近年来，人工智能(AI)技术突飞猛进，有望实现“半自动同行评审”(Semi-Automated Peer Review)。这不仅有助于节省大量时间，还可以提高学术产出效率。AI工具拥有一系列明显优势，前景可观，但在实际应用中也存在一些问题，今天我们通过查尔斯沃思与大家一起来分享一下这个话题

　　一、在学术出版流程中使用AI的优势

　　相较于人类，AI工具能够在更短时间内处理大量论文稿件，有助于简化和加快出版流程，出版商和研究人员均可从中受益。AI工具可以迅速而准确地将稿件筛选、分类并分配给合适的专家进行评审，缩短审稿流程。

　　由AI帮助完成常规工作，审稿人可以更多地专注于审稿相关的更重要的方面。如此一来，可以使审稿人评估论文更加细致周到，提升整个审稿过程的质量和严谨性。

　　同行评审过程也必须经过审查，避免助长学术界固有偏见，例如与性别、语言或作者所在单位有关的偏见。特别是当审稿人由于时间紧迫，无法充分考量其判断时，这些偏见可能会变得尤其明显。将AI工具应用于同行评审过程，不仅可以节省审稿人的时间，还有助于识别和处理相关偏见，使评估结果更加公平公正。

　　二、AI在当前同行评审中的应用

　　AI工具可以简化学术出版流程，提升论文质量，有助于提高学术研究透明度和可重复性。

　　1、高效筛选论文稿件：AI可以快速筛选海量投稿论文，根据主题、关键词和内容相关性对其进行分类。这有助于高效处理稿件并将其分配给合适的编辑和审稿人，相较于人工处理缩短不少时间。

　　2、审稿人匹配：AI算法擅长分析论文稿件内容，并将其与相关专家的专业知识、研究方向和已发表论文进行匹配，以此确定可选审稿人。这个智能匹配过程可以最大限度减少寻找合适审稿人所需的工作量。

　　3、语言和排版检查：AI工具可以自动检查论文稿件的写作水平、语法、结构和排版等问题。自动化质量管控确保投稿论文符合学术出版标准，减轻人工编辑和审稿人的工作负担。

　　4、智能查重：AI系统可以扫描论文中的抄袭内容，识别潜在学术不端行为，有助于维护科研诚信。

　　5、方法评估和数据检查：AI系统可以自动评估学术论文中使用的研究方法，便于审稿人评估研究的质量和严谨性。AI工具还可以根据标准报告准则检查论文，并检测数据错误，确保论文数据分析的准确性。

　　6、透明度和可重复性分析：AI工具可以分析论文的透明度和可重复性，例如数据获取声明和软件版本文档，促进科研诚信建设。

　　7、引文验证：AI工具自动检查并突出显示引文与参考文献部分的差异，确保论文引用文献的准确性及一致性。

　　三、AI应用的潜在风险

　　在学术出版流程及同行评审过程中融入AI工具有诸多方面的优势，同时也引发了一些担忧，需要我们仔细考量：

　　1、偏见和公允：如果用于训练AI系统的数据存在偏见，AI系统有可能会延续相关偏见，导致学术出版过程中的偏见长期存在。

　　2、缺乏人类判断力：相较于人类，AI无法做出细微判断、积累经验和理解语境。这可能会导致在评估研究质量时出现错误或误判。

　　3、伦理和隐私问题：在同行评审中应用AI可能会引发伦理问题，尤其是在数据隐私和授权等方面，有可能导致个人信息被滥用。

　　4、数据安全：美国国立卫生研究院(NIH)制定了一项政策，禁止“学术期刊审稿人利用自然语言处理器、大型语言模型或其他生成式AI技术评估资助申请项目和研发合同提案有关论文并出具审稿意见。”其原因在于对保密性的担忧，因为他们认为，AI工具“无法确保数据在将来被发送或保存至何处、被何人查看或使用。”

　　5、透明度和明确责任：AI算法的内在运作机制不明确，难以阐释AI决策的过程和依据，这会招致质疑，例如责任是否明确、是否公平公正。

　　6、过度依赖技术：存在过度依赖AI工具的风险，可能会弱化审稿人及编辑的批判性思维和专业知识。

　　AI的应用旨在建设高效且富有成效的知识传播生态系统，提升而非取代人类的专业知识。尽管AI有助于提高工作效率，但必须谨慎使用，以维护同行评审制度的科研诚信。同行评审成功融入AI的关键在于合理平衡科技进步与科研伦理原则之间的关系。以上就是为大家分享的关于AI在同行评审中应用的优势与风险，希望可以帮助大家正确认识AI在在同行评审中的应用，如果您有论文润色编辑的相关需求，请关注：查尔斯沃思