介紹
同行評審是學術出版的基石，確保研究文章在出版前符合高品質標準。然而，找到合適的審稿人仍然是期刊編輯面臨的一大挑戰。傳統的審稿人選擇方法依賴編輯網路、資料庫和手動搜索，這些方法通常耗時且效率低下。此外，編輯在尋找合格、可用且公正的審查員方面面臨困難，導致審查過程延遲。
隨著人工智慧（AI）的進步，評論者匹配變得更有效率、數據驅動和客觀。人工智慧審查者選擇工具可以分析大量出版數據、審查者的專業知識、過去的表現和潛在的利益衝突，為每篇稿件推薦最合適的審查者。
本文探討了人工智慧如何優化同行評審員的選擇、其優勢、局限性和道德考慮，以及人工智慧驅動的學術出版評審員匹配的未來。
傳統審稿者選擇的挑戰
由於各種挑戰，期刊編輯常常難以確定和確保同儕審查員：
✔審稿人數量有限－許多研究人員收到多個審稿請求，導致延遲或拒絕邀請。
✔配對專業知識－編輯必須確保審稿者俱備相關專業知識，同時避免偏見。
✔潛在利益衝突－審查者不得與作者發生個人、職業或機構衝突。
✔耗時的過程－在大型學術資料庫中手動搜尋合格的審查員需要大量的編輯工作。
✔審稿者疲勞－資深專家經常因審稿請求而負擔過重，而早期研究人員的能力卻未被充分利用。
人工智慧審查者配對旨在解決這些低效率和偏見問題，使同儕審查更快、更公平、更有效。
人工智慧如何優化評論者匹配
1. 人工智慧驅動的專業知識匹配
人工智慧系統分析手稿內容、關鍵字和參考文獻，以識別同一研究領域的專家。與手動搜尋不同，人工智慧工具可以在幾秒鐘內掃描數千份出版物以找到最相關的評論者。
🔹範例工具： Clarivate 的審查者定位器－使用出版品元資料推薦主題專家。
🔹影響：增加每篇論文分配最合格的審查者的可能性。
2. 自動利益衝突檢測
人工智慧演算法可以交叉檢查作者和審稿人的關係、過去的合作以及共同創作歷史，以標記潛在的利益衝突。這確保了審閱者保持公正且不帶偏見。
🔹範例工具： Elsevier 的 Reviewer Finder – 根據共享的機構隸屬關係、共同出版物和資金來源檢測衝突。
🔹影響：透過及早發現潛在衝突來降低偏見評論的風險。
3.人工智慧驅動的可用性預測
人工智慧分析審查者的工作量、過去的審查接受率和出版活動，以預測審查者是否有可能接受新的任務。
🔹範例工具： Publons 審查者認可計畫- 追蹤審閱者的回覆率和參與度。
🔹影響：減少被拒絕的評審邀請的數量，簡化同儕審查流程。
4. 審稿人績效評估
人工智慧可以透過分析過去的評審報告來評估評審者的可靠性、週轉時間和回饋品質。這有助於編輯優先考慮提供及時、建設性和詳細回饋的審查者。
🔹範例工具： Springer Nature 的人工智慧審查者選擇系統－根據清晰度、深度和建議評估審查者回饋品質。
🔹影響：鼓勵更結構化和一致的審查流程。
5.機器學習協助持續改進
人工智慧審閱者匹配系統可以從過去的編輯決策中學習，從而隨著時間的推移改進推薦。透過整合編輯回饋和審查者績效數據，人工智慧模型可以提高未來任務的匹配準確性。
🔹範例工具： ScholarOne Manuscripts－使用機器學習根據編輯回饋改進審稿人選擇。
🔹影響：提高審閱者建議的長期準確性和效率。
人工智慧在審稿者選擇上的優勢
1. 更快、更有效率的匹配
✔ AI 快速掃描大型資料庫以找到合適的審稿人，從而減少編輯工作量。
✔自動化耗時的搜索，提高同儕審查效率。
2. 減少審稿者疲勞
✔人工智慧透過識別未充分利用的專家來平衡審閱者的工作量。
✔鼓勵在合格的研究人員之間公平分配審查請求。
3. 增強客觀公正性
✔人工智慧根據數據驅動的洞察力選擇審查者，從而消除人類的偏見。
✔透過推薦來自不同背景的審查者來提高同儕審查的多樣性。
4. 盡量減少利益衝突
✔人工智慧利用隸屬關係、共同作者和資金記錄來檢測潛在衝突。
✔確保審稿人的獨立性，維護學術誠信。
5. 提高評論品質
✔人工智慧評估審閱者的表現，青睞建設性和及時的審閱者。
✔鼓勵更高標準的評論回饋。
人工智慧在審稿者配對中的挑戰和倫理問題
1. 資料隱私和安全
✔人工智慧依賴研究人員的個人數據，引發隱私問題。
✔機構必須確保遵守資料保護法規（例如 GDPR）。
2. 潛在的演算法偏差
✔人工智慧模型可能更青睞成熟的研究人員，而不是早期職業科學家。
✔編輯必須確保AI 建議促進多樣性。
3.過度依賴人工智慧推薦
✔人工智慧應該協助但不能取代人類在審查者選擇上的判斷。
✔編輯應嚴格評估 AI 建議，以確保選擇最佳的審查者。
4. 人工智慧決策中的倫理問題
✔人工智慧的黑盒子演算法很難解釋為什麼選擇某些評論者。
✔透明的人工智慧模型應該允許編輯審查和調整建議。
人工智慧在同儕審查員選擇中的未來
人工智慧在評論者配對中的作用將會不斷擴大，未來的發展包括：
✔混合 AI-人類審查者配對模型－AI 建議審稿人，但編輯保留最終決策權。
✔人工智慧輔助多元化和包容性策略－人工智慧確保審閱者群體具有全球代表性。
✔先進的 NLP 和上下文理解——AI更準確地分析手稿內容以匹配專業審查者。
✔完全整合的同儕審查管理系統－人工智慧工具將成為編輯工作流程的標準。
人工智慧驅動的審稿人選擇將繼續發展，使同儕審查更快、更公平、更有效率，同時保持編輯監督。
結論
人工智慧正在徹底改變同儕審查員的選擇，解決可用性、專業知識匹配、偏見和效率方面長期存在的挑戰。透過自動化審閱者搜尋、衝突偵測和工作負載平衡，人工智慧提高了同儕審查過程的速度和公平性。
然而，人工智慧的使用必須合乎道德，確保透明度、隱私保護和公正的決策。雖然人工智慧無法取代人類的判斷，但它可以作為一個強大的助手，幫助編輯有效地選擇最合格的審查者。
隨著人工智慧的不斷發展，學術出版可以利用其能力創造更快、更可靠、更公平的同儕審查系統。
