SpringerNature的試點測試表明，生成性人工智能(GenAI)工具可能很快會改變作者、編輯和評審人員的評審流程。該出版商強調，人工智能將是對人類同行審稿人的補充，而非取代。

　　在數字時代，提供高質量、及時的同行評審是具有挑戰性的。生成性人工智能(GenAI)能否為此提供解決方案?在《研究信息》上的一篇意見文章中，SpringerNature的內容創新總監Markus Kaindl表示，GenAI工具可能很快會改變作者、編輯和評審人員的評審流程。

　　現代同行評審：日益復雜的挑戰

　　當前的同行評審系統日益龐大且復雜。Kaindl指出，作者在向審稿人解釋學科特定數據時往往遇到困難，并且對反復要求澄清和修改感到沮喪;編輯則面臨投稿量不斷增加和時間壓力加大的雙重挑戰，難以找到合適的審稿人。由于高度專業化或跨學科的投稿內容，審稿人在審稿時也常常難以提供既詳細又建設性、公正且符合專業要求的反饋。

　　AI的輔助作用

　　根據SpringerNature的試點測試，Kaindl報告稱，GenAI可能很快會在以下幾個方面發揮作用：

　　·在提交過程的早期為作者提供“可操作的反饋”，幫助減少時間消耗大的修改輪次。

　　·通過草擬預評審意見，提前突出論文的優缺點，并優化期刊選擇，進一步加速編輯流程。

　　·為審稿人生成預審草稿，并通過簡化復雜的學科特定內容，促進跨學科評審。

　　此外，GenAI工具還可以幫助在評審過程中保障研究誠信。SpringerNature已開發了兩款此類工具：Geppetto用于檢測AI生成的內容，防范論文工廠活動;而SnappShot則分析PDF文件中的凝膠和印跡圖像，幫助識別重復內容。

　　依然以人為本

　　Kaindl強調，GenAI應當是對人類專業知識的補充，而非取代。他表示，AI工具應補充并增強現有的篩選系統。SpringerNature的AI應用方法注重促進社區(包括作者、編輯和評審人員)的積極參與，通過嚴格測試應對AI偏見，同時為試點測試創建了安全環境，以防止未發布的手稿泄露。

　　Kaindl認為，GenAI工具可能已經開始在同行評審過程中發揮作用。通過采用GenAI技術，出版商可以幫助制定其有效使用的實踐，了解其局限性，并為學術出版的未來做好準備。

　　延伸知識閱讀：國外期刊同行評審制度及評審流程

　　國外期刊的同行評審(Peer Review)制度是學術出版的核心環節，旨在保障研究的科學性和嚴謹性。

　　1、主要評審類型

　　(1)單盲評審(Single-blind Review)

　　特點：評審人知道作者身份，但作者不知道評審人身份。

　　優勢：評審人可更自由地批評，避免人情壓力。

　　常見領域：傳統模式，多用于自然科學領域(如IEEE、Springer期刊)。

　　(2)雙盲評審(Double-blind Review)

　　特點：作者和評審人雙向匿名。

　　優勢：減少作者身份(如資歷、機構)對評審的偏見。

　　常見領域：人文社科(如APA期刊)、部分生物醫學期刊。

　　(3)開放評審(Open Review)

　　特點：評審人與作者身份公開，甚至公開評審報告。

　　優勢：提高透明度，促進學術對話。

　　例子：eLife、BMC系列部分期刊。

　　(4)透明評審(Transparent Peer Review)

　　折中方案：匿名評審，但最終出版時公開評審記錄(如Nature Communications)。

　　2、期刊評審流程

　　初審(Editorial Screening)

　　編輯快速篩選稿件是否符合期刊范圍和質量標準(拒稿率可達30%-50%)。

　　送審(Reviewer Selection)

　　編輯邀請2-5名領域專家(通常需避開作者提供的利益沖突人選)。

　　評審階段

　　評審人評估創新性、方法嚴謹性、結論可靠性等，提出修改或拒稿建議。

　　終審決定

　　編輯綜合評審意見決定：直接接收(罕見)、小修/大修(R&R)、或拒稿。

　　作者應對審稿意見建議：

　　回應審稿意見：逐條回復修改，禮貌解釋分歧點。

　　選擇合適期刊：關注期刊的評審速度(可通過JCR或期刊官網查詢平均周期)。

　　申訴權利：若認為評審不公，可向編輯申訴(需提供充分證據)。

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