摘要
全球研究產出迅速增長，使得人工稿件篩選越來越難以為繼。編輯被期望處理數千份投稿，檢查格式和倫理，偵測抄襲和圖像操控，並只將高品質、相關的稿件送交同行評審。傳統工作流程緩慢、勞動密集，且易受不一致性和無意識偏見影響。
AI 驅動的稿件篩選工具提供了一種自動化例行檢查並支持編輯決策的方法。利用自然語言處理、機器學習和大型學術資料庫，這些系統能核實是否符合期刊指南、標記潛在倫理問題、識別文字和圖像重複、評估語言品質、匹配投稿與期刊範圍，甚至建議合適的審稿人。負責任地實施時，AI 可大幅減少編輯積壓，提高發表記錄的完整性，並讓人類編輯和審稿人專注於科學內容而非技術細節。
然而，AI 並非萬能解決方案。過度依賴自動化系統可能引入新的偏見形式，錯誤分類複雜或跨學科研究，並引發數據隱私和智慧財產權的擔憂。因此，AI 在稿件篩選中最有效的使用方式是作為混合工作流程中的決策支援工具，由演算法處理重複性檢查，而人類專家保留最終的接受、拒絕及倫理監督責任。
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AI 驅動的稿件篩選：人工智慧如何改變期刊投稿評估
介紹
人工智慧（AI）的興起正在重塑學術出版工作流程的幾乎每個階段，其中最明顯的變化之一是稿件篩選。期刊和會議現在收到來自全球前所未有數量的投稿。編輯團隊必須迅速決定哪些稿件適合進行同行評審，哪些需要在考慮之前進行修訂，以及哪些完全不在期刊範圍內。
傳統上，這個初步篩選依賴人工檢查：編輯和編輯助理會核對格式、參考文獻風格、字數、倫理聲明及基本相關性。他們還會篩查抄襲和明顯的數據或圖像操控。這是耗時且重複的工作，會延遲同行評審，並可能使編輯部門的負荷過重。此外，這也容易受到人為錯誤和無意識偏見的影響。
AI 驅動的稿件篩選工具旨在透過自動化重複且基於規則的任務，並提供數據驅動的編輯決策支持，來應對這些挑戰。結合自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）以及對文本、圖像和元資料的自動分析，AI 系統能協助確保只有符合規範、相關且具倫理性的稿件進入同行評審。本文探討 AI 在稿件篩選中的應用、相關利弊，以及出版商如何負責任地整合這些工具。
傳統稿件篩選的限制
在討論 AI 解決方案之前，了解為何手動篩選承受如此壓力非常重要。
1. 投稿量激增
開放取用出版、全球研究成長及日益增加的發表壓力，推動投稿數量達到歷史新高。許多期刊每年收到數千篇稿件。即使是簡單的初步檢查——確認字數、章節結構及基本適合性——也可能迅速造成積壓。
2. 勞動密集型的初步檢查
編輯與編輯助理必須確認每篇稿件：
- 遵循期刊的格式與參考文獻風格；
- 包含必要章節（例如摘要、方法、倫理、資助聲明）；
- 符合字數與圖表限制；
- 包含適當的揭露（例如利益衝突、試驗登記）；
- 符合基本的倫理與報告準則。
若手動執行，這項工作既重複又緩慢，會分散時間，無法專注於更高層次的編輯任務，如概念評估與審稿人管理。
3. 抄襲、圖像操控與數據完整性
研究誠信問題——如抄襲、自我抄襲、重複投稿、偽造數據及操控圖表——日益受到關注。偵測這些問題需要將投稿與大量已發表文獻及圖像資料庫進行比對。人類編輯若無自動化協助，無法有效完成此工作。
4. 審稿人過載與錯誤分配的稿件
許多稿件被送往並非真正適合的期刊。論文主題或方法與期刊範圍不符，導致可避免的直接拒稿，或更糟的是浪費審稿人時間。結構不良或明顯不適合的稿件有時會因編輯團隊負荷過重而誤入同行評審。
5. 偏見與不一致性
人類編輯不可避免地會將自身的經驗和偏好帶入過程中。若沒有明確且標準化的標準，初步篩選在不同個體間可能有所差異，且與國家、機構或主題相關的隱性偏見可能會微妙地影響決策。
AI如何改變稿件篩選
基於AI的工具旨在輔助，而非取代人工編輯。它們負責 機械性、規則導向的篩選工作，並提供信號幫助編輯決定哪些稿件值得更仔細審閱。
1. 自動格式與合規性檢查
AI最直接的用途之一是自動驗證投稿是否符合期刊的技術要求。AI驅動系統能：
- 依期刊偏好檢查 參考文獻與引用格式（APA、MLA、Chicago、Vancouver等）；
- 確認稿件是否符合 字數、圖表數量限制；
- 檢查 章節結構（例如是否有摘要、引言、方法、結果、討論、結論）；
- 偵測缺失的元素，如 倫理審查批准、同意聲明 或 利益衝突揭露。
像 Penelope.ai 及類似系統能在投稿時幾乎即時執行這些檢查，並產生報告給作者與編輯。作者可在編輯審閱稿件前先修正基本問題。
2. 基於AI的抄襲與影像操控檢測
抄襲檢測長期依賴自動文字比對，但AI強化工具更進一步，能識別改寫段落、自我抄襲及細微的重複形式。像 iThenticate 這類系統會將投稿與大量文章、書籍及網路內容資料庫比對，以標示可疑重疊。
針對圖表與影像，專用工具如 Proofig 會分析影像是否有重複、不當重用或操控的跡象。它們能標示重複的面板、複製區域或異常變化，這些可能暗示蓄意不當行為或粗心的圖表製作。
這些工具不做最終判斷——它們會提出警示，供編輯仔細審查。正確使用時，它們能強化研究誠信，並保護期刊免於發表有問題的作品。
3. 語言與可讀性支援
許多投稿在科學上是合理的，但因語言問題難以閱讀，尤其是作者以第二或第三語言撰寫時。AI語言工具能協助改善：
- 文法、拼寫與標點符號；
- 句子結構與整體可讀性；
- 論點清晰度與學術語氣；
- 全文術語一致性。
像 Trinka AI 這類及類似的編輯工具專為學術寫作量身打造，作者可在投稿前使用，期刊也可作為預審的一部分。雖然語言品質不應作為科學價值的替代指標，但提升清晰度能讓編輯和審稿人更容易評估實際研究內容。
4. 相關性與範圍匹配
AI 的另一重要用途是判斷投稿是否符合期刊宗旨與範圍。透過分析關鍵字、摘要和主題分類，AI 模型可：
- 將稿件分配至主題類別或子領域；
- 標記明顯不屬於期刊範圍的投稿；
- 建議適當的副編輯或主題編輯；
- 協助識別合適的同行評審者，透過匹配稿件主題與研究者專長及發表歷史。
像 Clarivate 的Reviewer Finder及其他 AI 推薦系統利用引用資料和關鍵字分析支持此配對過程。這可減輕審稿人負擔，確保稿件由該領域專家評審。
5. 新穎性與統計完整性檢查
更先進的 AI 工具開始評估新穎性和方法論合理性。透過將投稿與大量現有文獻比較，AI 可指出是否近期已有類似工作發表，或稿件是否無明確理由重複先前研究。
在實驗和臨床研究中，系統如StatReviewer可自動檢查：
- 統計檢定是否符合研究設計和資料類型；
- 效應量、信賴區間和 p 值是否正確報告；
- 樣本大小和檢定力計算是否足夠且透明記錄。
這些工具並不取代專業統計學家，但能及早指出潛在問題，讓編輯能要求澄清或額外審查。
挑戰與倫理問題
雖然 AI 帶來令人印象深刻的好處，但也引入了必須謹慎處理的新挑戰。
1. 過度依賴自動化
如果編輯過度依賴自動分數或標記，可能會無意中拒絕有效的研究，這些研究不符合預期模式或使用非常規方法。複雜、跨學科或創新的投稿可能會讓以較標準格式訓練的演算法感到困惑。
解決方案是將 AI 輸出視為建議性，而非決定性。AI 應協助優先關注，而非取代編輯判斷。
2. 演算法偏見
AI 系統從其訓練資料中學習。如果這些資料反映了歷史偏見——例如偏好某些主題、方法、語言、機構或地區——AI 可能無意中加強這些模式。這有可能 放大不平等，而許多出版商正積極努力減少這些不平等。
負責任使用 AI 需要：
- 定期審核模型以檢測偏見結果；
- 透明記錄模型的建構與更新方式；
- 持續的人為監督以質疑並修正問題模式。
3. 資料隱私與安全
審稿中的稿件屬機密，且常包含未發表資料、專有方法或敏感資訊。因此，任何處理投稿的 AI 系統必須遵守嚴格的資料保護標準。出版商必須確保：
- 上傳的稿件安全存儲，未經明確許可不得用於無關的訓練；
- 對 AI 平台的存取受到控制和監控；
- 第三方供應商遵守隱私法規和合約義務。
負責任整合 AI 的最佳實踐
為了在避免陷阱的同時發揮 AI 的優勢，期刊和出版商可以採用多項最佳實踐：
- 明確界定 AI 與人類的角色：利用 AI 進行初步檢查和支援，但最終決策應由經驗豐富的編輯掌握。
- 對作者和審稿人保持透明：說明使用了哪些 AI 工具、用途為何，以及其輸出如何影響編輯工作流程。
- 監控效能與公平性：定期檢視 AI 輔助篩選對周轉時間、接受率及已發表作者與主題多樣性的影響。
- 為編輯人員提供培訓：編輯應了解所使用工具的優勢與限制，以便能批判性地解讀輸出結果。
- 維持多重保障措施：結合 AI 檢查、抄襲工具、人為誠信審查及明確的標記稿件處理政策。
結論
AI 驅動的稿件篩選有潛力 改變投稿評估流程。透過自動化合規檢查、抄襲偵測、圖像分析、語言潤飾、相關性匹配和基本統計審查，AI 工具能顯著減輕編輯工作量、縮短決策時間，並提升已發表記錄的完整性。
然而，AI 並不能取代人類編輯、審稿人和出版者的細膩判斷與倫理責任。最強大的系統將是 混合工作流程，其中 AI 處理重複性的技術任務，而人類則保有對科學價值、公平性和最終決策的權威。經過深思熟慮地使用，AI 可以幫助學術出版變得更快速、更一致且更透明——同時不犧牲學術交流所依賴的嚴謹性和信任。
