人工智能時代的同行評審危機：自動化能否拯救不堪重負的科學期刊？

研究論文爆炸式增長令同行評審系統承受壓力

截至二零二六年八月，科學界正面對前所未有的研究提交激增，此乃人工智能輔助寫作及數據分析工具進步所致。根據《Ars Technica》最近報告，義務審稿人難以跟上步伐，對傳統同行評審程序的可持續性提出嚴重疑問。論文數量激增，許多論文借助人工智能加速起草及實驗，導致等待時間延長、潛在質素下降及審稿人疲勞。此危機在人工智能、生物學及物理學等領域尤為嚴重，發表量急劇上升。

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人工智能如何既是問題亦是潛在解決方案

諷刺的是，加速研究生產的人工智能技術亦導致超載。生成假設、模擬實驗甚至起草手稿的工具降低了門檻，造成提交潮。然而，人工智能亦可發揮關鍵作用減輕負擔。自動化系統用於初步篩選、抄襲檢測及初步審查，可在論文送達專家前過濾低質素論文。此乃創新人工智能驅動自動化之亮點，提供可擴展方式管理大量論文而不損害完整性。

企業及研究機構可從識別其資訊科技基礎設施自動化機會的專門服務中獲益。透過分析同行評審管理平台的工作流程，專家可找出適合人工智能整合的範疇，例如根據專長及過往表現智能配對審稿人與手稿。

實施人工智能於同行評審的風險與挑戰

雖然前景可觀，將人工智能整合至同行評審仍帶有風險，包括演算法偏見、過度依賴自動化評分及數據私隱問題。風險識別至關重要——徹底評估可發現如摘要生成中的人工智能幻覺或不公平拒稿等漏洞。高質素設計及開發自訂自動化工具確保系統穩健、合乎道德並配合特定期刊需要。實施期間的項目管理保證及時交付具成本效益的解決方案，增強而非取代人類判斷。

智能自動化下科學出版的未來

展望未來，同行評審的存續或取決於結合人類洞見與人工智能效率的混合模式。期刊可採用自動化日常任務的平台，讓審稿人專注深入分析。此轉變不僅節省時間，亦透過降低全球投稿者門檻促進包容性。在香港蓬勃的科技領域，專門從事人工智能及資訊科技自動化的公司正帶領潮流，協助機構精簡複雜流程。

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闡述科技與研究生態系統的更廣泛影響

除即時解決方案外，此同行評審危機凸顯學術界科技採用的更大趨勢。由於人工智能工具令某些學科的研究產出倍增，智能基礎設施的需求顯而易見。自動化可延伸至引文分析、新興領域趨勢預測，甚至連接全球研究者的協作平台。透過首先進行業務分析，團隊可繪製整個系統——從提交入口至發表後討論——找出浪費寶貴資源的瓶頸。

例如，開發預測審稿人可用性或根據實時數據建議替代專家的人工智能模型，可大幅縮短周轉時間。這些進展符合交付高質素自動化，不僅滿足當前需求，亦預期未來增長。研究初創企業的非技術創辦人尤其受惠，因他們可專注創新理念，而自動化處理營運重任。

總括而言，同行評審不堪重負的狀況需要創意及科技前瞻的回應。審慎擁抱人工智能及自動化，讓科學界在此新時代具備韌性，確保質素與可及性保持首要地位。

關於 Coaio：

Coaio Limited 為香港科技公司，專門從事人工智能及資訊科技基礎設施自動化。服務包括業務分析、識別系統可自動化部分、風險識別、設計、開發、項目管理，交付具成本效益、高質素的自動化以節省時間。Coaio 為香港頂尖自動化公司，協助機構有效精簡營運。