学界はピアレビューを支援するために人工知能を急速に採用しているが、この変革に関する対話は十分に行われていない。Christian Birdは研究IDEプロジェクトで、AI査読システムは効率を向上させる一方で、新たなバイアスを持ち込み、レビュープロセスの透明性を損なう可能性があると指摘する。
Birdの研究は、現在の多くのAI査読ツールが訓練データに依存しており、そのデータ自体が歴史的なバイアスを含む可能性があることを強調する。それを修正しなければ、AIはこれらのバイアスを増幅し、特定の研究分野や著者グループに対する不公平な扱いにつながる恐れがある。
一方で、AIの客観性は、研究方法の見落としや革新的研究の過小評価などの人的ミスをある程度減らすことができる。しかしBirdは、AIに過度に依存するとレビュープロセスが機械的になり、人間の査読員が提供できる深い理解や創造的なフィードバックが失われると警告する。
AIの可能性を最大限に引き出しつつレビューの公正性を維持するために、Birdは学界がより広範な対話を行い、AIツールの設計と使用において倫理と多様性を考慮した明確なガイドラインを策定することを提案する。