生成性人工智能是否会改变同行评审?

　　SpringerNature的试点测试表明，生成性人工智能(GenAI)工具可能很快会改变作者、编辑和评审人员的评审流程。该出版商强调，人工智能将是对人类同行审稿人的补充，而非取代。

　　在数字时代，提供高质量、及时的同行评审是具有挑战性的。生成性人工智能(GenAI)能否为此提供解决方案?在《研究信息》上的一篇意见文章中，SpringerNature的内容创新总监Markus Kaindl表示，GenAI工具可能很快会改变作者、编辑和评审人员的评审流程。

　　现代同行评审：日益复杂的挑战

　　当前的同行评审系统日益庞大且复杂。Kaindl指出，作者在向审稿人解释学科特定数据时往往遇到困难，并且对反复要求澄清和修改感到沮丧;编辑则面临投稿量不断增加和时间压力加大的双重挑战，难以找到合适的审稿人。由于高度专业化或跨学科的投稿内容，审稿人在审稿时也常常难以提供既详细又建设性、公正且符合专业要求的反馈。

　　AI的辅助作用

　　根据SpringerNature的试点测试，Kaindl报告称，GenAI可能很快会在以下几个方面发挥作用：

　　·在提交过程的早期为作者提供“可操作的反馈”，帮助减少时间消耗大的修改轮次。

　　·通过草拟预评审意见，提前突出论文的优缺点，并优化期刊选择，进一步加速编辑流程。

　　·为审稿人生成预审草稿，并通过简化复杂的学科特定内容，促进跨学科评审。

　　此外，GenAI工具还可以帮助在评审过程中保障研究诚信。SpringerNature已开发了两款此类工具：Geppetto用于检测AI生成的内容，防范论文工厂活动;而SnappShot则分析PDF文件中的凝胶和印迹图像，帮助识别重复内容。

　　依然以人为本

　　Kaindl强调，GenAI应当是对人类专业知识的补充，而非取代。他表示，AI工具应补充并增强现有的筛选系统。SpringerNature的AI应用方法注重促进社区(包括作者、编辑和评审人员)的积极参与，通过严格测试应对AI偏见，同时为试点测试创建了安全环境，以防止未发布的手稿泄露。

　　Kaindl认为，GenAI工具可能已经开始在同行评审过程中发挥作用。通过采用GenAI技术，出版商可以帮助制定其有效使用的实践，了解其局限性，并为学术出版的未来做好准备。

　　延伸知识阅读：国外期刊同行评审制度及评审流程

　　国外期刊的同行评审(Peer Review)制度是学术出版的核心环节，旨在保障研究的科学性和严谨性。

　　1、主要评审类型

　　(1)单盲评审(Single-blind Review)

　　特点：评审人知道作者身份，但作者不知道评审人身份。

　　优势：评审人可更自由地批评，避免人情压力。

　　常见领域：传统模式，多用于自然科学领域(如IEEE、Springer期刊)。

　　(2)双盲评审(Double-blind Review)

　　特点：作者和评审人双向匿名。

　　优势：减少作者身份(如资历、机构)对评审的偏见。

　　常见领域：人文社科(如APA期刊)、部分生物医学期刊。

　　(3)开放评审(Open Review)

　　特点：评审人与作者身份公开，甚至公开评审报告。

　　优势：提高透明度，促进学术对话。

　　例子：eLife、BMC系列部分期刊。

　　(4)透明评审(Transparent Peer Review)

　　折中方案：匿名评审，但最终出版时公开评审记录(如Nature Communications)。

　　2、期刊评审流程

　　初审(Editorial Screening)

　　编辑快速筛选稿件是否符合期刊范围和质量标准(拒稿率可达30%-50%)。

　　送审(Reviewer Selection)

　　编辑邀请2-5名领域专家(通常需避开作者提供的利益冲突人选)。

　　评审阶段

　　评审人评估创新性、方法严谨性、结论可靠性等，提出修改或拒稿建议。

　　终审决定

　　编辑综合评审意见决定：直接接收(罕见)、小修/大修(R&R)、或拒稿。

　　作者应对审稿意见建议：

　　回应审稿意见：逐条回复修改，礼貌解释分歧点。

　　选择合适期刊：关注期刊的评审速度(可通过JCR或期刊官网查询平均周期)。

　　申诉权利：若认为评审不公，可向编辑申诉(需提供充分证据)。

　　版权声明：文章来源于网络，由本平台整合撰写，版权归原作者或平台所有，分享只为学术交流，如有侵权请联系删除或整改，谢谢。