今年2月，参与加拿大蒙特利爾大學生態學家蒂莫西·波伊索在審閱自己論文的同行評審意見時，意外發現其中一份評審報告可能由AI代筆。评审他對此感到憤怒並在博客中痛斥：我遞交論文參與評審，喜忧期待的参半是同行的思想碰撞。若這一前提不再，参与那麽同行評審製度將淪為數字廢墟。同行
英國《自然》雜誌網站在3月27日的评审報道中指出，AI係統正以驚人速度滲透同行評審體係。喜忧多家出版商紛紛測試各種AI審稿係統，参半用於標記稿件中的参与文本謬誤、數據漏洞，同行以及對文字進行潤色等。评审一些平台甚至能一鍵生成完整AI評審報告。喜忧一些擁躉認為同行評審自動化不可避免，参半另外一些科學家則憂心AI未來可能最終主導同行評審過程，弱化甚至完全取代人類審稿人的角色。
人工智能滲入評審生態
在ChatGPT等基於大語言模型（LLMs）的生成式AI工具掀起浪潮前，學術出版界已將AI技術引入同行評審環節，用於數據校驗、研究結論提煉等輔助工作。但隨著具備類人寫作能力的生成式AI工具橫空出世，這場技術革命也在學術界掀起一場風浪。
美國威利出版集團針對近5000名研究者的調研顯示，約19%的受訪者承認嚐試過使用AI工具提高評審效率。更令人關注的是，對2023年—2024年AI領域會議論文的評審報告分析發現，7%—17%的評審報告存在由AI工具“深度潤色”的跡象，這意味著修改幅度遠超基礎語法校正範疇。
當前，很多資助機構和出版商明令禁止評審人員在論文或基金評審中使用AI工具，主要擔憂敏感信息經聊天機器人外泄。不過，美國哥本哈根大學科學家塞巴斯蒂安·波斯達姆·曼認為，若使用本地部署的離線AI工具，數據無需上傳雲端即可處理完成，大大降低了泄密風險。葡萄牙裏斯本天主教大學組織行為學研究員德裏瓊·格魯達補充道，離線LLMs猶如智能文字助手，能加速並優化評審意見的撰寫過程，前提是AI工具僅作幫手而非代寫全文。
盡管使用生成式AI工具日益普遍，但知名期刊仍對其持謹慎觀望態度。2024年底針對78種頂級醫學期刊AI評審指南的調查顯示，59%的期刊完全禁止評審環節使用AI技術。其餘期刊允許使用，但提出了不同要求。三大出版集團對AI評審的態度也大不相同。愛思唯爾集團目前禁止審稿人使用生成式AI工具輔助審稿；威利和施普林格·自然集團則允許“有限使用”，但須披露使用細節，並嚴禁將論文上傳至在線平台。
智能助手紛紛上線
鑒於主流學術期刊對AI自主評審持審慎態度，科研團隊紛紛開發輔助人類評審的生成式AI工具。
比如，斯坦福大學計算生物學家詹姆斯·周團隊打造的“反饋代理”審稿係統，如同文字雕琢大師，能自動識別評審報告中出現的語義模糊等問題，並給審稿人提供相關建議。
荷蘭阿姆斯特丹WBS公司開發的Eliza工具則展現出跨語言處理智能：不僅能向人類評審推薦參考文獻，還能將其他語言的評審內容實時翻譯成英文。創始人澤傑·卡爾森表示，這就像為審稿人配備了一款多語種秘書，但最終決策權仍在人類手中。據悉，該技術已經幫助《歐洲物理評論》雜誌處理了23%的非英語評審內容。
由英論閣出版集團和查爾斯沃思屬公司攜手開發的“審議助手”則能快速識別違反匿名規則的論文。不過，該工具也可能產生帶有偏見的評審意見，如誤認為英語為母語作者的論文更具創新性。
英國初創公司Grounded AI打造的Veracity係統堪稱“打假利器”，可以驗證引用文獻的真實性，以及文獻與文章觀點是否相符。此外，它還能標記高重複率段落，防範抄襲風險。該公司聯合創始人尼克·莫利描述稱，這位不知疲倦的學術偵探，專治文獻注水。
Alchemist review則能快速提煉論文核心發現，評估研究方法的創新性，並驗證數據的可重複性。美國物理聯合會出版社目前正在旗下兩家期刊上試運行該軟件。據悉，該係統已經攔截了7篇涉嫌數據造假的投稿。
由澳大利亞認知神經科學家尚恩·伊爾哈特等人開發的Paper Wizard，能生成多頁評審報告，並對論文的方法論進行係統性審查，開發者將其定位為這是一種“預審階段的智能助手”。
包括威利出版集團在內的一些出版商也在嚐試開發內部AI工具助力同行評審。
學術批判力不可或缺
關於AI評審，人們最大的擔憂是，其未來會取代人類評審員。
加拿大非營利學術服務公司OurResearch聯合創始人賈森·普瑞姆是AI評審的狂熱擁躉，他表示，未來所有論文或都將由AI評審。
學術傳播顧問克裏斯·萊昂納德也預測，盡管目前的AI係統無法完成人類評審員的全部工作，比如精準判斷論文的原創性等。但是，隨著技術不斷精進，AI生成的評審報告的質量將顯著優於大多數人類評審。而且至關重要的是，AI的工作效率很高。
不過，他也強調，就像自動駕駛需要人類監督一樣，AI評審必須配備“思想製動係統”。在必要的情況下，啟動二次評審。
包括波伊索在內的一些科學家則認為，AI不具備評審所需的批判性思維，提出的內容大多是“泛泛而談”。華盛頓大學進化生物學家卡爾·伯格斯特龍也表示，LLMs遠不足以寫出合格的同行評審報告。寫作即思考，如果審稿人將評審工作外包給AI，會導致評審內容流於膚淺。
波斯達姆·曼則聲稱，盡管AI確實能對某些評審人的報告進行潤色。但LLMs基於訓練數據和輸入內容生成統計概率上看似合理的文本，其輸出幾乎總會包含錯誤。
英國牛津大學學術倫理研究中心主任艾瑪·威爾遜更是警告稱：當算法開始評判人類智慧，人們失去的不僅是審稿人的專業判斷，更是學術共同體最珍貴的批判性思維。
如果科學界開始接受AI審查，那麽就需要製定強有力的透明度標準，AI審查的每個細節、使用的每個提示詞等，都必須予以公開。
