介紹
人工智慧（AI）的快速發展為學術出版格局帶來了重大變革。最顯著的創新之一是人工智慧驅動的編輯決策支援系統 (EDSS)的開發。這些系統可協助期刊編輯管理投稿、選擇同儕審查員、發現道德問題並做出明智的出版決策。
儘管人工智慧工具因提高效率、減少偏見和簡化編輯工作流程而受到稱讚，但人們仍然擔心它們的可靠性、道德影響以及在決策中應被信任的程度。本文探討了人工智慧驅動的編輯決策支援系統的有效性，並研究了它們在學術出版中的優勢、挑戰和未來前景。
什麼是人工智慧驅動的編輯決策支援系統？
人工智慧驅動的編輯決策支援系統 (EDSS)是一種自動化工具，旨在協助期刊編輯和出版商評估研究手稿。這些系統整合了機器學習演算法、自然語言處理 (NLP) 和大數據分析，以評估提交論文的品質、相關性和完整性。
AI驅動的EDSS的主要功能：
✔手稿篩選：人工智慧掃描提交的內容是否有抄襲、引用不完整和格式錯誤。
✔審稿者選擇： AI 根據專業知識、可用性和過去的表現將稿件與合適的同儕審查者進行配對。
✔剽竊和道德合規：人工智慧工具可以偵測重複內容、圖像處理和道德違規行為。
✔統計與資料分析：人工智慧驗證資料一致性、統計準確性和研究結果中的潛在錯誤。
✔編輯建議： AI 根據提交品質和與期刊範圍的一致性提供初步決定（接受、修改或拒絕） 。
透過自動執行這些任務，人工智慧驅動的 EDSS 顯著減少了人類編輯的工作量，使他們能夠專注於內容評估和複雜的道德考慮。
人工智慧驅動的編輯決策支援系統的優勢
1. 更快、更有效率的稿件篩選
✔與傳統編輯工作流程所需的數週或數月相比，人工智慧可以在幾分鐘內分析手稿。
✔減少編輯瓶頸，確保更快的審核流程和更快的出版時間表。
✔加快稿件拒稿的初步篩選，幫助期刊維持較高的投稿標準。
2. 提高準確性和一致性
✔人工智慧確保統一的評估標準，減少人類評估的差異性。
✔高精度辨識抄襲、文字竄改和不適當的引用。
✔最大限度地降低編輯偏見的風險，確保基於客觀數據進行公正的評估。
3. 加強同儕審查員的選擇
✔ AI 根據先前的工作、專業知識和過去的審查表現將手稿與專家審查員進行配對。
✔透過交叉引用作者和審閱者網絡避免利益衝突。
✔擴大多元化、合格評審員隊伍，提升同儕審查的品質。
4. 加強科學研究誠信與倫理合規
✔ iThenticate 和 Turnitin等人工智慧工具可以偵測手稿中的抄襲和自我抄襲。
✔影像分析工具可辨識偽造或操縱的視覺效果，確保研究的完整性。
✔人工智慧檢查資料一致性，發現統計異常和報告中的錯誤。
5. 數據驅動的編輯決策
✔ AI 提供引用影響、期刊範圍和讀者偏好的趨勢分析。
✔幫助編輯確定投稿是否符合期刊的重點和讀者群。
✔幫助期刊根據過去的出版趨勢優化其接受和拒絕率。
雖然這些好處說明了人工智慧驅動的 EDSS 的變革潛力，但也存在一些必須解決的顯著挑戰和限制。
人工智慧驅動的編輯決策支援系統的挑戰與局限性
雖然人工智慧驅動的編輯決策支援系統 (EDSS) 提供了效率和自動化，但它們也帶來了必須解決的挑戰，以維護學術出版的研究完整性和公平性。
1. 缺乏背景理解
⚠人工智慧缺乏評估複雜研究貢獻所需的批判性思考技能和細緻的解釋能力。
⚠難以評估新穎性、原創性和理論深度，尤其是在前沿研究中。
⚠無法全面掌握跨領域研究，導致在細分領域進行錯誤分類或給予錯誤推薦。
⚠缺乏辨識隱含論點、非常規方法或創新理論架構的能力。
⚠嚴重依賴結構化數據，因此難以評估研究的定性方面，例如清晰度和連貫性。
2. 倫理問題與偏見風險
⚠如果對無法充分代表不同地區、學科或作者背景的資料集進行訓練，人工智慧模型可能會強化偏見。
⚠存在著偏好高影響力機構和知名研究人員而非早期職業學者或獨立研究人員的風險。
⚠在處理先前文獻有限的新興科學學科的研究時，人工智慧可能難以做出公正的評估。
⚠出版商和編輯必須實施定期偏見審計和透明度措施，以確保做出公平的人工智慧決策。
⚠必須執行道德準則，防止人工智慧加劇學術出版的系統性不平等。
3.過度依賴人工智慧推薦
⚠一些編輯可能過度信任人工智慧產生的建議，認為人工智慧是絕對可靠的，並且無法進行獨立評估。
⚠人工智慧應該作為支援工具，而不是人類編輯監督和判斷的替代品。
⚠過度依賴人工智慧可能會忽略手稿評估中的人類專業知識、創造力和道德考量。
⚠人工智慧產生的評估可能會被表面化，導致稿件接受或拒絕時出現誤判。
⚠人類編輯必須嚴格審查人工智慧的見解，並確保最終決定符合學術和道德標準。
4.資料安全和隱私風險
⚠人工智慧編輯系統處理機密研究數據，引發了人們對數據隱私和智慧財產權安全的擔憂。
⚠期刊必須遵守嚴格的資料保護法規（例如 GDPR、HIPAA），以防止未經授權的存取或違規行為。
⚠人工智慧工具需要強大的加密和存取控制機制來保護敏感的研究資訊。
⚠未經授權的人工智慧資料外洩可能會損害同行評審的機密性，並使未發表的研究受到利用。
⚠定期進行人工智慧系統審計和合規性檢查對於維護研究出版的安全性和道德完整性是必要的。
5. 評估新研究的挑戰
⚠人工智慧系統依賴現有文獻，這使得它們在評估突破性或非常規研究方面效率較低。
⚠在文獻稀少或過時的快速發展領域中，有低估研究價值的風險。
⚠人工智慧可能難以辨識挑戰現有範式或引入新方法的變革性研究。
⚠基於人工智慧的建議可能會無意中拒絕缺乏引用歷史但具有很高潛在影響的新想法。
⚠人工編輯介入對於確保創新研究得到公正和知情的評估至關重要。
這些限制凸顯了將人類專業知識與人工智慧驅動的編輯決策相結合的重要性，同時加強道德保障，確保透明度，並不斷完善人工智慧模型，以實現公平和負責任的學術出版。
在編輯決策中實施人工智慧的最佳實踐
為了最大限度地提高人工智慧驅動的編輯決策支援系統 (EDSS) 的有效性，出版商和編輯應遵循以下最佳實踐：
1. 保持人機混合方法
✔人工智慧應該作為決策支援工具，而不是做出自主的編輯決策。
✔編輯在最終做出接受或拒絕決定之前，必須嚴格評估人工智慧產生的見解。
✔鼓勵人工智慧驅動的分析與人類編輯判斷之間的協作，以平衡自動化與專業知識。
✔人工智慧應該協助完成重複且耗時的任務，讓人類編輯專注於定性評估。
✔制定明確的指導方針，說明何時以及如何將人工智慧建議納入決策過程。
2.確保人工智慧決策的透明度
✔人工智慧模型必須產生可解釋的輸出，使編輯能夠理解決策背後的原因。
✔期刊應公開交流人工智慧在編輯過程中的作用，以維持作者和審查者的信任。
✔實施文件實踐，讓作者檢視受人工智慧影響的決策或標記不一致之處。
✔建立人工智慧審計追蹤來追蹤決策並評估其長期的公平性和有效性。
✔為編輯和審稿人提供培訓，教導他們如何有效解讀人工智慧驅動的建議。
3. 解決偏見和道德問題
✔人工智慧系統應接受定期審核，以偵測和減輕稿件評估中的偏見。
✔出版商必須在不同的資料集上訓練人工智慧，以提高公平性、包容性和全球代表性。
✔人工智慧不應該優先考慮高影響因子期刊或成熟研究人員，而不是新興學者。
✔制定道德準則來管理人工智慧在同儕審查中的作用，確保公平和公正。
✔人工智慧所做的決策應始終接受人工審查，以避免偏見或歧視。
4. 實施強而有力的數據安全措施
✔人工智慧工具必須使用加密協定來保護機密研究資料免於未經授權的存取。
✔期刊應遵守 GDPR 和 HIPAA 等全球資料隱私法規，以維護信任。
✔實施存取控制，確保只有授權的編輯人員才能使用人工智慧驅動的系統。
✔應定期進行安全審核，以識別和修復人工智慧編輯系統中的漏洞。
✔制定處理人工智慧資料的指南，以防止違反道德或濫用資料。
5.定期更新AI系統
✔人工智慧演算法必須不斷完善，以適應不斷發展的出版趨勢和道德標準。
✔應納入編輯、作者和審稿人的定期回饋，以提高人工智慧的效能。
✔應定期根據現實世界的編輯案例測試人工智慧工具，以確保可靠性和公平性。
✔出版商應與人工智慧開發人員合作，整合新的進步並確保符合道德規範。
✔使人工智慧驅動的編輯決策與學術出版領域的行業最佳實踐和監管更新保持一致。
透過遵循這些最佳實踐，出版商和編輯團隊可以利用人工智慧的力量，同時保持同儕審查和出版過程的完整性、透明度和公平性。
結論：人工智慧驅動的編輯決策支援系統有效嗎？
事實證明，人工智慧驅動的編輯決策支援系統在提高同儕審查效率、減少編輯工作量和加強研究誠信方面非常有效。這些工具提供了更快的稿件篩選、改進的審稿人選擇和數據驅動的編輯見解，使其成為現代學術出版的寶貴資產。
然而，人工智慧並非絕對可靠。它缺乏人類的判斷力、背景理解和道德推理，需要強而有力的人類監督。為了確保有效性，期刊必須平衡人工智慧自動化與人類專業知識，實施偏見審計，並執行資料安全措施。
最終，人工智慧驅動的 EDSS 應該補充而不是取代人類的編輯決策。透過採用負責任的人工智慧集成，出版業可以提高效率，同時維護學術研究的可信度。
您是否相信人工智慧能夠做出最終的編輯決定，還是人類的監督應該始終保持重要？讓我們知道您的想法！
