摘要
同行評審對確保學術和科學文章在發表前達到可接受的品質標準至關重要，但尋找合適的審稿人既困難又耗時。編輯必須識別具備適當主題知識的專家，檢查利益衝突，並希望他們有空且願意審稿。傳統方法——手動搜尋、個人網絡和臨時查詢——難以應對現代投稿的數量和多樣性，導致延誤和工作負載不均。
本文說明了人工智慧 (AI)如何改變期刊選擇和管理審稿人的方式。它描述了AI工具如何分析稿件、出版數據和合作網絡，以將投稿與合格且無偏見的審稿人匹配；如何幫助偵測利益衝突並預測審稿人可用性；以及如何隨時間監控表現，以支持更一致且具建設性的審查。文章還討論了AI輔助匹配的優勢——更高效率、減少審稿人疲勞、提升公平性——以及資料隱私、演算法偏見和過度依賴自動推薦的風險等挑戰。
最後，文章概述了倫理與實務指導方針，以負責任地在編輯工作流程中使用AI，並描繪了可能的未來發展，包括混合AI–人類模型和多元化匹配。全文強調AI應該支持而非取代編輯判斷，且清晰、經過仔細編輯的溝通仍然至關重要。人工學術校對仍是確保編輯和出版商關於AI使用的文件精確、透明且符合機構及監管期望的最安全選擇。
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AI 如何優化學術出版中的同行評審人選擇
引言：同行評審面臨的壓力
同行評審是學術出版的核心。在手稿被接受之前，通常由一位或多位專家評估其原創性、方法、分析和對該領域的貢獻。原則上，這一過程保護了研究質量並幫助作者改進工作。然而，實際上，過程中的一個步驟往往既困難又耗時：尋找合適的審稿人。
編輯被期望識別出以下審稿人：
- 具備手稿主題和方法的正確專業知識，
- 與作者沒有利益衝突，
- 可靠且具有建設性，並且
- 在所需的時間範圍內可用。
傳統上，審稿人選擇依賴個人編輯網絡、數據庫中的手動搜索以及作者的建議。這種方法對於小型專業期刊可能運作得相當好，但隨著投稿量的增加，效率越來越低且不確定性增加。編輯花費大量時間發送被拒絕或忽視的邀請，而同一小群“常見嫌疑人”被過度負擔，早期職業專家則被忽視。
在人工智慧 (AI)和數據分析方面的進展現在提供了一種替代方案。通過分析發表記錄、關鍵詞、引用網絡和過去的審稿行為，AI 驅動的工具可以幫助編輯更快、更系統地找到和選擇審稿人。謹慎使用這些系統，有望使同行評審更快速、公正且透明——同時仍保持人類的控制。
傳統審稿人選擇的挑戰
在探討 AI 如何提供幫助之前，首先需要釐清編輯目前面臨的問題。
有限的可用性和審稿疲勞
許多活躍的研究人員每週會收到多次審稿邀請。由於審稿通常是無償的，且必須在教學、研究和行政工作之間安排，許多邀請被拒絕或延遲接受。編輯可能需要發出數十次邀請才能確定兩到三位審稿人，尤其是在高度專業化或快速發展的領域。
匹配專業知識並避免偏見
選擇審稿人不僅僅是找到在大致相關領域工作的人。編輯必須確保審稿人：
- 對手稿的具體主題和方法有詳細了解，並且
- 與作者沒有可能影響其判斷的強烈個人或專業關係。
透過 PubMed、Scopus 或 Web of Science 等資料庫手動搜尋可識別潛在專家，但評估其適合性勞動強度大。編輯也可能有意或無意地依賴自己網絡中熟悉的名字，這可能引入地理、機構或人口偏見。
利益衝突
當潛在審稿人出現以下情況時，可能會產生利益衝突：
- 在與作者相同的機構工作，
- 最近與他們合著文章，
- 在資金或能見度上直接競爭，或
- 與作者有私人關係。
手動調查這些關係困難且常常不完整，尤其是當作者和審稿人在多個機構有複雜合作歷史時。
耗時且不均勻的流程
由於傳統方法嚴重依賴個別編輯的知識和可用時間，因此本質上不均衡。有些手稿因編輯恰好認識合適的審稿人而迅速處理；其他手稿則因編輯必須從頭開始而停留數週。這種不一致令作者感到沮喪，並可能損害期刊聲譽。
AI 如何改變審稿人匹配
AI 輔助的審稿人選擇系統旨在通過分析大量結構化和非結構化數據，比任何人類都快得多地解決這些挑戰。雖然具體工具在算法和介面上有所不同，但大多數遵循相似的邏輯。
1. 透過文本和元數據分析進行專業匹配
當手稿提交時，AI 工具可以閱讀其標題、摘要、關鍵詞和參考文獻，以建立其主題和方法的檔案。自然語言處理（NLP）和機器學習技術隨後將此檔案與數百萬篇已發表文章的檔案進行比較。
潛在審稿人是根據以下條件識別的：
- 他們發表過的主題，
- 他們經常使用的方法和技術，及
- 他們工作的時效性和相關性。
例如，一篇關於「用於檢測糖尿病視網膜病變的深度學習」的手稿，可能會與在醫學影像分析和深度神經網絡方面有近期出版物的審稿人匹配，而不是與任何眼科醫生或任何機器學習研究人員匹配。這種細緻的匹配手動執行困難，但對於經過大量文章訓練的 AI 系統來說相對簡單。
2. 自動化利益衝突偵測
AI 工具也能透過分析檢查 潛在利益衝突：
- 作者與審稿人隸屬機構（現任及過去），
- 共同作者網絡，
- 共同資助致謝，及
- 同屬研究聯盟或委員會成員資格。
透過交叉比對這些資訊，AI 系統能標示最近與作者共同署名、同部門工作或有其他密切關係的候選人。編輯可決定是否排除這些審稿人，降低偏見或被認為有偏見的評價風險。
3. 預測審稿人可用性與回應速度
AI 系統可以檢視過去的審稿行為，估計特定候選人是否可能接受新任務並準時完成。相關訊號包括：
- 過去邀請中接受或拒絕的比例，
- 平均審稿完成時間，
- 近期發表活動（非常活躍的作者可能較忙），以及
- 季節性模式（某些審稿人在一年中特定時段較不空閒）。
雖然這些預測從不完美，但它們讓編輯能夠 優先邀請那些接受率高且能準時完成的審稿人，加快流程並減少發送“冷”邀請的數量。
4. 評估審稿質量與可靠性
某些 AI 系統也會分析 過去的審稿報告（如有）以評估：
- 評論是詳細還是膚淺，
- 反饋是否平衡且具建設性，
- 審稿人的建議是否與編輯決定合理一致。
這些資訊幫助編輯區分那些持續提供深思熟慮、結構良好反饋的審稿人，與那些評論簡略、遲交或有問題的審稿人。隨著時間推移，這種監控能促進更高標準，並抑制不可靠的審稿行為。
5. 透過機器學習持續改進
現代審稿人配對平台常結合編輯回饋以優化推薦。例如，編輯可評分建議審稿人的適合度，指出邀請是否被接受或拒絕，並標記系統遺漏的衝突。機器學習模型利用這些回饋改善未來預測，逐步調整配對流程以符合每個期刊的特定需求與偏好。
AI 輔助審稿人選擇的優勢
經過深思熟慮使用，AI 為期刊、編輯、審稿人及作者帶來多項重大益處。
1. 效率與速度
AI 系統能掃描龐大資料庫並在數秒內產生潛在審稿人排名清單，大幅減少編輯手動搜尋的時間。此效率：
- 縮短同行評審過程的初始階段，
- 讓編輯能專注於內容與決策，而非後勤，並
- 能使期刊對重視快速回應的作者更具吸引力。
2. 更佳的工作負載分配與減少審稿人疲勞
因為 AI 工具能存取大量潛在審稿人，故能有效識別未充分利用的專家，包括發表紀錄顯示具專業能力但尚未出現在編輯個人網絡中的早期職涯研究者。擴大審稿人基礎：
- 更公平地分擔審稿負擔，
- 減輕少數「首選」審稿人的壓力，並
- 為新興學者創造貢獻的新機會。
3. 提升客觀性與多樣性
雖然沒有系統能完全免於偏見，AI 輔助配對能透過聚焦於數據（發表紀錄、專業知識、表現）而非熟悉度或聲譽，減少某些形式的人為偏見。結合明確的編輯政策，AI 工具能協助：
- 促進審稿人群體的地理、機構及性別多樣性，
- 確保專門子領域得到充分涵蓋，並
- 減少對特定大學或地區的無意識偏好。
4. 系統性利益衝突管理
透過系統性掃描隸屬與合作網絡，AI 工具能捕捉忙碌編輯可能忽略的利益衝突，尤其當關係跨越多個機構或涉及大型聯盟時。這強化了審查過程的完整性，並有助於期刊在爭議發生時展現盡職調查。
5. 審稿質量的潛在提升
通過追蹤審稿人表現並優先考慮可靠、細緻且建設性的審稿人，AI 輔助系統可以逐步提升整體審稿質量。編輯能建立更細緻的審稿人社群圖像，並識別持續提供高價值反饋的人員。
挑戰與倫理考量
儘管有這些優勢，AI 在審稿人選擇中仍存在重大挑戰和倫理問題。期刊必須解決這些問題，以確保技術進步不以犧牲公平、透明或信任為代價。
1. 數據隱私與法規
基於 AI 的工具通常依賴於研究者的出版物、隸屬關係和審稿歷史的詳細信息。雖然大部分數據是公開的，但部分不是。期刊和服務提供者必須：
- 遵守如 GDPR 等數據保護法規，
- 向審稿人明確說明其數據的使用方式，並且
- 確保數據安全存儲，且不超出約定用途分享。
2. 算法偏見與透明度
AI 系統從歷史數據中學習。如果過去的審稿人選擇模式存在偏見——例如偏好知名機構或資深研究者——這些偏見可能會被算法編碼並放大。為減輕此風險：
- 開發者和期刊應監控輸出是否存在系統性模式（例如某些地區或職業階段的代表性不足）；
- 可以進行調整以有意擴大審稿人群體；並且
- 在可能的情況下，應記錄決策標準，以便人類能理解並質疑 AI 建議。
3. 過度依賴自動化
AI 工具應被視為決策支援，而非決策者。編輯判斷仍然對以下方面至關重要：
- 評估出版記錄無法完全反映的細微專業知識，
- 考慮敏感的人際或聲譽因素，並且
- 平衡速度、深度和公平等相互競爭的優先事項。
編輯在有充分理由時，應自由地覆寫 AI 建議，並應定期審查自動決策，以確保其符合期刊價值觀。
4. 溝通與信任
作者和審稿人可能會對做出隱形選擇的“黑盒”系統保持警惕。清晰溝通關於：
- 使用了哪些 AI 工具，
- 他們依賴哪些數據，以及
- 最終決策如何做出
有助於維持信任。公開的編輯政策和經過經驗豐富的人工校對者審閱和潤飾的精心撰寫指導，能在建立信心方面發揮重要作用。
AI 輔助審稿人選擇的未來
審稿人匹配中 AI 的使用仍在發展中。未來幾年，我們可能會看到：
- 混合 AI–人工系統，工具生成建議並標示衝突，但編輯保留最終指派的完全控制權。
- 具多元意識的算法，明確考慮地理、機構或人口代表性，以建立更具包容性的審稿人小組。
- 透過自然語言處理的進步提升內容理解，使工具在匹配專業知識時能捕捉方法論和理論的細微差別。
- 整合式編輯儀表板，將審稿人匹配、追蹤、績效指標和工作負載管理整合到單一介面中。
隨著這些技術變得更先進且更廣泛採用，編輯團隊將需要持續培訓和明確的政策框架，以確保效率提升與倫理、透明的實踐相平衡。
結論：AI 作為合作夥伴，而非替代品
AI 輔助的審稿人選擇對同行評審中一些最持久的挑戰提供了強有力的回應：識別合適的專家、管理利益衝突、減少延誤以及避免審稿人疲勞。通過利用大規模數據和先進分析，這些工具能幫助編輯更快找到合格的審稿人，並在研究社群中更公平地分配工作。
然而，AI 並非萬靈藥，必須謹慎實施。數據隱私、算法偏見、過度依賴自動化以及透明度需求等問題不可忽視。最有效的模式是合作夥伴關係：AI 工具提供基於證據的建議和警示，而人工編輯則運用他們的知識、經驗和倫理判斷做出最終決策。
對於期刊和出版商而言，這種合作關係延伸到他們如何溝通 AI 的使用。清晰且精心製作的文件、政策和作者指南——經過專業人工校對的完善——對於維護同行評審過程中的信任至關重要。隨著 AI 持續發展，目標不應是取代人類專業知識，而是支持它，幫助建立一個對作者、審稿人和編輯都更快速、更可靠且更公平的同行評審系統。
