介紹
人工智慧 (AI) 的興起正在改變學術出版，尤其是在手稿篩選和提交評估過程中。隨著提交給期刊和會議的研究論文數量的不斷增加，編輯在評估、篩選和有效處理稿件方面面臨越來越大的挑戰。傳統的手動篩選方法可能非常耗時，並且容易受到人為偏見、延遲和不一致的影響。
人工智慧驅動的手稿篩選透過自動化提交評估為這些挑戰提供了解決方案，確保只有高品質和相關的研究才能進入同行評審。透過利用自然語言處理 (NLP)、機器學習和自動資料分析，AI 工具可以評估抄襲偵測、遵守格式指南、研究原創性和道德合規性等因素。
本文探討了人工智慧在稿件篩選中的作用、優勢、人工智慧驅動的篩選工具的主要特點、潛在的挑戰，以及期刊和出版商如何負責任地整合人工智慧。
傳統稿件篩選的挑戰
在探索人工智慧在投稿評估中的作用之前，了解傳統稿件篩選的挑戰至關重要：
1. 增加投稿量
隨著開放取用出版和全球研究合作的興起，期刊每年都會收到數千份投稿。編輯們努力有效率地處理、評估和傳送稿件，導致大量積壓。
2. 耗時的初步評估
編輯團隊手動驗證稿件是否符合期刊指南、格式要求和道德標準。這種初步評估需要耗費大量人力，並且會減慢同儕審查的進程。
3. 抄襲和資料竄改問題
偵測抄襲內容、影像篡改和重複提交需要大量的交叉引用，這很難手動完成。不道德的出版行為繼續對編輯誠信構成挑戰。
4. 審稿者負擔過重和投稿錯誤
許多論文被發送到錯誤的期刊，導致編輯時間和精力的浪費。此外，結構不良或不相關的手稿經常被不必要地送去同行評審，從而增加評審員的負擔。
5. 初步篩選中的偏見與主觀性
編輯可能會在不知不覺中偏向某些機構、研究主題或地理區域，導致評估過程中出現潛在的偏見。確保稿件篩選的客觀性仍然是一個關鍵問題。
人工智慧如何改變稿件篩選
人工智慧工具利用先進的數據驅動技術簡化了手稿篩選並自動化了提交評估。人工智慧如何增強這項流程：
1. 自動格式化和合規性檢查
人工智慧可以立即分析稿件是否符合期刊特定的格式要求，例如：
✔️引用和參考樣式（APA、MLA、芝加哥等）。
✔️字數限制。
✔️圖形、表格和方程式格式。
✔️章節架構（摘要、介紹、方法、結果、討論）。
✔️必需的揭露、利益衝突和道德聲明。
🔹範例工具： Penelope.ai自動執行合規性檢查，確保稿件在到達編輯之前符合期刊指南。
影響：透過及早發現格式問題，為編輯和作者節省寶貴的時間。
2. 基於人工智慧的抄襲和影像竄改檢測
人工智慧抄襲檢測工具將手稿與廣泛的學術資料庫進行比較，以識別：
✔️自我抄襲和重複內容。
✔️引用資料不當。
✔️研究圖表中的影像複製、操縱或偽造。
🔹範例工具： Turnitin 的iThenticate可掃描提交的內容是否有文字抄襲，而Proofig可偵測研究論文中的影像變更。
影響：加強研究誠信並防止不道德的出版行為。
3. 語言和可讀性增強
人工智慧驅動的語言模型可以在提交之前提高稿件的清晰度、連貫性和語法。它們幫助作者完善：
✔️句子結構和可讀性。
✔️學術語氣和措詞。
✔️語法和拼字準確性。
✔️為非英語母語人士提供翻譯。
🔹範例工具： Trinka AI是一款人工智慧語言編輯器，可以改進研究手稿，使其更具可讀性和清晰度。
影響：幫助編輯和審查者專注於科學內容而不是語言問題。
4. 人工智慧驅動的相關性和範圍匹配
人工智慧系統分析手稿內容以確定其是否符合期刊範圍並建議最合適的審查者。
✔️ AI 可以將手稿與正確的學術領域配對。
✔️它根據專業知識和過去的出版物來確定合適的同行評審員。
✔️防止在超出範圍的提交上浪費編輯資源。
🔹範例工具： Clarivate 的審稿人查找器使用基於 AI 的關鍵字和引文分析為提交的稿件推薦理想的審稿人。
影響：確保稿件被發送到正確的期刊和合適的審查者。
5. 用於研究新穎性和統計完整性檢查的人工智慧
人工智慧可以透過將新提交的內容與現有文獻進行比較來評估研究的新穎性和原創性。它還驗證了實驗研究中的統計準確性。
✔️確定手稿是否為該領域增加了新的見解。
✔️檢測偽造的數據或統計不一致。
✔️確保正確的數據報告和分析方法。
🔹範例工具： StatReviewer自動檢查手稿中的統計有效性。
影響：提高科學嚴謹性和研究可信度。
人工智慧輔助篩檢的挑戰和倫理問題
雖然人工智慧帶來了許多好處，但必須解決一些挑戰和道德問題：
1.過度依賴人工智慧的風險
✔️人工智慧應該補充而不是取代人類的編輯監督。
✔️人工智慧可能會誤解複雜或跨學科的研究。
解決方案：使用人工智慧進行初步篩選，最終由人工編輯批准。
2. 稿件評估中的人工智慧偏見
✔️由於訓練資料有偏差，人工智慧演算法可能會偏向某些主題、期刊或機構。
✔️有因 AI 錯誤分類而拒絕有效研究的風險。
解決方案：實施透明的人工智慧模型並持續監控以檢測偏見。
3.資料隱私和安全風險
✔️人工智慧需要存取機密手稿，帶來潛在的資料安全風險。
✔️未經授權的人工智慧存取可能導致知識產權盜竊。
解決方案：出版商必須執行嚴格的資料保護政策和安全的人工智慧平台。
人工智慧在稿件篩選中的未來
人工智慧手稿評估的未來可能包括：
✔️人工智慧輔助反駁和修訂分析，以改善作者與編輯之間的溝通。
✔️與區塊鏈集成，以增強透明度和安全的手稿追蹤。
✔️能夠進行情境感知研究評估的先進人工智慧模式。
✔️協作的 AI-人類工作流程，確保平衡的決策。
人工智慧並不能取代人類的判斷，而是現代學術出版的寶貴助手。
結論
人工智慧驅動的手稿篩選透過自動化合規性檢查、抄襲檢測、語言增強、審查者選擇和新穎性評估，徹底改變了提交評估。這些工具提高了效率、準確性和完整性，同時減少了編輯工作量。
然而，人類監督對於減輕人工智慧偏見、確保人工智慧的道德實施以及維護研究出版的科學完整性仍然至關重要。透過負責任地採用人工智慧，期刊、編輯和研究人員可以簡化提交流程，同時堅持最高的學術標準。
學術出版的未來將是一種混合模式，其中人工智慧增強人類的決策能力，從而實現更快、更公平、更可靠的手稿評估。
