關於人工智能在同行評審中我們尚未進行的對話
本文探討了人工智能在學術同行評審中應用的重要但常被忽視的議題，引用Christian Bird的研究觀點，分析了AI輔助評審的潛在利弊。
學術界正在迅速採用人工智能來協助同行評審，但圍繞這一轉變的對話卻遠遠不夠。Christian Bird在其研究IDE項目中指出，AI審稿系統雖然能提高效率，卻可能引入新的偏見，並削弱評審過程的透明度。
Bird的研究強調，當前許多AI評審工具依賴於訓練數據，而這些數據本身可能包含歷史偏見。如果不加以糾正，AI可能會放大這些偏見，導致對某些研究領域或作者羣體的不公平對待。
另一方面，AI的客觀性在一定程度上可以減少人為錯誤，例如對研究方法的忽視或對創新性研究的低估。然而，Bird警告説，過度依賴AI可能會讓評審過程變得機械化，失去人類評審員所能提供的深度理解和創造性反饋。
為了充分發揮AI的潛力，同時保持評審的公正性，Bird建議學術界應開展更廣泛的對話，制定明確的指南，確保AI工具在設計和使用時考慮到倫理和多樣性因素。