介紹
同儕審查過程是學術出版的一個基本面，確保研究在出版前符合最高的準確性、有效性和可信度標準。傳統上，這個過程依賴於人工審閱，他們評估稿件的原創性、方法論、道德考慮以及對該領域的整體貢獻。然而，研究提交量的不斷增加以及對更快週轉時間的需求給同儕審查系統帶來了巨大的壓力。
人工智慧 (AI) 正在成為應對這些挑戰的潛在解決方案，它透過自動化同行評審的各個方面（包括稿件篩選、審查者匹配，甚至產生同行評審報告）來實現。但是人工智慧能否提供與人類專家相當的可靠且有意義的回饋呢？
本文探討了人工智慧生成的同行評審報告的能力、優勢、局限性和道德考慮，評估人工智慧是否能夠真正增強甚至取代學術出版中的人類評審員。
人工智慧產生的同行評審報告如何運作
人工智慧驅動的同行評審報告使用自然語言處理 (NLP)、機器學習和數據分析來分析手稿並產生結構化回饋。工作原理如下：
- 文本分析： AI掃描手稿以識別研究目標、方法、結果和參考文獻等關鍵組成部分。
- 剽竊和完整性檢查：人工智慧偵測重複內容、自我剽竊和引用錯誤，以確保原創性。
- 方法論評估：一些先進的人工智慧工具可以評估研究方法的清晰度、可重複性和統計合理性。
- 語言和語法評估：人工智慧糾正語法錯誤、清晰度問題和結構不一致，以提高可讀性。
- 引用和參考驗證：人工智慧工具對引用的準確性、格式和與論文的相關性進行交叉檢查。
- 評分和推薦系統：人工智慧為論文的不同部分分配置信度分數，並為作者提出潛在的修改建議。
透過自動化這些流程，人工智慧加快了審查週期，減輕了編輯負擔，並提高了同儕審查的整體效率。
人工智慧產生的同行評審報告的好處
1.速度和效率
✔人工智慧可以在幾分鐘內（而不是幾週）分析手稿，從而縮短同儕審查時間。
✔能夠更快做出編輯決策，提升期刊週轉時間和出版速度。
✔幫助期刊更有效地處理大量投稿，減輕審查者的負擔。
✔人工智慧篩選工具可以預先評估手稿，讓人類審查者專注於深入評估。
✔減少科學交流的延遲，確保關鍵研究成果更快傳達到學術界。
2. 一致性和客觀性
✔人工智慧透過使用標準化演算法評估手稿來消除人類的主觀偏見。
✔確保統一應用審查標準，最大限度地減少多個審查人員之間的不一致。
✔防止偏袒、制度偏見或無意識歧視，促進公平評估。
✔人工智慧產生的同儕審查遵循結構化格式，確保所有稿件都能得到全面、均衡的回饋。
✔維持高品質的審查標準，尤其是在處理有爭議或多學科的研究主題時。
3. 發現錯誤和違反道德的行為
✔人工智慧透過識別偽造的資料、操縱的影像和道德問題來增強詐欺偵測。
✔ iThenticate 和 Turnitin等先進的抄襲偵測工具可協助期刊偵測投稿中的文字相似性。
✔人工智慧軟體可以驗證統計準確性，減少資料解釋和呈現中的錯誤。
✔有助於識別重複出版物或自我剽竊，保持已發表研究的原創性。
✔基於人工智慧的篩選工具支援遵守道德準則，防止發表前的研究不當行為。
4. 加強審稿協助
✔人工智慧作為人類審查者的支援工具，協助進行稿件評估。
✔提供優點和缺點的自動摘要，幫助審查者專注於更深入的分析。
✔ AI 工具突出顯示未引用的參考文獻、矛盾的陳述和缺失的數據，提高審查品質。
✔透過預處理稿件內容並標記潛在問題來減輕審閱者的認知負擔。
✔透過提供結構化的分析見解，提高審查者的信心，特別是對於早期職業研究人員。
5. 解決審稿者疲勞
✔人工智慧透過自動執行重複性任務（例如格式檢查和參考驗證）來減輕審閱者的工作量。
✔減少審稿者的倦怠，鼓勵更多學者參與同儕審查過程。
✔鼓勵更廣泛的審閱者參與，因為人工智慧可以幫助那些可用性有限的人。
✔讓專家專注於批判性思考和智力貢獻，而不是行政任務。
✔讓同儕審查過程更省時、更有回報，幫助期刊留住經驗豐富的審查者。
人工智慧在同儕審查中的挑戰與局限性
1. 缺乏對主題的深入理解
⚠人工智慧缺乏人類的直覺、背景知識和批判性思考技能，限制了其評估複雜論點的能力。
⚠無法像人類專家那樣有效地評估新穎性、重要性或理論貢獻。
⚠努力理解專業領域的細微差別和創新方法。
⚠難以解釋研究論文中相互矛盾的發現和解決學術爭論。
⚠人工智慧產生的見解是基於現有資料集，這意味著它可能難以應對前沿或新興主題。
2. 算法偏見與倫理問題
⚠如果在有限或傾斜的資料集上進行訓練，人工智慧模型可能會無意中強化偏見，從而導致不公平的評估。
⚠人工智慧的偏見可能有利於知名作家、地區或機構，而對鮮為人知的研究人員則可能不利。
⚠需要持續監控和更新，以確保人工智慧產生的評論保持公正客觀。
⚠人工智慧決策缺乏透明度，引發了人們對其如何評估研究品質的擔憂。
⚠當人工智慧用於作者識別或手稿評估時，可能會出現道德問題，可能會違反雙盲同儕審查。
3.過度依賴人工智慧推薦
⚠人工智慧產生的回饋必須由人類編輯和作者審查和解釋，以確保準確性。
⚠盲目依賴人工智慧可能會導致誤導性建議和關鍵研究評估中的疏忽。
⚠一些人工智慧工具優先考慮技術方面（例如語法、結構）而不是研究質量，可能會忽略更深層的缺陷。
⚠人工智慧面臨道德問題，例如識別利益衝突或研究不當行為，需要人類監督。
⚠編輯和出版商必須確保人工智慧仍然是一種支援工具，而不是完全取代人類的判斷。
4. 檢視複雜研究的挑戰
⚠人工智慧在跨學科研究中面臨困難，因為需要跨多個領域的專業知識。
⚠難以評估突破研究界線的新理論、抽象概念和非常規方法。
⚠人工智慧無法權衡定性論點或評估嚴重依賴敘述、案例研究或歷史分析的研究。
⚠可能會誤解特定領域的術語，導致回饋有缺陷或不一致。
⚠某些領域，例如哲學、倫理學和定性社會科學，需要人工智慧無法複製的人類主體性。
5.資料安全和保密風險
⚠人工智慧工具處理敏感和未發表的研究數據，引發隱私和智慧財產權問題。
⚠在同儕審查工作流程中未經授權使用人工智慧可能會違反期刊政策和機構準則。
⚠在外部儲存或分析手稿的人工智慧模型可能會將機密資料暴露於安全漏洞之中。
⚠研究人員、機構和出版商必須確保遵守資料保護法規（例如GDPR、HIPAA ），以避免法律問題。
⚠人工智慧應該與安全的發布基礎設施結合，以防止資料外洩並維護道德的研究實踐。
人工智慧與人類同行評審員的比較
|
標準 |
人工智慧生成的同行評審 |
人工同行評審 |
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速度 |
即時回饋 |
可能需要數週或數月 |
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一致性 |
標準化評估 |
因審閱者而異 |
|
學科專業知識 |
缺乏深厚的領域知識 |
專家提供重要見解 |
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減少偏差 |
不易受到個人偏見的影響 |
可能受個人偏見的影響 |
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情境理解 |
評估複雜想法的能力有限 |
強大的分析推理能力 |
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詐欺偵測 |
可以偵測抄襲、重複和影像竄改 |
可能會錯過微妙的研究欺詐 |
|
道德判斷 |
評估倫理影響的能力有限 |
有效評估研究倫理 |
人工智慧提供了效率和客觀性，而人類審查者則提供了批判性判斷、深入分析和道德評估，這使得他們在同儕審查過程中不可或缺。
同行評審報告中人工智慧的未來
雖然人工智慧不能完全取代人類審稿人，但它將繼續發展成為學術出版的有力助手。未來可能會發生以下情況：
✔混合 AI-人類審查模型： AI 執行初步手稿評估，由人類審查員提供最終評估。
✔人工智慧輔助偏見檢測：人工智慧有助於識別和減輕審查者的偏見，以提高同儕審查的公平性。
✔增強的 NLP 模型：未來的 AI 系統將發展更強的情境感知能力，從而為研究論文提供更深入的見解。
✔自動審稿者建議：人工智慧不僅會產生回饋，還會根據稿件內容推薦合格的審查者。
✔人工智慧與出版平台的整合：無縫人工智慧工具將嵌入期刊的編輯工作流程中，以簡化提交和同行評審。
透過負責任地採用人工智慧，學術出版可以提高同儕審查效率，減輕審查者負擔，並維持較高的研究誠信標準。
結論
人工智慧產生的同行評審報告為加速學術出版過程提供了令人興奮的可能性。它們提高了效率，減少了審查者的工作量，並確保了一致性，使其成為編輯和期刊的寶貴工具。然而，人工智慧仍面臨重大挑戰，包括缺乏深厚的專業知識、道德問題以及評估新穎貢獻的限制。
為了獲得最佳結果，人工智慧應該與人類審核員一起使用，創建一個混合模型，其中技術可以輔助但不能取代專家判斷。透過明智地利用人工智慧，同儕審查過程可以變得更快、更公平、更有效，同時保持學術研究的完整性。
