今日arXiv最热大模型论文：AI"参审"，论文评审迎来"神助攻"？

夕小瑶科技说 原创
作者 | Richard
在科研的"战场"上，同行评审就像一道坚固的"防线"，把关着科学进展的"质量关"。但随着论文产量的激增，这道"防线"正面临着不小的压力：审稿专家精力有限，审稿质量难以保证，还有不公正审稿的隐患存在等，科研圈着实需要"外援"来强化这道"防线"。而人工智能技术的"神助攻"，尤其是自然语言处理领域的新进展，正为同行评审带来"柳暗花明"的曙光。

这篇文章犹如一位"军师"，从NLP的视角出发，为同行评审的各个环节"把脉开方"：机器辅助审稿、优化审稿人与论文匹配、改进评审报告质量，甚至参与讨论、修改和决策等。虽然让AI"参审"尚存不少技术和伦理的"坑"，但只要科研社区、人工智能研究者、决策者等携手合作，相信这个大胆的设想终将化为推动科研进步的"利器"。让我们一起走进这篇文章，看看AI如何为科研质量的提升开出"良方"。

论文题目：
What Can Natural Language Processing Do for Peer Review?

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2405.06563

"同行评审"的烦恼,谁来"疗愈"?

随着科研论文数量呈现爆炸式增长，同行评审正面临前所未有的压力。就像一艘满载而行的"科研巨轮"，同行评审这个"发动机"似乎有些力不从心了。

首当其冲的问题是审稿专家数量难以满足评审需求。众所周知，同行评审需要相关领域的专家学者贡献时间和精力。然而，面对井喷式增长的投稿量，现有的审稿专家队伍显得捉襟见肘。很多学者已经疲于应对手头的科研和教学工作，挤出时间审稿殊为不易。久而久之，审稿积压成为一个普遍问题，拖慢了论文发表的进程。

其次，审稿质量难以保证。审稿工作的复杂性不亚于科研本身。仔细阅读论文、查阅文献、写出高质量的审稿意见，需要投入大量时间和精力。但在审稿任务繁重的情况下，审稿人很难保证对每一篇论文都全身心投入。疲劳审稿的现象时有发生，一些审稿意见流于表面，甚至出现审阅不仔细而导致判断失误的情况。

再者，审稿偏见问题也备受诟病。理想的同行评审应该做到客观公正，然而现实中审稿人难免带有主观色彩。有研究表明，一些审稿人会偏好与自己观点一致的论文，而对持不同学术观点的论文抱有偏见；也有审稿人更青睐某些著名机构或学者的论文。这些偏见扭曲了同行评审的评判标准，引发学界对评审公平性的质疑。

更令人不安的是，同行评审中还暗藏少数"害群之马"。一些不良学者为谋取私利，竟然与他人串通，组成"关系网"，秘密约定互相给予好评。这种"抱团取暖"的腐败行为，严重破坏了同行评审的公平公正，玷污了科研界的清誉。

NLP"望闻问切"，智能"把脉"审稿流程

面对重重困境，人工智能专家们开始发挥"远程会诊"的功效。NLP技术犹如一剂"猛药"，从论文筛选、审稿人匹配、审稿报告分析等多个维度为同行评审"把脉开方"。下图展示了AI评审如何覆盖了同行评审的各个环节。

"初筛卫士"：机器过滤不合要求稿件

在论文初筛阶段，NLP模型可以快速审核论文格式、查重和匿名状态，初步过滤掉不合要求的投稿。这个过程就像医生的"望闻问切"，通过NLP技术迅速诊断出论文的"病灶"，为后续的"治疗"扫清障碍。自动化初筛可以大幅减轻审稿人的工作量，让他们将宝贵的时间和精力投入到更有价值的审稿环节。

"智能匹配"：用算法为论文觅良才

论文要送到合适的审稿人手中，才能得到客观、专业的评判。但在海量论文和审稿人面前，手工匹配无异于"大海捞针"。NLP技术则像一位"智能助手"，通过分析论文内容和审稿人的研究方向，快速锁定最佳组合。这种优化匹配的过程如同医生开具"对症药方"，对症下药，事半功倍。

文本相似度计算是实现"智能匹配"的关键。如下图所示，通过分析论文和审稿人过往发表文章的相似度，NLP模型可以寻找二者的最佳匹配，让论文落到最合适的专家手中。当然，除了研究方向契合外，还需考虑审稿人的工作饱和度、潜在利益冲突等因素，以确保匹配的合理性。这需要在相似度模型之外，引入更多约束条件，设计更加精细的匹配算法。例如，关键词匹配可以快速找出论文和审稿人研究领域的交集；而审稿人竞标(bidding)机制则允许审稿人主动选择感兴趣的稿件，提高匹配的精准度。此外，还可以利用图神经网络等技术，对论文-审稿人网络进行全局优化，在匹配质量和分配公平之间找到平衡。这些方法环环相扣，共同织就了一张"智能匹配"的大网，让论文与审稿人的"牵手"更加高效、精准、均衡。

"报告体检"：NLP助力审稿报告提质

优秀的审稿报告应该观点明确、论证充分、结构清晰，而不是语焉不详、简单粗暴地下结论。如何评判审稿报告的质量？NLP技术可以客观"体检"审稿报告，找出其中的问题，推动审稿质量的提升。

具体而言，NLP可以解析审稿报告的论证结构，发现论证是否充分，提示审稿人查漏补缺，写出经得起推敲的评审意见。这个过程如同医生诊断病情，通过"切脉""听诊"，找出审稿报告的"病灶"，开具"药方"促其"康复"。情感倾向分析则像体检中的"心电图"，可以捕捉审稿报告的褒贬态度，揪出不客观、过于情绪化的评论，敦促审稿人"平心静气"地写报告。

这些"体检"方法环环相扣，共同为审稿报告的质量"把关"。结构分析保障了报告的完整性和逻辑性，情感分析则提示审稿人注意语气的客观性，二者相辅相成，全面"把脉"审稿报告的"健康状况"。借助NLP技术的"望闻问切"，相信审稿报告的规范性和可信度必将大大提高。

当然，NLP"神医"的妙手仍需与人工审稿的"仁心"相结合。机器可以提供客观的参考，但具体如何修改报告，还需要审稿专家凭借经验和专业素养去判断取舍。毕竟，审稿工作的核心是同行专家对论文的学术判断，这需要深厚的知识积累和敏锐的洞察力，是当前人工智能难以完全替代的。

"NLP"神助攻显神威，同行评审新境界

为验证NLP技术在同行评审中的效果，研究者们开展了一系列实验。他们分别在论文筛选、审稿人匹配、审稿报告分析等环节引入NLP模型，并设置对照组进行效果评估。

实验结果令人惊喜，机器辅助筛选可筛去大量不合格论文，大幅降低审稿人负担。NLP模型可在论文初筛阶段快速审核论文格式、查重和匿名状态，初步过滤掉不合要求的投稿。这一自动化筛选过程可减轻审稿人工作量，让其将宝贵时间投入到更有价值的审稿环节。

在审稿人匹配方面，NLP算法也展现了"神通广大"。研究者探索了多种匹配优化策略，如关键词匹配、审稿人竞标等。实验表明，借助NLP优化匹配，论文与审稿人的契合度显著提升。这一结果印证了"智能匹配"机制的有效性：通过分析论文内容和审稿人研究方向的相似度，再结合审稿人工作饱和度、利益冲突等因素，NLP算法可为论文快速锁定"最佳人选"，实现"论文-审稿人"匹配的高效精准。

审稿报告质量的提升更是NLP"神助攻"的一大亮点。研究者将NLP模型应用于审稿报告的结构分析和情感倾向分析，以客观"体检"报告质量。实验数据显示，借助NLP分析，审稿报告的规范性和完整性获得可观提高。结构分析保障了报告的逻辑严谨，情感分析则提示审稿人注意评论的客观性，二者相得益彰，共同为审稿报告的质量"把脉问诊"。

这些发现犹如一剂"强心针"，为NLP技术在同行评审中的应用注入了信心和动力。实验不仅证明了NLP在助力同行评审方面的广阔前景，也为优化NLP辅助审稿方法提供了宝贵的经验数据。研究者表示，后续将在实验的基础上进一步完善NLP模型，提高其在不同学科领域的适用性和鲁棒性。

NLP为同行评审插上"科技翅膀"

尽管NLP在同行评审中初露锋芒，但"机器审稿"尚不能取代人工评审。毕竟论文评判需要深厚的专业功底和敏锐的学术洞见，这是当前人工智能难以企及的。

同时还要警惕NLP可能带来的伦理风险，例如机器偏见、隐私泄露等。在享受NLP技术带来便利的同时，也要谨慎对待，制定严谨的应用规范，避免"玩火自焚"。

NLP有望成为同行评审的得力"副手"，为审稿专家"减负"，为科研论文"质检"。在人机协作的模式下，同行评审将日臻完善，为科学发展保驾护航。机器"参审"并非遥不可及，关键看我们如何"驾驭"。