摘要
同行評審仍是學術出版的基石，但傳統系統正面臨日益嚴峻的壓力：投稿量增加、評審人手短缺、長時間延遲，以及對偏見和未被發現的不當行為的擔憂。人工智慧 (AI) 越來越多地被用來支持和強化此過程——篩選來稿、檢查抄襲和圖像操控、驗證統計數據、匹配合適的評審人，甚至分析評審報告中的潛在偏見。謹慎部署時，AI 可使同行評審更快、更一致且更透明，同時讓人類專家專注於更深入的科學判斷。
本文說明了 AI 工具目前如何用於提升同行評審及其最有價值的應用領域。涵蓋了 AI 輔助的初步篩選、相似度和圖像檢查、評審人選擇、情感與偏見分析、統計/方法驗證，以及語言/可讀性改進。還探討了 AI 輔助同行評審的倫理與實務挑戰，包括算法偏見、缺乏深度學科理解、數據隱私風險，以及過度依賴自動化建議的危險。
核心結論是，AI 不會且不應取代人類同行評審。相反，最有前景的未來是混合模式，其中 AI 作為強大的助手——處理重複的技術檢查和大規模篩選——而人類評審和編輯則對新穎性、重要性和倫理做出最終決定。對作者而言，這種環境強調了準備清晰撰寫、符合規範且不含 AI 生成文本的稿件的重要性，並依賴專業的academic proofreading，而非 AI 重寫，以提升語言質量且不引發相似度或政策問題。
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AI 如何提升同行評審過程：機會、風險與最佳實踐
導言
同行評審常被形容為學術出版的支柱。在研究成果出現在期刊、書籍或會議論文集之前，專家會評估該工作是否原創、方法是否嚴謹、倫理是否合規，以及是否與該領域相關。此過程對維護科學紀錄的信任至關重要。
然而，傳統的同行評審系統正面臨嚴重壓力。期刊收到的投稿數量創新高，但願意自願投入時間的合格審稿人數量並未同步增加。結果是編輯難以找到審稿人，審稿時間延長，且對偏見、不一致性以及錯誤或不當行為遺漏的擔憂持續存在。
在此背景下，人工智慧 (AI) 正成為強大的助力。AI 無法複製經驗豐富研究者的細膩判斷，但它可以協助初步篩選、抄襲與圖片檢查、統計驗證、審稿人選擇，甚至評估審稿語氣與公正性。謹慎使用時，AI 有潛力使同行評審更有效率、更一致且更透明，同時讓人類審稿人專注於需要深厚專業知識的研究面向。
本文探討 AI 目前如何用於提升同行評審、其帶來的好處、所面臨的倫理與技術挑戰，以及出版商和研究人員如何負責任地整合 AI，同時維護學術評價的完整性。
傳統同行評審過程中的挑戰
在考慮 AI 如何協助之前，先概述目前系統所面臨的主要問題是有益的。
1. 耗時的工作流程
傳統的同行評審可能需要數週甚至數月。編輯必須篩選投稿、找出合適的審稿人、發送邀請、催促回覆，並管理多輪修訂。對作者而言，即使研究具有時效性，也可能面臨長時間的延遲，才能讓作品公開發表。
2. 審稿人疲勞與短缺
許多領域中，審稿人所承擔的工作量已變得無法持續。忙碌的學者們需同時兼顧教學、申請經費、指導學生、自身研究，有時還有行政工作。審稿邀請常常在這些工作之上湧入，許多學者現在拒絕的審稿邀請比接受的還多。那些答應審稿的人可能會感到不堪負荷，導致評審速度變慢或不夠詳盡。
3. 主觀且不一致的評價
人類判斷無價但也不完美。審稿人可能彼此強烈分歧，或對相似稿件採用非常不同的標準。個人偏好、理論立場或無意識偏見可能影響決策。因此，一些高質量論文被拒，而較弱的作品偶爾可能通過審查。
4. 不足的違規行為檢測
抄襲、圖像操控和數據造假雖然相對罕見，但對研究誠信構成嚴重威脅。手動檢測極其困難。審稿人通常沒有時間將每句話或圖表與整個已發表文獻交叉核對，且複雜的欺詐行為可能被精心隱藏。
5. 審稿人匹配效率低
選擇合適的審稿人至關重要。編輯必須識別具備正確主題專業知識、方法技能和獨立性（即無利益衝突）的人，但傳統工具有限。因此，可能會選擇對主題僅略有了解的審稿人，導致反饋淺薄或偏離方向。
這些挑戰促使期刊和出版商探索 AI 是否能幫助支持更高效、公平且穩健的同行評審系統。
AI 如何提升同行評審
AI 不是單一技術，而是一系列方法——機器學習、NLP、模式識別、異常檢測——可應用於編輯工作流程的不同階段。以下是 AI 已經產生影響的關鍵領域。
1. AI 輔助的初步篩選
初步篩選是自然的起點。許多期刊收到的投稿遠超過他們合理送出全面審查的數量。AI 工具可以幫助編輯在稿件送達人工審稿人之前進行分流。
- 技術檢查： AI 可以驗證稿件是否符合基本格式要求，包含必須的部分（例如方法、倫理聲明），並遵守字數或圖表限制。
- 範圍評估： NLP 模型可以將稿件內容與期刊範圍進行比較，突出明顯不相關的投稿。
- 質量信號： 像 StatReviewer 或 SciScore 這類工具可以評估報告的完整性（例如 CONSORT 或 ARRIVE 項目）、標記缺失的倫理審批，或識別表面化的方法描述。
影響： 編輯花在行政篩選上的時間減少，只有通過基本質量和範圍檢查的稿件才會轉交給人工審稿人。
2. 用於抄襲和圖像操控檢測的 AI
基於 AI 的相似度和影像鑑識工具現已在許多編輯部門中扮演核心角色。
- 抄襲偵測： iThenticate 和 Turnitin 等工具將手稿與大量文章、論文及網頁資料庫比對，標示重疊文字和潛在自我抄襲。
- 影像分析： 如 Proofig 等軟體能偵測重複面板、複製區域或可疑的圖像操作，即使圖像已被變形或重新標記。
影響： 研究誠信得以加強，期刊能在發表前識別出大量不當行為或草率做法，降低日後撤稿風險。
3. AI 驅動的審稿人選擇
AI 可以協助編輯選擇合適且獨立的審稿人。
- 專業匹配： 如 Elsevier 的 Reviewer Finder 等工具分析關鍵詞、摘要和參考文獻，並與研究者檔案及出版歷史比較，以建議具相關專業知識的潛在審稿人。
- 衝突偵測： AI 可以檢查共同作者網絡和機構隸屬關係，以識別潛在利益衝突（例如近期合作者或同部門同事）。
影響： 審稿人匹配變得更快、更公平且更有針對性，提高了深思熟慮且專業評估的可能性。
4. AI 驅動的情感與偏見偵測
一旦審稿提交，AI 可以分析文本以評估語氣和潛在偏見。
- 情感分析： 自然語言處理模型能識別出異常嚴厲、模糊或無正當理由過於正面的評論。
- 偏見指標： 系統可以標記看似個人化、歧視性或與科學內容無關的語言。
- 審稿質量反饋： 有些工具可以建議如何重新措辭評論，使其更具建設性和具體性。
影響： 編輯能獲得關於審稿公平性和專業性的額外資訊，並能忽略或質疑看似有偏見或無助的反饋。
5. AI 輔助的統計與方法驗證
許多論文涉及複雜的統計或專門方法，並非每位審稿人都能深入評估。AI 可以提供第二道防線。
- 統計檢查： 心理學中的 StatCheck 等工具會比較報告的 p 值與檢驗統計量和自由度，以偵測不一致之處。
- 方法論模式： AI 可以標記異常的效應大小、不太可能的數據分佈，或相較於該領域常規存在問題的實驗設計。
影響： 統計錯誤和可疑做法更容易被發現，有助於支持更穩健且值得信賴的結論。
6. 用於語言與可讀性改進的 AI
語言清晰度非小事：寫得差的手稿較難評估且更易被誤解。AI 驅動的寫作工具能幫助作者在提交之前提升可讀性。
- 像 Grammarly 或 Trinka AI 這類工具能檢測語法錯誤、尷尬措辭及學術語氣問題。
- 機器翻譯和語言支援工具幫助非英語母語者更清楚地表達想法。
影響：審稿人可以專注於科學實質，而不被語言問題分心。然而，鑑於許多機構禁止 AI 生成文本，作者應將此類工具限制於局部修正，並在重大修訂時使用專業人工校對，以避免相似性和政策問題。
AI 在同行評審中的倫理與實務關切
儘管有益，AI 在同行評審中的使用提出了必須解決的重要問題，以維持信任與公平。
1. 演算法偏見
AI 系統從數據中學習；若數據有偏見，模型也會有偏見。這可能表現為：
- 偏好訓練集中常見的主題、方法或機構，可能使新興領域或資源不足地區處於不利。
- 過度依賴引用指標或期刊聲望，強化現有不平等，而非專注於內在品質。
減少偏見需要多元訓練數據、定期審核，以及對 AI 工具如何提出建議的透明度。
2. 複雜評估中缺乏人類判斷
AI 可以檢查結構、統計和表面特徵，但無法真正評估：
- 在一個領域的歷史和持續辯論背景下，想法的新穎性。
- 新概念框架可能帶來的理論貢獻。
- 非傳統方法或問題所代表的創意或跨學科飛躍。
這些評估需要人類判斷、默會知識，且常常需要無法編碼進演算法的學術“品味”。
3. 數據隱私與保密性
同行評審針對通常保密的未發表手稿進行。整合 AI 引入了以下問題：
- 當稿件被 AI 工具分析時，在哪裡進行處理和存儲？
- 是否在未經作者同意下使用文本或圖表來訓練模型？
- 當涉及醫療或個人資料時，期刊如何確保遵守如GDPR或HIPAA等法規？
期刊必須確保 AI 工具嵌入於安全基礎設施中，並告知作者其投稿的處理方式。
4. 過度依賴 AI 輸出
當 AI 結果以分數或紅旗列表呈現時，可能顯得具有決定性。但 AI 並非萬無一失：
- 編輯可能會傾向機械地遵循 AI 建議，而非運用自身判斷。
- 審稿人可能會假設“AI 已經檢查過問題”，因此警覺性降低。
- 重要但微妙的問題可能超出 AI 的偵測能力而被忽略。
因此，AI 應明確定位為輔助工具，最終決策始終由人工編輯和審稿人負責。
AI 強化同行評審的未來
展望未來，AI 在同行評審中的角色可能會增長——但將是支持性的，而非主導性的。
- 混合 AI–人工模型： AI 進行初步檢查和分流；人工專家負責詳細評估和最終決策。
- 更先進的自然語言處理模型： 未來工具可能更能理解論證結構，並能為審稿人生成更具針對性的問題，而非一般性反饋。
- 偏見監控儀表板： AI 可用於偵測編輯決策和審查報告中顯示系統性偏見的模式，促使採取糾正措施。
- 與開放科學整合： 隨著越來越多的數據、代碼和協議被公開分享，AI 將擁有更豐富的資料來驗證方法和結果。
- 區塊鏈與來源追蹤： 結合 AI，基於區塊鏈的系統可能允許更透明地追蹤審查歷史和版本變更。
負責任使用 AI 於同行評審的最佳實踐
為了利用 AI 的優勢並避免其陷阱，出版商和研究人員可以採用一套實用指南。
- 定義明確角色： 指定 AI 將處理哪些任務（例如抄襲檢查、審稿人建議）以及在哪些情況下必須由人工判斷。
- 保持透明： 在使用 AI 工具時通知作者和審稿人，並盡可能提供可解釋的輸出，而非不透明的分數。
- 優先考慮安全： 確保所有 AI 處理均在安全、合規的環境中進行，且未經同意不與第三方工具共享手稿。
- 監控表現和偏見： 定期審核 AI 建議與人類決策及結果，檢測不良模式。
- 培訓編輯和審稿人： 提供如何解讀 AI 輸出及如何將其與自身專業知識平衡的指導。
對作者的影響及人類校對的角色
對作者而言，AI 在同行評審中的興起有兩個主要影響：
- 手稿將面臨更嚴格的自動化檢查，包括相似度、統計、倫理和結構方面。草率或不合規的提交將更快被發現。
- 大學和出版商對 AI 生成文本的要求越來越嚴格。許多機構現在要求作者申報任何使用生成式 AI，未披露的 AI 寫作將被視為違反誠信。
在這種環境下，最安全的策略是保持您的手稿的智識內容和措辭為人類撰寫，如果使用 AI 工具，也僅限於內部草擬或構思探索——而非產出可提交的成稿。對於語言質量、清晰度和期刊特定風格，專業的人類校對和編輯仍是最可靠的選擇。人類校對者可以改善語法、結構和可讀性，而不會提高相似度分數或違反 AI 使用政策，並且還能確保您的手稿符合審稿人和編輯的期望。
結論
AI 已經在重塑同行評審的格局。通過協助初步篩選、抄襲和圖像檢測、審稿人選擇、偏見分析、統計檢查和語言改進，AI 工具可以使同行評審變得更快、更一致且更強健。同時，AI 也有明顯的限制：它缺乏深度的學科理解，可能重複訓練數據中存在的偏見，並引發關於數據隱私和過度依賴自動化的重要問題。
因此，同行評審的未來不是 AI 對抗人類，而是 AI 與 人類的結合。混合模式——由 AI 處理重複性和大規模任務，人類審稿人提供情境、倫理和理論判斷——提供了兩全其美的方案。結合明確的倫理指導方針、安全的基礎設施，以及為作者提供高品質的人類校對，AI 輔助的同行評審可以幫助建立一個更快、更公平且更透明的系統，同時保留學術評價的核心價值。
