AI 驅動的編輯決策支援系統在學術出版中有效嗎？

簡介

人工智慧（AI）的快速發展幾乎改變了學術交流的每個層面，從研究人員如何搜尋文獻，到稿件如何撰寫、提交和評估。編輯部門內最重要的發展之一是 AI 驅動的編輯決策支援系統（EDSS） 的興起。這些工具旨在幫助編輯應對日益增加的投稿量、日益嚴格的研究誠信要求，以及快速、公正、透明決策的壓力。

AI 驅動的 EDSS 現在可以篩查稿件是否有抄襲和圖片操控，檢查參考文獻和基本統計數據，根據專業知識和過往表現建議審稿人，甚至生成初步建議，如「拒稿」、「修訂」或「送審」。支持者認為這些系統簡化工作流程、提升一致性並減少偏見。然而，批評者警告過度依賴不透明的演算法、加劇現有不平等，以及讓機器判斷原創性、細微差別或理論深度的危險。

本文探討了 AI 驅動的 EDSS 的有效性，說明它們是什麼、如何運作、帶來的好處、存在的風險，以及幫助期刊負責任使用它們的最佳實踐。結論是 AI 在編輯決策中非常有用——但前提是它被嵌入在一個精心設計的混合模式中，人類判斷仍然是核心，且稿件仍需經過嚴謹的人工作業校對和編輯。

什麼是 AI 驅動的編輯決策支援系統？

編輯決策支援系統 (EDSS) 是協助期刊編輯評估稿件及管理同行評審流程的軟體工具。當這些系統結合 AI 後，超越靜態的規則檢查，成為能從大量已發表及投稿作品中學習的自適應、數據驅動平台。

AI 驅動的 EDSS 通常結合三大主要技術：

• 機器學習：基於歷史資料訓練的演算法——如過去的編輯決策、引用模式及審稿人表現——識別可用於當前決策的模式。
• 自然語言處理 (NLP)：工具能“閱讀”稿件，擷取關鍵概念，分析風格與結構，並將文本與參考語料庫比較以偵測相似性或異常。
• 大數據分析：整合期刊、作者、機構及引用資訊的系統，為每篇投稿提供更廣泛的背景。

實務上，EDSS 不會取代編輯，但它們會優先排序、豐富並結構化資訊，讓編輯能更有效率地工作並做出更明智的決策。

AI 驅動 EDSS 的核心功能

大多數 AI 驅動的編輯系統提供以下功能的某種組合：

• 稿件篩選：自動檢查抄襲、缺漏章節、不完整參考文獻、格式問題，有時也會檢測基本的統計或方法學紅旗。
• 審稿人配對：透過分析審稿人的發表歷史、關鍵字、過往審稿經驗及與作者或主題的關聯，推薦潛在審稿人。
• 誠信與倫理檢查：影像相似度分析以偵測潛在操控，識別可疑引用模式，並提醒重複或切片式投稿。
• 資料與方法審查：工具用於驗證表格與圖表的內部一致性，檢查 p 值是否與報告的檢定統計量相符，或標示不合理的樣本數與效應大小。
• 編輯建議：儀表板總結稿件與期刊範圍的契合度、歷史接受模式、可能的影響力及潛在風險因素，通常附有建議決策。

透過自動化這些任務，EDSS 可以減輕人類編輯的例行工作負擔，使他們能投入更多時間於新穎性、重要性及倫理等實質問題。

AI 驅動的編輯決策支援系統的優勢

1. 更快速且更有效率的稿件篩選

傳統的編輯工作流程通常涉及數天甚至數週的初步檢查，才會將稿件送交同行評審。編輯或編輯助理會手動核實投稿是否符合基本的格式要求，檢查明顯的抄襲，並決定論文是否應送審或在編輯階段被拒。

AI 驅動的 EDSS 可在數分鐘內完成許多檢查。它們快速掃描文本與大型數據庫的相似度，評估是否存在必要部分（如摘要、方法和倫理聲明），並驗證表格、圖表和參考文獻格式是否正確。這帶來多項優勢：

• 顯著減少 編輯瓶頸，尤其是在高產量期刊中。
• 為作者提供更可預測的 審稿週期，作者常面臨快速發表的巨大壓力。
• 及早識別明顯不符合期刊範圍或質量門檻的投稿，讓編輯能專注於更有潛力的稿件。

2. 提升準確性與一致性

人類編輯在解讀指南、發現問題或應用初審拒稿標準時可能差異很大。疲勞、時間壓力和無意識偏見都會導致不一致。相比之下，基於 AI 的系統每次都以相同方式執行相同檢查。

適當配置的 EDSS 可以：

• 對所有投稿應用 統一篩選標準，無論當週值班者是誰。
• 以比人工掃描更高的敏感度檢測 抄襲、文本重複利用和引用操縱。
• 突出顯示人類讀者可能忽略的 統計不一致性 或缺失數據，尤其是在時間壓力下。

雖然 AI 無法消除所有形式的偏見，但一致應用規則有助於減少某些特異性決策，支持對作者更公平的對待。

3. 強化同行審稿人選擇

識別合適的審稿人是編輯過程中最耗時的部分之一。編輯必須找到具備正確知識、足夠空閒且無利益衝突的專家。這在利基或跨學科領域尤其具有挑戰性。

AI 驅動的 EDSS 可以在大量已發表作品和審稿人活動數據庫中搜尋，識別專長與稿件高度匹配的候選人。這些系統可以：

• 根據 主題相似性、方法和關鍵詞 建議審稿人，而不僅僅是廣泛的學科類別。
• 通過檢查共同作者網絡、機構隸屬和近期合作，標記潛在的 利益衝突。
• 通過考慮 過往表現指標（如回應速度和審稿深度）來優化審稿人選擇。

經過深思熟慮地使用，這可以多元化審稿人群，減輕過度負擔的資深學者壓力，同時仍維持品質控制。

4. 強化研究誠信與倫理合規

近年來對研究誠信的關注急劇增加，出現了多起高調的欺詐、操縱圖像、捏造數據和論文工廠案件。基於 AI 的誠信檢查正成為編輯決策支持的核心組成部分。

典型工具可以：

• 使用相似度檢測（例如通過 iThenticate 等工具）來識別抄襲和自我抄襲。
• 應用影像鑑識算法揭示重複、拼接或修改過的圖表，尤其是在生物醫學研究中。
• 評估統計合理性和一致性，標記可能需要更仔細人工審查的異常模式。

這些能力本身並不證明不當行為，但它們為編輯提供了重要信號，表明某些投稿需要謹慎且由人主導的調查。

5. 數據驅動的編輯策略與期刊管理

除了個別手稿外，EDSS 還可以彙總關於投稿、決策和引用的數據，為主編和出版商提供策略洞察。儀表板可能顯示：

• 按主題、地區或機構劃分的投稿量趨勢。
• 隨時間變化的接受率和拒絕率模式。
• 編輯決策與隨後的引用影響力或下載量之間的關係。

編輯可以利用這些資訊來完善目標和範圍聲明，調整同行評審程序，或決定何時推出新文章類型或特刊。這樣，AI 不僅成為個別決策的工具，也成為長期編輯規劃的工具。

AI 驅動 EDSS 的挑戰與限制

儘管有這些優勢，AI 驅動的編輯系統仍有重要限制，必須被認識並積極管理。

1. 缺乏深度語境理解

即使是最先進的 AI 模型，也無法像人類專家那樣真正「理解」研究。它們可以檢測文本和數據中的模式，但對於學術評價中經常最重要的細微差別卻感到困難。

例如：

• AI 可能無法識別使用熟悉語言來引入真正新觀點的論文的理論原創性。
• 複雜的跨學科手稿可能會被誤分類或低估價值，因為它們無法整齊地歸入現有類別。
• 非傳統但嚴謹的方法可能會被標記為「異常」，僅僅因為它們偏離了訓練數據中的過去模式。

這些限制意味著 AI 推薦必須始終與專家的人類判斷相權衡，特別是在高風險或突破界限的工作中。

2. 倫理問題與內嵌偏見

AI 系統從歷史資料學習，而歷史資料往往反映系統性不平等。如果 EDSS 以偏好特定地區、機構或主題的過去編輯決策為訓練，可能會複製甚至加強這些模式。

風險包括：

• 偏好來自 知名機構 或經常被引用作者的手稿，犧牲早期職涯研究者或代表性不足地區的作者。
• 對於在訓練語料中代表性較低的 新興或非西方學科的研究推薦不足。
• 傳播 性別或語言偏見，例如自動語言評估對非英語母語寫作的懲罰更嚴厲。

為減輕這些問題，出版商必須定期審核 EDSS 的表現，盡可能多元化訓練資料，並確保 人類編輯積極修正偏見，而非被動接受演算法輸出。

3. 過度依賴 AI 建議

最大的危險不在於 AI 本身的行為，而在於人類如何回應。當系統呈現清晰的分數、色碼風險指標或建議決策時，編輯可能會傾向將其視為權威——即使與自身判斷相抵觸。

過度依賴可能導致：

• 編輯在未對邊緣案例進行完整評估的情況下，機械式接受 AI 建議。
• 拒絕系統不「認可」為有價值的非傳統或批判性學術作品。
• 減少偏離演算法規範的意願，可能抑制智識多樣性與創新。

因此需要明確政策來定義 AI 的角色：EDSS 應被視為 諮詢工具，而非決策者。

4. 資料安全與隱私風險

編輯系統處理高度敏感的資訊，包括未發表的研究、機密審稿意見和作者身份。將 AI 整合到這些工作流程中，引發了資料儲存位置、存取權限及其安全保護方式的疑問。

期刊必須確保：

• 手稿資料的處理遵守如 GDPR 等 隱私法規。
• AI 供應商實施強大的 加密和存取控制 以防止資料外洩。
• 未經發表的手稿不會在未獲明確同意的情況下被不當用於訓練通用語言模型或商業工具。

任何編輯數據的洩露都可能破壞對同行評審的信任，並使作者的工作面臨過早披露或濫用的風險。

5. 評估真正新穎研究的困難

由於 AI 模型大量依賴現有文獻，它們最擅長識別類似過去的模式。真正新穎或顛覆性工作的表現可能顯得異常、影響力低或在先前出版物的關聯圖中連接不良。

可能的後果包括：

• 低估了尚無引用軌跡的變革性研究。
• 來自快速發展領域的稿件被誤分類，因為證據基礎仍在形成中。
• 作者面臨越來越大的壓力，必須遵循既定模板以通過自動檢查。

這也是為什麼經驗豐富的人類編輯仍然對評估原創性和長期潛力至關重要的另一個原因。

在編輯決策中實施 AI 的最佳實踐

為了發揮 AI 驅動 EDSS 的優勢並將風險降至最低，期刊和出版商可以遵循多項最佳實踐原則。

1. 維持人類與 AI 混合模式

AI 應支持而非取代編輯專業知識。期刊可以：

• 主要將 EDSS 用於例行、大量任務，如篩選和審稿人匹配。
• 要求所有最終決定均由已閱讀稿件並批判性考慮 AI 輸出的具名人類編輯作出。
• 鼓勵編輯在有正當理由時覆寫 AI 建議，並記錄其理由。

這既保留了自動化的優勢，又將責任掌握在人類手中。

2. 確保透明度和可解釋性

作者和審稿人越來越希望了解 AI 在編輯過程中的使用情況。期刊應該：

• 在其網站和作者指南中明確說明使用了哪些 AI 工具及其用途。
• 偏好提供可解釋輸出的系統，而非不透明的分數——例如，列出檢測到的具體問題，而不是單一的“質量指數”。
• 保留 AI 生成評估如何影響決策的記錄，以便隨時間檢視和改進模式。

3. 審計偏見與公平性

定期審計至關重要。出版商可以：

• 在 EDSS 部署後，監控各地區、性別、機構和學科的接受與拒絕率。
• 在部分稿件樣本上，將 AI 輔助決策與專家獨立評估進行比較。
• 在發現系統性不公平時，調整訓練數據或模型參數。

倫理監督委員會或諮詢委員會可協助指導此過程並建議糾正措施。

4. 保護機密數據

強有力的數據治理是不可妥協的。期刊應：

• 使用符合公認安全標準並定期接受安全測試的供應商和系統。
• 嚴格限制稿件數據的存取權限，僅限於授權的編輯人員和簽約服務提供者。
• 建立明確政策，禁止在未經明確知情同意下使用機密投稿來訓練通用 AI 模型。

5. 持續更新和監控 AI 系統

學術出版是一個不斷變化的目標。新文章類型不斷出現，倫理標準演進，研究方法改變。AI 工具必須相應維護。

良好做法包括：

• 定期在更新且更多元的數據上重新訓練模型。
• 收集編輯和審稿人關於誤報、遺漏問題和可用性問題的反饋。
• 與 AI 開發者合作，確保政策或指導方針的變更反映在系統行為中。

對作者的影響及人工校對的角色

對於作者來說，AI 驅動的 EDSS 的興起在多方面改變了投稿環境。首先，稿件現在不僅由人工編輯和審稿人評估，還由對結構、清晰度和技術正確性高度敏感的自動化系統評估。格式不良的文本、不一致的術語或不清楚的報告可能在人工專家閱讀作品之前就觸發警示。

這使得謹慎準備稿件比以往任何時候都更重要。作者可以通過以下方式提高順利通過 AI 篩選和人工審查的機會：

• 嚴格遵循期刊指示，確保章節、參考文獻、表格和圖表完整且一致。
• 透明描述方法和數據，明確連結研究問題、分析與結論。
• 使用專業的 學術校對和編輯服務 來糾正語言錯誤、提升清晰度，並符合學術風格期望。

重要的是，雖然 AI 寫作工具在起草或修改文本時看似吸引人，許多大學和出版商現在 嚴格審查 AI 生成的內容和相似度分數。人類校對仍是潤飾稿件的最安全方式，能避免增加問題重疊或觸發相似度檢查或誠信審查中關注的 AI 式措辭風險。

結論：AI 驅動的 EDSS 有多有效？

AI 驅動的編輯決策支持系統已對學術出版產生深遠影響。它們提供更快速且一致的篩選，改善審稿人選擇，支持研究誠信檢查，並為編輯策略提供有價值的數據。在這些領域，經過精心配置和監督後，它們已被證明是 高度有效的工具。

同時，AI 有明顯的限制。它無法完全取代經驗豐富的編輯和審稿人那種細膩且富含上下文的判斷。它可能會內嵌現有偏見、誤解新穎性，且如果不加批判地接受其輸出，會產生虛假的客觀感。其使用也引發了關於隱私、公平和問責的嚴重問題。

最平衡的結論是 AI 驅動的 EDSS 在補充而非取代人類專業知識時最為有效。透明實施、定期審核並堅持由人類負責最終決策的期刊，可以在效率和誠信方面獲得顯著益處。作者則可以通過準備結構良好、誠實且精心潤飾的稿件來適應——理想情況下由尊重學術和倫理標準的專業人類 校對服務 支持。

AI 無疑將繼續塑造同行評審和編輯決策的未來。關鍵問題不是 AI 是否應該參與——它已經參與了——而是學術社群如何確保其使用能增強，而非削弱，學術出版的可信度和公平性。