介紹
同行評審是學術出版的支柱，確保研究成果在傳播給科學界之前符合嚴格的品質標準。然而，傳統的同儕審查流程面臨許多挑戰，包括評審員疲勞、延誤、偏見和效率低下。隨著研究出版物的數量呈指數級增長，對更有效率、公正和準確的同儕審查系統的需求變得顯而易見。
人工智慧 (AI) 正在成為一種強大的工具，可以透過提高效率、準確性和公平性來增強同儕審查過程。人工智慧可以協助初步篩選、抄襲檢測、統計驗證和審查者選擇，同時減輕人工審閱者的負擔。本文探討了人工智慧在加強同儕審查過程中的作用、其優勢和挑戰，以及出版商和研究人員如何負責任地整合人工智慧。
傳統同儕審查流程中的挑戰
在了解人工智慧如何改善同儕審查之前，必須先認識到當前系統面臨的主要挑戰：
1. 耗時的過程
傳統的同儕審查可能需要數週甚至數月的時間，從而延遲重要研究的發表。審稿人通常都是忙碌的學者，他們努力平衡審稿職責與自己的研究和教學承諾。
2. 審稿者疲勞短缺
投稿量的不斷增加導致合格審查者的短缺。許多研究人員的審查請求負擔過重，這可能導致回應延遲或審查品質下降。
3. 主觀且不一致的評論
人為偏見、缺乏特定領域的專業知識或審查者意見相左可能會導致評估不一致。有些論文可能會因主觀因素而被不公平地拒絕或接受。
4. 抄襲和資料竄改
檢測抄襲和資料偽造是一項挑戰。有些作者操縱數據、重複使用圖表或自我剽竊，如果沒有先進的工具，審查者很難發現這些行為。
5. 審稿者匹配效率低下
編輯們經常很難找到最合適的審稿人來審查論文，這會導致論文延誤，並且審查者可能缺乏某些領域的專業知識。
考慮到這些挑戰，人工智慧為提高同行評審的準確性和效率提出了有希望的解決方案。
人工智慧如何增強同行評審
人工智慧工具正在幾個關鍵領域徹底改變同儕審查：
1. 人工智慧輔助初步篩檢
許多期刊收到數千篇投稿，手動篩選每篇論文是否合適非常耗時。在將論文送去審查之前，人工智慧可以自動檢查是否符合基本格式、語言和道德標準。
✔️ StatReviewer和SciScore等人工智慧工具可以分析手稿質量，突顯缺失的道德聲明和統計不一致之處。
✔️ AI 可以標記低品質或離題的提交，減少編輯的工作量。
影響：節省時間並確保只有相關的、準備充分的論文才能在審查過程中繼續前進。
2. 人工智慧用於抄襲和影像竄改檢測
基於人工智慧的抄襲檢測工具可以識別提交的手稿和已發表的文獻之間的相似之處，防止自我抄襲和學術不端行為。
✔️ iThenticate和Turnitin等工具可以掃描數百萬篇論文和研究文件，查找是否有抄襲。
✔️基於人工智慧的影像分析工具（如Proofig）可偵測科學圖表中的影像重複、偽造和操縱。
影響：提高研究誠信度並防止不道德的出版行為。
3. AI驅動的審稿人選擇
選擇合適的審稿人對於維持高品質的同儕審查至關重要。人工智慧可以根據專業知識、過去的出版物和利益衝突檢測將手稿與合適的審查者配對。
✔️愛思唯爾 (Elsevier) 的Reviewer Finder等人工智慧工具可以分析數千份作者資料，以推薦相關的審查者。
✔️人工智慧可以透過檢查先前的共同作者和附屬關係來幫助檢測潛在的利益衝突。
影響：確保公平、專家主導的同儕評審，同時減少編輯工作量。
4. 人工智慧驅動的情緒和偏見檢測
人工智慧可以分析評論者的評論，以發現潛在的偏見、過於負面的評論或缺乏建設性的回饋。
✔️ AI 情緒分析工具可以標記不必要的苛刻、模糊或包含個人偏見的評論。
✔️一些 AI 工具會建議修改，讓審閱者的評論更具建設性和具體性。
影響：有助於確保同儕審查客觀、專業，並專注於稿件品質而非個人意見。
5. 人工智慧輔助統計與方法驗證
許多研究論文包含複雜的統計分析，審查者可能不具備評估的專業知識。人工智慧可以驗證統計方法，識別計算中的錯誤，並標記不可靠的數據趨勢。
✔️ StatCheck檢測心理學研究論文中的統計不一致。
✔️ DeepStat等 AI 工具可以驗證p 值、樣本大小和資料分佈。
影響：確保已發表研究的統計準確性和可信度。
6. 人工智慧助力語言和可讀性改進
寫得不好的手稿會讓審稿者更難評估科學貢獻。人工智慧寫作工具可在提交前提高手稿的清晰度，確保論文結構良好、語法正確。
✔️ Grammarly和Trinka AI等人工智慧工具可協助作者改善文法、可讀性和學術語氣。
✔️ AI翻譯工具幫助非英語母語人士提升稿件品質。
影響：幫助審閱者專注於內容而不是語言問題。
人工智慧在同儕審查中的挑戰與倫理考量
儘管人工智慧在同儕審查中有很多好處，但它也引發了必須解決的倫理和實踐問題：
1. 演算法偏差的可能性
✔️人工智慧模型可能會從其訓練資料中繼承偏見，導致對某些主題、機構或作者的優待。
✔️需要仔細監控和透明的 AI 演算法來防止偏見。
2. 複雜評估中缺乏人類判斷
✔️人工智慧可以輔助但不能取代人類判斷來評估新穎性、創造力和理論貢獻。
✔️同儕審查需要主題專業知識和背景理解，這是人工智慧無法完全複製的。
3. 資料隱私問題
✔️在同儕審查中使用人工智慧需要處理機密手稿，引發了隱私問題。
✔️出版商必須實施嚴格的安全措施來保護敏感的研究資料。
4.過度依賴人工智慧
✔️有些研究人員擔心過度依賴人工智慧可能會導致人工審查不夠徹底。
✔️人工智慧應該補充而不是取代人類審核員來維持品質。
人工智慧在同儕審查中的未來
隨著人工智慧的發展，它在同行評審中的作用可能會進一步擴大。未來的發展可能包括：
✔️人工智慧產生的同行評審報告，為人類評審員總結關鍵見解。
✔️自動反駁系統，其中人工智慧幫助作者回應審查者的評論。
✔️基於區塊鏈的同行評審跟踪，以提高透明度和責任感。
人工智慧不會取代人類同行評審員，但將成為提高學術出版效率、準確性和公平性的寶貴助手。
結論
人工智慧正在透過提高效率、準確性和完整性來徹底改變同儕審查。它有助於初步篩選、抄襲檢測、審查者選擇和統計驗證，減輕人工審閱者的負擔。然而，必須負責任地使用人工智慧，並進行仔細的監控，以防止偏見、道德問題和過度依賴自動化。
透過採用人工智慧輔助同行評審，學術出版商和研究人員可以簡化出版流程，提高研究可信度，並確保更透明、公平和嚴格的審查制度。只要以合乎道德的方式和經過深思熟慮的方式實施，人工智慧在同行評審中的前景是光明的。
