由機器替代人勞動的自動化生產(chǎn)模式是整個社會發(fā)展的趨勢，它已經(jīng)滲透到了我們生活的各個方面。但是機器不同于人，只能完成一些高重復性、低“智能”的任務。但是，像科學學習這種智力游戲，在現(xiàn)階段或者今后相當長的一段時間，還都不是自動化生產(chǎn)可以替代的。
但在學術出版方面，自動化“生產(chǎn)”學術文章的嘗試有抬頭跡象。過去的幾年里，很多由計算機自動生成的“虛假論文”被提交并最終順利發(fā)表。2005年美國麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室的3個學習生編寫了一個軟件程序SCIgen，能夠自動生成無意義的英文計算機科學學習論文。規(guī)范的文章格式跟滿眼的專業(yè)詞匯還是讓人覺得挺像那么回事的，但是只要仔細琢磨文章就會發(fā)現(xiàn)，這些文字就是一堆廢話。但問題是這些文章卻順利地被錄用發(fā)表了。這件事情也在學術界引起了軒然大波。
不光是自動化的論文，現(xiàn)在由計算機自動生成的假的同行評審也已經(jīng)出現(xiàn)。意大利科學家已經(jīng)開發(fā)出了能夠自動生成同行評審報告的軟件。嚴格的同行評審是學術論文發(fā)表過程中非常重要的一個環(huán)節(jié)，是學術出版質量控制的主要方法。如果這個過程都自動化了，那么將對學術出版有何影響呢？自動化在現(xiàn)代同行評審過程中應該發(fā)揮怎樣的作用呢？自動化能否取代傳統(tǒng)的人工評審過程呢？
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相信絕大局部的學習人員都認同：評審過程如果依賴自動化則會破壞科學的完整性。作為產(chǎn)生假同行審查軟件創(chuàng)造者之一的EricMedvet認為：這些自動化程序或軟件，很容易被不誠實的學者或掠奪性的期刊濫用。但同時另一局部學習人員則認為自動化可以幫助解決同行評審中的一些問題。只要使用得當，自動化可以在算法和數(shù)據(jù)，以及文本挖掘等方面幫助減少人為錯誤。
傳統(tǒng)的人工評審過程很大程度上依賴于人的勞動力。不少認真負責的審稿人審稿時對文章的文字局部也會進行細致的審查，而這個繁瑣的過程占用了審稿人大量寶貴的時間。此外，傳統(tǒng)的人工評審過程還不可避免地存在一些問題，例如同行競爭，利益沖突或偏見等因素造成的延遲審稿。事實上，審稿過程中的某些環(huán)節(jié)是可以交由程序來自動實施的。試想，如果審稿人在接受審稿的同時，也收到一份由程序自動產(chǎn)生的關于文章的引用完備性、文字拼寫、語法錯誤的評估，以及是否存在類似文章而未被引用的報告。這樣審稿人就只需要對文章的核心——學術價值局部進行審查，例如文章的創(chuàng)新性或者推導過程等等。這樣就大大節(jié)省了審稿人的時間和精力，也有助于加速審稿進程。
現(xiàn)在的人工智能技術發(fā)展非常迅速。AlphaGo的出現(xiàn)讓所有人都大吃一驚。誰也不能下斷言，再過十年，計算機在語言解析方面會不會得到巨大的突破。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術對文章的創(chuàng)新性進行審查也是有可能的，說不定做得比人還好。因為審稿人可能只讀過上千篇論文，但是程序卻可以檢索到幾百萬篇文章，并且提煉出文章的核心觀點。
出版商們也在不斷努力，例如預掃描軟件和抄襲檢測程序已經(jīng)處于實用階段。近日，開放存取出版商BioMedCentral已經(jīng)啟動一個試點項目，以找出是否有可能對同行評審過程的某些方面或環(huán)節(jié)實施自動化。例如使用文本挖掘，支持同行評審以同樣的方式重復提交檢查（Aries）或抄襲檢測軟件交叉檢查（iThenticate）。不少期刊也都參與到了這個試點項目中來。投稿到這些期刊的論文除了正常的同行評審過程還將被發(fā)送到StatReviewer軟件來自動檢查文章的數(shù)據(jù)和完整性。
盡管像StatReviewer這樣的程序不可能取代傳統(tǒng)評審和編輯的作用，但他們可以使學術出版過程更加透明和高效。盡管同行評審飽受批評，但它仍是目前評價稿件質量最好的方法。同行評審的自動化進程也不可能取代傳統(tǒng)的人工評審過程。但只要使用得當，它是可以幫助期刊編輯和評審人員更好地做出決策的。對于在審稿過程引入新的技術，科研人員應該持歡迎態(tài)度，要學會擁抱變化。但是這個過程也不適合盲目冒進，需要逐步引入。因為一旦出現(xiàn)大的紕漏，對學術界的影響將是非常惡劣的。
來源：Enago英論閣論文評審過程的自動化對學術出版的影響 |
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