致無法解釋的手稿被拒絕。
- 審查者和編輯可能無法質疑或驗證人工智慧產生的見解。
- AI 的評估標準可能與學術出版標準不一致。
解決方案：人工智慧應該作為輔助工具，而不是同儕審查中的權威決策者。期刊應該要求對人工智慧生成的建議進行清晰的解釋。
2. 人工智慧評論的道德責任
如果人工智慧工具產生完整的同儕審查報告，那麼人類評審員的責任就會變得不明確。道德問題包括：
- 審閱者未經驗證就提交了人工智慧產生的回饋。
- 編輯依賴自動化人工智慧評估，而沒有進行批判性評價。
- 審稿者因人工智慧抄襲而行為不當的風險。
解決方案：期刊應實施政策，要求人工審閱人員在提交之前驗證人工智慧產生的評估。
3. 人工智慧輔助審稿者選擇中的偏見
人工智慧越來越多地被用於根據專業知識將手稿與潛在的審閱者進行匹配。然而，評論者選擇演算法中的偏見可能會導致：
- 排除多元化或代表性不足的審查者。
- 過度依賴既有研究人員，限制了新觀點。
- 強化既有的學術等級制度和引用偏見。
解決方案：基於人工智慧的審閱者選擇應包括多元化參數，以確保公平代表性。
人工智慧在同儕審查中的未來可能性
儘管面臨挑戰，人工智慧仍提供了一些有希望的機會來提高同儕審查效率、減少偏見並加強稿件評估。
1. 人工智慧驅動的稿件預審
人工智慧可用於同儕審查的早期階段，以篩選提交的內容：
- 剽竊和自我剽竊檢測。
- 格式和參考準確性檢查。
- 道德合規性驗證，例如檢查利益衝突。
這使得人類審閱者能夠專注於評估研究品質和貢獻。
2. 增強人工智慧輔助審查者匹配
人工智慧工具可以透過以下方式優化審稿人的選擇：
- 根據先前的出版物確定專家。
- 避免利益衝突。
- 確保審稿人在不同機構和不同人口群體中的多樣性。
3. 人工智慧增強同儕審查中的偏見檢測
人工智慧可以透過以下方式幫助檢測和減輕同行評審中的偏見：
- 識別審查者隨時間推移的偏見模式。
- 標記暗示對手稿進行不公平對待的語言。
- 建議其他審閱者的觀點以保持平衡。
4. 人工智慧用於出版後同行評審
傳統的同行評審發生在出版之前，但人工智慧可以透過以下方式支援出版後的持續品質檢查：
- 檢測錯誤、數據不一致或新的道德問題。
- 監控先前發表的論文的引用和更正。
- 允許即時同儕回饋和文章修改。
5. 人工智慧驅動的同儕審查品質指標
人工智慧可以透過以下方式評估同儕審查的品質：
- 分析審閱者的參與度、徹底性和回應時間。
- 檢測膚淺或低品質的評論。
- 改善作者和審閱者之間的同儕審查回饋循環。
結論
人工智慧輔助同儕審查有可能簡化學術出版流程，減輕審查者的負擔，並加強稿件評估。然而，必須謹慎管理偏見、缺乏透明度、資料隱私問題和道德風險等挑戰。
為了確保負責任的人工智慧整合，學術出版商應該採用混合同儕審查模式，其中人工智慧協助人類評審員但不會取代他們。必須優先考慮道德準則、偏見緩解策略和人工智慧透明度要求。
透過負責任地利用人工智慧，學術界可以創造一個更有效率、公平、透明的同儕審查系統，確保學術研究在不斷發展的數位環境中保持嚴謹、可信和合乎道德。
