Рецензирование было золотым стандартом оценки качества и достоверности научных исследований с 17 века. Однако по мере развития технологий процессы академических и научных публикаций также существенно трансформируются.

Существует множество рутинных задач, которые издателям приходится решать, когда они получают рукопись. Однако недавние достижения в области искусственного интеллекта открывают возможность внедрения полуавтоматических систем экспертной оценки. Это не только сэкономит бесчисленное количество часов, но и потенциально повысит академическую продуктивность. Хотя использование инструментов ИИ имеет множество многообещающих преимуществ, их реализация не лишена проблем.

Преимущества интеграции искусственного интеллекта в издательские рабочие процессы

Инструменты искусственного интеллекта способны обрабатывать большие объемы рукописей за меньшее время, чем люди. Эта возможность обещает сделать процесс публикации более рациональным и быстрым, что в конечном итоге принесет пользу как издателям, так и исследователям. Проверка рукописей, категоризация и обмен с нужными экспертами могут быть выполнены быстро и точно, что приводит к сокращению сроков обработки. Эта эффективность является важнейшим преимуществом в быстро развивающейся академической среде, где своевременное распространение результатов исследований имеет большое значение.

Поскольку ИИ берет на себя рутинные задачи, рецензенты могут больше сосредоточиться на важнейших аспектах своей роли, таких как оценка качества исследований, соблюдение этических стандартов, проверка надежности методологии и обеспечение значимости результатов. Такое смещение ответственности может привести к более вдумчивым и тщательным экспертным оценкам, повышая качество и строгость всего процесса.

Экспертная оценка также тщательно изучается на предмет ее способности усиливать существующие предубеждения в академическом сообществе, например, связанные с полом, языком или институциональной принадлежностью. Эти предубеждения могут стать более очевидными, особенно когда рецензенты испытывают нехватку времени и не могут адекватно отразить свои суждения. Применение инструментов искусственного интеллекта в процессе рецензирования может не только сэкономить время рецензентов, но также помочь выявить и устранить эти предвзятости, что в конечном итоге будет способствовать более справедливому и равноправному оцениванию.

Использование инструментов искусственного интеллекта в существующей системе экспертной оценки

Эти приложения искусственного интеллекта упрощают процесс публикации, улучшают качество публикуемых работ и способствуют большей прозрачности и воспроизводимости научных исследований.

1. Эффективная проверка рукописей. ИИ может быстро просеивать поток входящих рукописей, классифицируя их по тематике, ключевым словам и релевантности содержания. Это помогает эффективно обрабатывать рукописи и направлять их соответствующим редакторам и рецензентам, сокращая время, затрачиваемое на ручную сортировку и распространение.
2. Сопоставление рецензентов. Алгоритмы искусственного интеллекта превосходно выявляют потенциальных рецензентов, анализируя содержание рукописи и сравнивая его с опытом, исследовательскими интересами и предыдущими работами потенциальных рецензентов. Этот интеллектуальный процесс сопоставления сводит к минимуму усилия, необходимые для поиска подходящих рецензентов.
3. Проверка языка и форматирования. Инструменты искусственного интеллекта могут автоматически проверять рукописи на предмет владения языком, грамматики, структуры и проблем с форматированием. Этот автоматизированный контроль качества гарантирует, что представленные статьи соответствуют стандартам публикации, снижая нагрузку на редакторов и рецензентов.
4. Обнаружение плагиата. Системы искусственного интеллекта могут сканировать рукописи на наличие плагиата, помогая поддерживать целостность издательского процесса путем выявления потенциальных этических нарушений.
5. Оценка методов и статистическая проверка. Системы искусственного интеллекта могут генерировать автоматические оценки методов, используемых в исследовательских статьях, помогая рецензентам оценивать качество и строгость исследований. Инструменты искусственного интеллекта также могут проверять рукописи на соответствие стандартизированным правилам отчетности и выявлять статистические ошибки, обеспечивая точность статистического анализа, представленного в исследовательских работах.
6. Анализ прозрачности и воспроизводимости. Инструменты ИИ могут анализировать рукописи на наличие доказательств прозрачности и воспроизводимости, таких как заявления о доступе к данным и документация по версии программного обеспечения, тем самым способствуя честности исследований.
7. Проверка ссылок. Инструменты искусственного интеллекта автоматически проверяют и выделяют несоответствия между цитатами в тексте и списком ссылок, обеспечивая точную и последовательную практику цитирования в исследовательских статьях.

Потенциальные риски, связанные с использованием искусственного интеллекта для рецензирования

Хотя интеграция инструментов искусственного интеллекта в рабочие процессы публикации и рецензирования дает многочисленные преимущества, она также вызывает несколько законных проблем, которые заслуживают тщательного рассмотрения:

1. Предвзятость и справедливость. Системы искусственного интеллекта могут наследовать предвзятость, присутствующую в данных, на которых они обучаются, потенциально закрепляя существующие различия в процессе научных публикаций.
2. Отсутствие человеческого суждения. ИИ не хватает тонкого суждения, опыта и контекстуального понимания людей. Это может привести к ошибкам или неверным суждениям при оценке качества исследований.
3. Проблемы этики и конфиденциальности. Использование ИИ в экспертной оценке может вызвать этические вопросы, особенно с точки зрения конфиденциальности данных, согласия и возможности неправильного использования личной информации.
4. Безопасность данных. Национальные институты здравоохранения (NIH) ввели политику, которая запрещает «научным рецензентам использовать процессоры естественного языка, большие языковые модели или другие генеративные технологии искусственного интеллекта (ИИ) для анализа и формулирования критических замечаний по рецензированию заявки на гранты и предложения по контрактам на НИОКР». Обоснование этого ограничения заключается в опасениях по поводу конфиденциальности, поскольку эти инструменты ИИ «не имеют гарантий относительно того, куда данные отправляются, сохраняются, просматриваются или используются в будущем».
5. Прозрачность и подотчетность. Внутренняя работа алгоритмов ИИ может быть непрозрачной, что затрудняет объяснение и обоснование их решений, что может привести к вопросам подотчетности и справедливости.
6. Чрезмерная зависимость от технологий. Существует риск чрезмерной зависимости от инструментов искусственного интеллекта, что потенциально может привести к снижению критического мышления и опыта рецензентов и редакторов.

Одна из самых интригующих перспектив заключается в том, как ИИ может изменить процесс экспертной оценки. Хотя основная оценка новизны, значимости и методологической строгости статьи остается по своей сути человеческой, ИИ может значительно снизить административную нагрузку на рецензентов и редакторов. Выполняя рутинные задачи, ИИ не только сокращает время и усилия, которые рецензенты должны посвятить административной работе, но также обеспечивает более стандартизированный и безошибочный процесс.

Интеграция ИИ заключается не в замене человеческого опыта, а в его расширении, создании эффективной и действенной экосистемы для распространения знаний. Несмотря на то, что она демонстрирует потенциал для повышения эффективности, необходимо осторожное ее использование для поддержания целостности системы экспертной оценки. Достижение надлежащего баланса между технологическим прогрессом и этическими принципами является ключом к успешной интеграции ИИ.

Оригинал: https://www.cwauthors.com/article/Future-of-Peer-Review/