利用AI技术高效提升学术论文的同行评审流程

编辑 | matrix

众多学者在接受审稿邀请时常常面临一种普遍现象：这意味着一天的时间将被占用。他们在文稿上耗费数小时进行标注，却发现需要更多时间来全面理解内容，才可给予连贯而有效的反馈。

因此，许多研究人员出于对自身时间和精力的珍惜，已开始婉拒这些审稿邀请。

然而，科学的本质是一个共同体的努力。众所周知，许多期刊编辑在紧迫的截止日期前正努力寻觅能够提供高质量反馈的合格审稿人。当那些具有专业知识的学者频频拒绝编辑的请求时，这无疑会对科学进步产生消极影响。

为深入探讨这一现象，研究者 Dritjon Gruda 在社交媒体上开展了一项非正式调查。他在1月份通过 Facebook 和 LinkedIn 发布帖子，询问学术同行在审阅论文时所耗费的时间。

近900名学者参与了调查，结果数据显示，超过40%的受访者通常在一次审稿中花费2至4小时，超过25%的人表示他们花费的时间超过4小时，而令人意外的是，有14%的人承认自己投入的时间远超4小时——有时甚至需要整整8小时或更多。一些受访者对此数据感到震惊，尤其是考虑到在作者试图理解反馈时，审稿人的评论往往显得支离破碎或肤浅。

那么，是否存在一种更有效的论文审阅方法，能够在不牺牲质量和流程完整性的前提下，提高审稿的效率？多年来，研究者们逐渐完善了一种流程，帮助他们显著减少每次审稿所需时间，同时仍能提供全面而建设性的评论。

高效审稿的三步法

高效的审稿过程可分为三个简单而明晰的步骤：

1、快速浏览：首先迅速浏览摘要、引言、方法和结果部分，以掌握整体情况。如果分析似乎合理，可继续阅读余下的论文；若发现显著缺陷，这可能表明该文稿应被拒绝，而无需逐行编辑整个手稿。

2、口述记录：利用文本编辑工具中的听写功能（例如 Windows 的 Voice Access 或 Mac 的 Voice Control），实时记录阅读过程中的思考。如此可避免草率的笔记或事后回忆打字反馈的麻烦，显著节省审稿时间。

3、内容优化：将口述笔记输入离线大型语言模型（LLM），以明确和组织反馈。诸如「根据以下笔记撰写批判性审稿信，保持专业语调」的简易提示便可满足需求。即使没有编程能力，像 GPT4ALL 这样的工具也容许在本地离线加载和运行 LLM，毋需将敏感的手稿上传至云端。在处理未发表研究时，保密性尤为重要，外部数据上传可能引发伦理甚至法律问题。

离线 LLM 的应用

在保密性极为重要的情况下，使用类似 GPT4ALL 的离线「无编码」设置，是保护敏感或未发表工作的最佳选择。其使用步骤如下：

1、安装 GPT4ALL（兼容 Windows、macOS 和 Ubuntu Linux）。

2、选择合适的大型语言模型：打开 GPT4ALL，点击左侧面板的「Models」，下载适当的 LLM，以达到输出质量与硬件需求的合理平衡。

3、开始对话：点击「Chats」开启对话，经过短暂的模型加载后，用户便可在聊天界面中键入或粘贴文本与笔记。

需要强调的是：LLM 并非旨在替审稿人完成整个审稿过程。尽管1月份在 arXiv 预印本服务器上发布的调查数据表明，自动化学术论文评审（ASPR）能够加速评估并改善结构，但 ASPR 工具在专业领域知识、偏见及数据安全性方面依旧面临挑战。

相关链接：https://arxiv.org/abs/2501.10326

相反，LLM 应被用于识别冗余，提升措辞及组织建议，审稿人最终对论文的方法论、发现及对该领域的整体贡献做出判断。

通过该流程，审稿人应能够得到一份结构化的、按部分划分的评论，这可迅速整合成一份连贯的审稿报告。然而，在正式开始前，应检查出版商对生成式人工智能（AI）的政策。

某些出版商允许审稿人利用生成式 AI 工具整理书面反馈，但通常绝对禁止将手稿或审稿文本上传至云端——保密性至关重要。在本地离线运行 LLM，可以使审稿人遵循政策并保持作者的匿名性。

成效与启示

这种工作流程帮助众多研究者节省了大量时间：他们以往可能需花费半天时间审阅的手稿，如今若论文方法合理，仅需30至40分钟即可。如存在重大缺陷，审稿速度更是更快——因无需花费时间改进一篇不可发表的论文。

长的审评过程。

学术工作者面临着教学、申请资助与研究等多重责任的平衡。随着投稿数量的增加，耗费数日时间于单一手稿的审阅已不可行。

然而，放弃并不是解决问题的办法。通过聚焦于论文的核心内容，并结合高效的笔记技巧与人工智能的语言处理能力，审稿人可以为作者提供所需的反馈，而不至于使自身筋疲力尽。这种方法不仅减轻了认知负担，同时也维护了审稿生态系统的健康，确保了经验丰富的审稿人能够持续参与该领域。

尽管同行评审仍然是推动科学进步的根基，它的实施并不必过度消耗审稿人的精力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-00526-0