同行评议是现代学术出版过程的重要环节和支柱，可以验证研究结果、识别错误、消除潜在的偏见。当然，同行评议也在一定程度上存在周期较长、同行偏颇、抑制创新等问题，人工智能和数字技术的发展有助于更好地解决这些问题。例如，缩短出版时间，通过提升全球连通度来增强同行评议群体的多样性和包容性，推动世界各地的学者进行更密切的合作。同时，数字时代的同行评议也面临人工智能辅助工具是否可信、评议人代表性是否足够等挑战，需要构建同行评议新范式。围绕数字时代的同行评议议题，本报记者采访了有关学者。

　　同行评议面临公平公正挑战

　　美国昆尼皮亚克大学教学中心主任乔纳森·托雷斯（Jonathan Torres）在接受本报记者采访时表示，同行评议作为一种评价方法，在哲学和认识论领域有着悠久的历史。在许多文化中，人们一直认为知识最好是以集体的方式形成，主要是通过交流思想和观点“审查”彼此的思想、论据和调查方法。欧洲启蒙思想家的沙龙和聚会以及佛教寓言“盲人摸象”都是同行评议的早期案例，在这两种情况下，人与人之间的互动对于知识的形成、获得和传播都是至关重要的。同行评议是控制研究质量的一种方法，其所关注的内容包括研究方法是否合理、结果是否合乎逻辑、方法是否产生于可接受的理论框架、结果是否置于可接受的理论框架中等。

　　美国密歇根州立大学新闻学教授埃里克·弗里德曼（Eric Freedman）对本报记者表示，同行评议旨在鼓励学者开展高质量的、其结果可以被其他学者复现的研究。其目的是维护研究的完整性，发现信息中的错误和空白，对论文初稿提出改进建议，并增强对研究准确性和可靠性的信心。当前，同行评议制度受到了一些批评。例如，同行评议的过程漫长，可能需要几个月或更长时间，推迟了重要新成果的发表；同行评议不鼓励创新的思维方式和展示研究成果；等等。

　　在数字时代，实现公平公正的同行评议日益重要。美国霍夫斯特拉大学写作研究与修辞学副教授丽莎·德托拉（Lisa DeTora）认为，随着数字同行评议平台变得越来越重要且操作复杂，对于生活在偏远地区或上网受限的人来说，使用这些平台将变得更加困难。那些缺乏受教育机会的人将永远无法成为合格的同行评议人。强调文化和叙事上的谦逊、从人文社会科学研究中汲取智慧是至关重要的，因为数字时代让更多的人能够更紧密地联系在一起。

　　数字技术改变同行评议实践

　　在数字时代，同行评议制度的优势得以充分发挥，其存在的问题也充分暴露。同时，数字时代的方法和工具为解决同行评议制度面临的问题提供了可能。德托拉表示，首先，质量控制是同行评议的关键目标之一，随着新的数字工具的引入，这一过程可以得到进一步完善。一些数字工具有助于同行评议前的编辑检查。例如，帮助编辑进行文章格式、披露内容等方面的技术检查，以及检查研究方法或统计数据的使用等。目前来看，在同行评议过程中，数字工具多被用于将合适的评议人与其专业领域的论文相匹配，从而减少编辑寻找评议人所需的时间。此外，数字平台要为那些未被充分代表的声音提供被听见的可能，从而丰富学术讨论，使学术环境更加多样化、包容性更强。

　　其次，透明的同行评议实践在推动利益冲突披露的同时加强了学术信任，确保对评议人意见的开放访问，并使作者所做的修改可见，展示研究演变过程。这些做法共同维护了学术出版的可信度和完整性。同行评议相关数字平台和社交媒体正在培育一种动态的协作和网络环境，在这个环境中，研究人员、评议人和出版商之间的联系日益紧密，超越了地理界限。数字同行评议和社交媒体的融合扩展了人们的视野，增强了利益相关者之间的互动，推动了集体知识库的形成。

　　再次，一些新兴的同行评议模式更具敏捷性和包容性，丰富了学术话语，满足了数字时代研究人员和读者不断变化的需求。例如，预印本可以让研究人员迅速分享其成果，促进科学知识的早期传播，而预印本收到的意见可以使作者在将论文提交给期刊之前进行再修改。对于本科生、早期职业研究人员等缺乏同行评议经验的人来说，审查预印本是一种获得此类经验的方式。此外，同行评议的观点发表后，可以引发学术界对论文进行持续的评估和反馈，从而提高研究质量和透明度。协作式评议过程则可以让多方评议人员共同提供评估意见，潜在地减少个人偏见，这也是早期职业研究人员通过与更有经验的同事合作获得同行评议技能的一种方法。

　　最后，技术工具在加强数字化同行评议过程中发挥着重要作用。人工智能解决方案涉及在线提交系统、手稿跟踪系统、协作注释工具等，提高了数字同行评议的效率、透明度和交互性，促进了一个更强大、更易访问的学术出版生态系统的发展。当然，人工智能解决方案并非绝对可靠，因为它们依赖于人工输入的算法，存在一定的局限性。因此，只采用人工智能解决方案是不够的，人们必须尊重在使用人工智能工具时保持研究完整性、保障内容质量和关注伦理问题的核心原则，并确定在同行评议过程中使用人工智能工具作为辅助手段的有效指导方针。为了有效应对数字技术发展带来的新挑战，学术界应该重新塑造同行评议的整个过程，重新评估传统规范，并探索识别不同类型评议人的方法。学术界必须共同努力确保同行评议仍然是学术研究和出版生态系统的基石，政策制定者、学术界和出版行业联合起来，可以通过决策和战略合作塑造学术交流的未来。

　　从人工同行评议到人工智能辅助同行评议

　　德托拉表示，对于采用人工智能辅助的同行评议过程是否可信，一直存在争论，其原因包括对评议人的了解有限、系统中普遍存在的剥削、评议人缺乏有形利益的吸引。虽然当前人工智能运行的评议软件和模型显示出一定的能力，但它们还没有完全准备好取代目前的人工同行评议形式。此外，出版行业过于关注技术创新，而对于这些技术在多样化的社会和文化体系中的推广关注较少。目前，人们还没有花费足够的时间和精力来提高相关技能。未来，一些出版机构需要将资源、专业知识和经验汇集在一起，引导人工同行评议向人工智能辅助的同行评议系统合理过渡。

　　为了有效地进行同行评议，“同行”应该由在该研究领域有经验的人组成，并且可以对知识生产过程提供充分的评估。托雷斯认为，数字时代的到来加快了知识生产的速度，这种快速生产的一个副产品是“知识的民主化”，任何地方的任何人都可以在世界各地生产和分享知识。虽然这种进步有助于提供新的观点和想法，但也意味着“同行”的概念变得非常不明确，导致那些可能没有提出新主题或不具有参与讨论所需专业知识的人参与同行评议。从定义上讲，人工智能是一种复制人类思维的“人工”尝试，没有知觉，不具备意识。人工智能擅长评估逻辑，但评估社会影响、真实性、目的等因素仍然是人类的专长，至少就目前而言，还是需要通过人类来判断同行评议过程中的细微差别。

　　托雷斯进一步解释说，人工智能驱动的同行评议可能会忽视特定研究中隐含的重要背景问题。要发现这些问题可能需要人们具有在特定领域的多年工作经验以及由这些经验带来的社会意识。也许在医学研究中，人工智能在模拟特定药物可能产生的效果方面非常有帮助。但在社会科学领域，当研究围绕生活经验展开时，人工智能可能会让意义过度简化或扁平化。因此，人必须是同行评议中优先考虑的因素。同行评议的过程肯定会随着人工智能而改变，但评议人需要得到补偿、认可，并被授权参与管理这一过程。

　　丹麦奥胡斯大学政治科学系博士后研究人员泽格·霍尔巴赫（Serge Horbach）在接受本报记者采访时表示，ChatGPT等大型语言模型的出现，在学术界引发了一系列讨论。在撰写同行评议报告等各种写作任务中使用它们，可以提高效率。考虑到同行评议在学术出版领域的重要性，探索在同行评议中使用大型语言模型的挑战和机遇似乎迫在眉睫。在大型语言模型生产出第一批学术成果后，预计同行评议报告也将在这些系统的帮助下生成。然而，目前还没有关于如何在评议任务中使用这些系统的指导方针。霍尔巴赫建议，如果大型语言模型被用于撰写同行评议报告，评议人和编辑应披露其使用情况，并对数据安全、保密以及报告的准确性、推理和独创性承担全部责任。