为什么“在科学同行评审中使用AI人工智能充满危险。”
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2025 年早些时候，阿德莱德大学公共卫生学院的高级研究员蒂莫西?休?巴克，在其学术手稿的同行评审流程里，发现了一些异常状况。
巴克长期致力于确保可靠证据应用于政策等领域的研究，此次提交评审的论文围绕系统评价实施展开。同行评审在学术出版环节意义重大，本应发挥严格评估作用。然而，今年 1 月巴克收到的评审意见呈现出诸多怪异之处。评审意见风格单一、缺乏深度，既未标注需改进内容的具体位置，也未给出实际示例。例如，评审员要求删除冗余解释，却不说明哪些属于冗余；给出的参考文献排序方式不合期刊规范；甚至针对不存在的副标题发表意见，还对无需存在的 “讨论” 部分提建议。
巴克为验证评审是否由 AI 生成，将手稿上传至 ChatGPT - 4o 等三个 AI 模型，对比发现模型输出与评审意见极为相似。而副主编与评审员的反馈质量差异巨大，副主编的意见清晰且有帮助，评审员的则混乱无用。
巴克向主编反映了问题，主编对其表示感谢。尽管无法确证评审由 AI 生成，但相似性已引发关注。AI 虽为研究带来便利，可用于同行评审时，由于目前指导意见混杂、效果存疑，需要严格监督。期刊和编辑应确保作者有知情权和选择权，评审员需如实披露 AI 使用情况，避免 AI 不当应用影响学术成果质量。这一事件经 The Conversation 于 2025 年 4 月 28 日报道，揭示了 AI 参与学术同行评审潜藏的风险 。
https://www.startupdaily.net/topic/artificial-intelligence-machine-learning/what-i-noticed-raised-my-concerns-why-using-ai-in-scientific-peer-review-is-fraught-with-danger/
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