姓名：馬行健
學號：16020199036
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【嵌牛鼻子】：AI代替人工？
【嵌牛導讀】：2016 年美國數(shù)字媒體公司 Vox Media 旗下新聞網站 Vox 發(fā)表了一篇調查了 270 名科學家机错，歸納出科研系統(tǒng)需要解決的 7 宗罪爬范，其中一個就是同行評審，現(xiàn)在人工智能或許可以幫忙解決這個問題弱匪，改善流程青瀑，節(jié)省審稿人的時間。Nature 一篇最新文章報道萧诫，已經有一些學術出版商正在試行 AI 工具斥难，從選擇評論者、檢查統(tǒng)計數(shù)據(jù)帘饶、到總結論文的發(fā)現(xiàn)哑诊。
【嵌牛原文】：2016 年美國數(shù)字媒體公司 Vox Media 旗下新聞網站 Vox 發(fā)表了一篇調查了 270 名科學家，歸納出科研系統(tǒng)需要解決的 7 宗罪及刻，其中一個就是同行評審镀裤，現(xiàn)在人工智能或許可以幫忙解決這個問題竞阐，改善流程，節(jié)省審稿人的時間暑劝。Nature 一篇最新文章報道骆莹，已經有一些學術出版商正在試行 AI 工具，從選擇評論者铃岔、檢查統(tǒng)計數(shù)據(jù)汪疮、到總結論文的發(fā)現(xiàn)。
同行評審的目的是在出版前剔除掉低質量的論文毁习，但這個制度難以避免存在問題智嚷，比如相當耗時，有些審稿人的評審過程不夠仔細纺且，導致錯誤盏道、有缺陷的論文被出版，以及編輯和審稿人知道作者是誰载碌，作者卻不知道編輯和審稿人是誰猜嘱，在這審稿過程中是否會有傾向性等爭議。而要怎么彌補同行評審的不足嫁艇，行業(yè)內也提出一些方式朗伶，像是提高透明度、建立工作組的協(xié)作同行評審等步咪，人工智能搭配人類做裁決论皆，則是一種新作法。
阿姆斯特丹出版業(yè)巨頭 Elsevier 的同行評審管理系統(tǒng) Aries Systems猾漫，在今年 6 月采用了名為 StatReviewer 軟件点晴，該軟件會檢查手稿中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和方法是否合理。此外悯周，許多期刊使用的同行評審平臺 ScholarOne粒督，正在與丹麥的論文及專利在線搜索平臺 UNSILO 合作，UNSILO 利用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）來分析手稿禽翼，通過語義分析自動提出關鍵概念屠橄、總結論文內容。
UNSILO 開發(fā)的初版工具 是從 PubMed Central 學術數(shù)據(jù)庫抓取信息闰挡，PubMed Central 可以將新手稿與 170 萬份已發(fā)布的生物醫(yī)學研究論文的全文進行比較锐墙，為了繼續(xù)擴大信息量，UNSILO 表示解总，后續(xù)很快會增加超過 2000 萬份 PubMed Central 的論文贮匕，同時也與知名的信息數(shù)據(jù)分析機構科睿唯安（Clarivate Analytics）旗下的 ScholarOne 合作。
另外花枫，UNSILO 也會提出哪些關鍵短語最能代表論點或研究發(fā)現(xiàn)刻盐，并會標示出這些主張是否與以前發(fā)表過的論文類似掏膏，讓編輯更快了解研究結果。UNSILO 銷售總監(jiān) Neil Christensen 認為敦锌，使用語義分析來提取文本的主要陳述馒疹，此法通常會比作者提交關鍵字更能清楚地概述論文，但也強調乙墙，此工具并不會做出決定颖变，只是告訴人類在比較此篇手稿和已發(fā)布的論文時有哪些突出之處，評審還是人類听想。
AI 能是人類編輯腥刹、審稿人的助手嗎？
“它不會取代編輯的判斷汉买，但可以讓事情變得更容易些”衔峰，一家英國出版商的顧問 David Worlock 在德國法蘭克福書展上看到了 UNSILO 示范后，給出了這番評語蛙粘，但是他同時提出一個值得思考的問題——AI 潛在的陷阱垫卤，機器學習工具是根據(jù)先前已發(fā)表的論文來進行訓練，這樣的決策系統(tǒng)可能會加強同行評審中的現(xiàn)有偏見問題出牧。
目前看來穴肘，不太相信 AI 的不只 David Worlock 一人，在英國 eLife 期刊領導創(chuàng)新部門的 Giuliano Maciocci 表示舔痕，在想要解決同行評審這個令人頭疼的問題中评抚，UNSILO 提出了有趣的方法，但并不是 eLife 會考慮采用的方案赵讯∮龋“我們并不完全相信它在 eLife 這樣的期刊背景下特別有用耿眉，因為專家思想非常重要边翼，”他說。
另外鸣剪，一家被科睿唯安收購组底、使用機器學習開發(fā)同行評審追蹤工具的初創(chuàng)公司 Publons 聯(lián)合創(chuàng)始人 Andrew Preston 則直言，算法還沒聰明到可以讓人類編輯就根據(jù) AI 提出的信息判斷要接受或拒絕一篇論文筐骇，“這些工具可以確保稿件符合要求债鸡，但絕不會取代審稿人在評估方面所做的工作，”他說铛纬。
讓 AI 嘗試作為同行評審員的意義在于節(jié)省審稿人的時間厌均，由機器做例行性的工作，概念類似于商業(yè)環(huán)境中的機器人流程自動化（Robotic Process Automation告唆，RPA）棺弊，在 AI 的應用領域晶密，比起面部識別、自動駕駛等模她，RPA 或自動化文件處理不是一個聽起來很性感的領域稻艰，但其實商業(yè)潛力不小，除了上述的論文檢視侈净、同行評審之外尊勿，監(jiān)管科技（Regtech）更是熱門議題，簡單來說畜侦，RPA 就是通過自動化軟件來取代需要大量人力的例行性元扔、高重復性的工作，在金融旋膳、法律等領域都有一些實際的落地案例摇展。數(shù)日前，日本軟體銀行旗下的軟銀愿景基金就投資了 RPA 初創(chuàng)公司 Automation Anywhere 3 億美元溺忧。
今年 3 月一家來自以色列咏连、專攻合約審查領域的 AI 初創(chuàng)公司 LawGeex 與斯坦福大學、杜克大學法學院和南加州大學的法學教授合作一項研究鲁森，讓 20 名有經驗的律師與經過訓練的法律 AI 程序挑戰(zhàn)祟滴，在 4 小時內審查 5 項保密協(xié)議（NDA），并確定 30 個法律問題歌溉，包括仲裁垄懂、賠償?shù)龋Y果人類律師平均正確率為 85%痛垛，AI 則拿下了 94％ 的正確率達草慧，而且 AI 只在 26 秒內完成任務，人類律師平均需要 92 分鐘匙头。
但律師不會失業(yè)漫谷，就像論文審查的決定權力仍在人類審稿人手上，AI 帶來的是改善或加速流程的進行蹂析，并抓出人類必須投入大量心力才能抓到的錯誤舔示，訓練有素的 AI 可以在專門、特定的領域達到很好的表現(xiàn)电抚，AI 與專業(yè)人士的協(xié)同合作惕稻，將是未來不可逆的趨勢。
