摘要
同行評審過程仍然是學術出版的支柱，但隨著投稿量增加、審稿人能力有限以及快速出版的期望，這一過程正面臨越來越大的壓力。在這種情況下，AI-generated peer review reports 正被探索用於篩選稿件、標記問題，並支持編輯和審稿人。利用自然語言處理、機器學習和模式檢測工具，AI系統能在數分鐘內分析稿件的結構、語言、參考文獻和統計數據，提供關於清晰度、完整性和技術質量的結構化反饋。
AI 生成的報告在某些方面能使同行評審變得更快速、更一致且更客觀。它們特別擅長例行檢查，如抄襲偵測、參考文獻驗證、圖像篩選和基本統計驗證。AI 也能指出缺失資訊、未引用的先前工作及明顯不一致之處，幫助審稿人專注於更深層的科學問題。透過減少重複性工作，AI 有潛力緩解審稿人疲勞並提升期刊工作流程的整體效率。
然而，AI 工具仍有嚴重限制。它們缺乏深度主題理解、情境判斷和倫理推理，且可能加強訓練數據中的隱藏偏見。過度依賴 AI 可能導致對自動分數和通用評論的錯誤信任，尤其是對跨學科、理論性或高度創新且不符合既有模式的工作。保密和資料保護問題進一步複雜化大規模部署。最現實的未來是混合模式，AI 作為強大助手——篩選投稿、建議需考慮的問題、檢查技術細節——而人類專家則做出關於新穎性、重要性和倫理的最終決定。在此環境中，強烈建議作者保持手稿由人類撰寫，並依賴專業學術校對而非 AI 重寫，以保障品質及符合大學和出版商政策。
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AI 生成的同行評審報告：它們真的能取代人類審稿人嗎？
介紹
同行評審常被形容為學術品質的“守門人”。在研究被納入學術記錄之前，專家會審查其原創性、方法論、倫理合理性及對領域的貢獻。這一過程是維護學術出版信任的核心——但同時也面臨壓力。各學科的投稿量激增，而經驗豐富的審稿人供應未能跟上。結果是編輯面臨延誤，審稿人感到倦怠，作者則因漫長等待時間而感到沮喪。
作為回應，出版商和技術提供者已開始嘗試使用人工智慧 (AI)來支持或部分自動化同行評審的某些環節。AI 工具已能協助進行抄襲檢查、語言評估、統計驗證、圖像篩選，甚至生成結構化的審查報告。這引發了一個根本性問題：AI 生成的同行評審反饋是否能像人類專家一樣可靠且有意義——或至少足夠好以在過程中扮演核心角色？
本文詳細探討這個問題。我們檢視 AI 生成的同行評審報告在實務中的運作方式、其優勢以及不足之處。接著比較 AI 基礎與人類基礎的審稿，討論主要的倫理與技術挑戰，並概述一個現實的“混合未來”，其中 AI 支援但不取代人類判斷。最後，我們為考慮在自身工作流程中使用 AI 協助的期刊、編輯和作者提供實用建議——並解釋為何在當前政策環境下，由專業校對潤飾的人類撰寫稿件仍是最安全的發表途徑。
AI 生成的同行評審報告如何運作
AI 生成的同行評審報告建立在自然語言處理 (NLP)、機器學習和數據分析的結合上。這些系統並不像人類專家那樣“理解”研究，但它們能識別與品質指標或常見問題相關的稿件模式和結構。
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文本分析與結構偵測
AI 掃描稿件以識別主要部分（摘要、引言、方法、結果、討論、參考文獻）並提取關鍵元素，如研究目標、假設、變數和結論。許多工具還能偵測典型文章範本並標示缺失的組成部分——例如，未描述抽樣或倫理審核的方法部分。 -
抄襲與誠信檢查
整合的相似度檢測引擎將稿件與大量先前發表的作品和網絡內容資料庫進行比較。它們會標示重疊段落、潛在的自我抄襲或可疑的文字與圖像重用，並且還能檢測跨期刊的重複投稿。 -
方法學與統計評估
更先進的系統嘗試評估方法的清晰度和可重複性，包括樣本大小、研究設計和統計檢驗。它們可以標記常見問題，例如缺少檢驗力計算、不當的檢驗選擇，或報告數字與 p 值之間的不一致。 -
語言、語法和可讀性評估
AI 工具在檢測語法錯誤、不清楚的句子、結構問題和用詞不一致方面特別強大。它們可以建議措辭更改以改善可讀性和流暢度，儘管期刊必須小心確保這些更改不會使稿件進入 AI 生成的範疇。 -
引用與參考文獻驗證
AI 可檢查參考文獻的格式是否正確、DOI 是否失效，以及文中引用與參考列表的一致性。有些工具還會評估是否遺漏了關鍵先前工作，以及參考列表是否過度自引或有偏見。 -
評分與建議生成
最後，AI 系統常會在結構化審查報告中總結其發現。這可能包括逐節評論、對原創性、清晰度和技術健全性等方面的數值評分，以及高層次建議（例如「經重大修訂後可能適合」）。
重要的是，這些輸出基於從訓練數據中學習的模式，而非真正的科學判斷。因此，AI 生成的報告應被視為需要謹慎人類解讀的決策輔助工具。
AI 生成的同行評審報告的好處
1. 速度與效率
AI 最明顯的優勢之一是速度。手動同行評審可能需數週或數月，尤其在繁忙領域或高需求期刊中。相比之下，AI 工具能在數分鐘內分析稿件。
- 編輯可利用 AI 進行初步篩選，快速識別明顯不符合期刊範圍或質量門檻的投稿。
- 例行檢查——例如格式、參考文獻、基本統計或相似度——可以完全自動化，釋放人類審稿人專注於概念和方法論問題。
- 更快的周轉時間對作者有利，能更早收到反饋，對讀者也有利，能更快獲得新發現。
在高量期刊中，這種效率提升可帶來變革，減少積壓並使編輯時間表更可預測。
2. 一致性與客觀性
人類審稿人在風格、期望和重點上不可避免地存在差異。一位審稿人可能對語言寬鬆但對方法嚴格；另一位可能重視新穎性而忽略統計細節。AI 系統則依設計對每篇稿件應用相同的演算法和門檻。
- 標準化檢查減少了對基本標準（如報告完整性或參考文獻準確性）評估的差異。
- 自動化評估較少受到人際關係、聲譽偏見或疲勞的影響。
- 結構化的 AI 報告促進對關鍵主題（方法、倫理、清晰度、原創性）的更統一覆蓋，確保重要部分不被忽略。
因此，AI 有潛力為作者創造公平競爭環境，尤其是在擁有眾多不同審稿人的大型編輯系統中。
3. 偵測錯誤與倫理違規
AI 在捕捉人類審稿人常常忽略的問題上尤其強大，特別是當這些問題微妙或技術性強時：
- 像 iThenticate 和 Turnitin 這類相似度工具會將文本與龐大參考資料庫比對，發現容易被忽略的重疊。
- 影像分析軟體能識別重複或被操控的圖表，即使它們被旋轉、裁剪或調整對比度。
- 演算法可以檢查統計聲明是否與樣本大小、信賴區間和變異數度量內部一致。
- AI 可以識別多篇投稿中自我抄襲、重複發表或切片發表的模式。
透過及早標示這些問題，AI 工具幫助期刊維護倫理標準，並降低日後需更正或撤稿的研究發表風險。
4. 強化審稿助手
AI 有時被描繪成人類審稿人的競爭者，但實際上它最有用的角色是作為審稿助手。
- AI 生成的優缺點摘要可以作為審稿人自己評論的起點。
- 強調未被引用但相關的參考文獻或矛盾的證據，有助於審稿人更深入地參與稿件相關的文獻。
- 標示缺失的數據、不清楚的方法或未報告的限制，能引起對需要澄清部分的注意。
這種支持對於仍在發展審稿風格的早期職業審稿人以及希望將有限時間集中於高層次評估而非例行檢查的資深專家尤其有價值。
5. 解決審稿人疲勞
審稿人疲勞是一個日益嚴重的問題。許多學者除了繁重的教學和研究工作外，還經常收到審稿請求。AI 可以透過減少重複性工作並簡化流程來提供幫助。
- 自動檢查意味著審稿人不再需要花時間驗證每個參考文獻格式或追蹤基本語言問題。
- 這可以使審稿更省時且更具智力回報，進而可能鼓勵更多人參與。
- 透過處理初步篩選，AI 工具使編輯能夠只將嚴肅且符合範圍的稿件送交人類審稿人，減少他們必須處理的低質量投稿數量。
AI 在同行評審中的挑戰與限制
1. 缺乏深入的主題理解
儘管表面能力令人印象深刻，目前的 AI 系統並不具備類似人類對科學概念的理解。它們的反饋基於模式識別，而非概念推理。
- AI 難以評估新穎性和理論貢獻，這通常需要整體判斷以及對該領域歷史和辯論的了解。
- 它可能會因為偏離訓練數據中的模式，而錯誤地將真正創新的工作判定為“風險”或“不一致”。
- 解讀相互矛盾的結果、權衡競爭的解釋以及理解微妙的方法論權衡仍然是人類專家的任務。
簡言之，AI 可以告訴你稿件在形式和結構上是否與先前發表的作品相似——但無法判斷它是否推動了該領域的發展。
2. 演算法偏見與倫理問題
AI 系統從數據中學習。如果這些數據有偏見，系統的行為也會有偏見。
- 主要以某些地區、語言或機構的出版物為訓練資料，可能導致 AI 偏好主流或西方中心的研究，無意中使來自弱勢社群的作者處於不利地位。
- 不透明的“黑盒”決策過程使編輯和作者難以理解稿件為何獲得特定分數或建議。
- 使用 AI 進行作者身份識別或機構分析等任務，可能破壞雙盲審查並引發嚴重的公平性問題。
減輕這些風險需要謹慎的數據集策劃、持續審核，以及對 AI 工具如何構建和使用的透明度。
3. 過度依賴 AI 建議
AI 輸出可能顯得權威，尤其是當它們呈現整齊的分數或詳細的要點反饋時。編輯或審稿人過度信任 AI 報告並忽視質疑或驗證的風險是真實存在的。
- AI 傾向於強調易於衡量的方面（語法、結構、引用風格），而可能忽視概念連貫性、原創性或倫理重要性的更深層問題。
- 如果編輯將 AI 的建議視為最終決定，可能會無意中拒絕強而有力、創新的論文，或接受僅僅“看起來不錯”的弱論文。
- AI 也難以發現某些形式的不當行為，例如未披露的利益衝突或研究設計中的微妙倫理問題。
基於這些原因，期刊必須明確將 AI 生成的報告定位為諮詢工具，而非編輯判斷的替代品。
4. 複雜和質性研究的挑戰
AI 在處理結構化、量化文章時比處理複雜、質性或跨學科工作更有效。
- 跨學科研究常常違反標準範本，並需要多個領域的知識，這使 AI 超出其舒適區。
- 哲學、歷史、法律或文化研究等學科在很大程度上依賴於詮釋性論證、敘事和概念細微差別，而 AI 無法充分評估這些。
- 即使在實證領域，非傳統方法或理論創新也可能使以較傳統工作訓練的 AI 系統感到困惑。
在這些情況下，AI 生成的反饋可能膚淺或誤導，過度依賴可能會實質損害審稿品質。
5. 資料安全與機密性風險
同行評審涉及處理未發表的機密手稿。將 AI 整合進此過程引發了關於資料保護的迫切問題。
- 如果手稿在外部伺服器上處理，存在資料外洩或機密內容被非預期重用的風險。
- 編輯或審稿人不當使用線上 AI 工具可能違反期刊政策、機構規定或 GDPR、HIPAA 等法規。
- 為了減輕這些風險，AI 必須部署在安全、受控的基礎設施中，並由明確的數據使用、保留和存取協議管理。
比較 AI 與人工同行評審者
下表總結了 AI 生成與人工進行同行評審的一些主要差異。
| 標準 | AI生成的同行評審 | 人工同行評審 |
|---|---|---|
| 速度 | 近乎即時的分析和反饋。 | 通常需要數週或數月，取決於審稿人可用性。 |
| 一致性 | 對所有投稿統一套用規則和門檻。 | 因審稿人、領域和情境而異。 |
| 主題專業知識 | 缺乏深入的領域理解；依賴表面模式。 | 基於多年研究經驗提供關鍵見解。 |
| 偏見減少 | 較不易受個人偏見影響，但可能反映訓練數據的偏差。 | 可能受到個人、機構或理論偏見的影響。 |
| 語境判斷 | 難以處理細微差別、新穎性和複雜辯論。 | 能夠權衡證據、理論和更廣泛的影響。 |
| 欺詐檢測 | 擅長發現文本相似性、重複和部分圖像問題。 | 可能錯過有模式的欺詐，但能檢測可疑的敘述或設計。 |
| 倫理評估 | 評估倫理、利益衝突或社會影響的能力有限。 | 更有能力識別倫理問題和語境風險。 |
表格清楚顯示了AI和人類帶來互補的優勢。目標不應是讓它們相互對立，而是設計能利用雙方優勢的工作流程。
同行評審報告中AI的未來
展望未來，AI很可能成為同行評審基礎設施的標準組成部分，但不會是唯一的決策者。一些可能的發展包括：
- 混合AI–人類審稿模型： AI工具進行初步技術和完整性檢查；人類專家專注於新穎性、重要性和解釋。
- AI輔助的偏見檢測： 分析審稿分數和決策中的模式，以識別並減輕與性別、地理或機構相關的偏見。
- 更先進的NLP模型： 改進的語境理解可能使AI能夠為審稿人生成更豐富、更有針對性的問題，而非通用評論。
- 自動化審稿人建議： 根據發表歷史、方法和主題匹配合適的審稿人，同時尊重利益衝突限制。
- 與編輯平台更緊密整合：將AI工具嵌入投稿系統中，實現無縫的分流、篩選和報告，且均在安全環境內進行。
編輯、期刊和作者的實用建議
負責任地在同行評審中使用AI：
- 明確定義AI的角色：指定哪些任務委派給AI（例如相似度檢查、參考文獻驗證），哪些任務嚴格由人類負責（新穎性評估、最終決定）。
- 保持透明度：在使用AI工具時通知審稿人和作者，並提供AI發現的摘要，而非僅提供不透明的分數。
- 保留人類控制權：確保編輯和審稿人始終有權推翻AI建議，並為作者設置申訴程序。
- 保護機密性：使用安全、合規的基礎設施，避免將未發表的手稿上傳至通用線上AI服務。
對作者而言，訊息同樣重要：
- 保持您的手稿實質內容和措辭為人類撰寫，符合機構和出版商的規定。
- 如果使用AI工具，主要用於內部檢查和規劃，而非生成將作為您自己作品提交的段落。
- 對於語言質量和期刊特定風格，依賴專業人類校對，例如Proof-Reading-Service.com提供的服務，這些服務能提升清晰度和正確性，同時不增加相似度風險或違反AI使用政策。
結論
AI生成的同行評審報告不僅是未來的構想——它們已經在許多編輯部門影響手稿的篩選和評估。這些工具可以加快審稿時間、提高一致性並增強欺詐檢測，使其成為學術出版日益複雜世界中的寶貴盟友。
然而，AI的限制同樣明顯。它缺乏深厚的領域專業知識，難以處理細微差別和創新，並帶來新的倫理和保密挑戰。在可預見的未來，人類審稿人仍然不可或缺，負責解讀結果、判斷新穎性及權衡倫理影響。
因此，最有前景的未來是混合模式：AI作為強大的助手處理例行和大規模任務，人類專家提供情境洞察、關鍵判斷和最終權威。當這種合作結合明確的倫理指導方針、安全的基礎設施以及高品質的人類校對服務於作者時，同行評審過程可以變得更快、更公平且更穩健——同時不犧牲學術研究核心的完整性。
