ChatGPT代寫論文？ AI對學術出版的“滲透”遠比你知道的更多 _人工

最新的人工智能聊天機器人引起了大量的，除了它能夠用自然流暢的語言與人類對話外，傳聞中由它撰寫的論文已經可以“以假亂真”了。很多人對于人工智能在學術領域的應用抱有疑慮，認為這可能會帶來更多的不確定性，但其實多年來在學術出版的各個環節，AI已經開始承擔越來越多的任務了，“代寫”論文只不過是一種最新的嘗試。
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在最近的一次以“學術出版中的人工智能”為主題SSP網絡研討會上，三位出版界人士交換了他們對人工智能現狀及未來發展的看法：人工智能意味著什么？這類新興技術正在如何改善或者損害學術出版？當有哪些值得注意的趨勢？人工智能潛在的風險又是什么？
如何定義AI？
HK：對我來說，人工智能是一系列基于算法的技術的總稱，這些技術可以解決以前需要人類思考的復雜任務。我認為應該叫它“有助于決策的軟件解決方案” 。
PG：正如 Larry所說：“人工智能是尚未完成的事情” 教科書的定義是：人工智能是關于智能代理的構建和設計。“智力”一詞分為兩部分：一方面是學習;另一方面，解決問題。在實踐中，意味著機器能夠自我學習并解決類似的問題。
LLW：我將人工智能定義為一組技術，可以執行通常由人類完成的任務，并且需要更高水平的智能或知識才能執行。最近，人工智能主要是指直接從數據中學習的模型，而不是以結構化的方式簡單編碼人類的知識。
哪些AI目前被用于學術出版？
HK：我已經想不出學術出版過程中有哪個領域沒有AI介入了！
在制作階段，有很多工具可以自動排版，尤其是在圖書出版方面，許多出版商正在使用自動分類或文案編輯服務。出版后，有搜索引擎和推薦工具使用AI對內容進行分類，并通過數據分析推薦“我接下來應該看什么？”
PG：這是一個很好的總結！除了這些之外，我還看到了兩個主要領域：一是智能總結：例如通過快速瀏覽大量論文并提取關鍵信息，幫助讀者節省大量時間；二是在自然語言處理（NLP）領域的發展，這可以帶來更精準的語義搜索，將論文的可發現性大大提高，并且通過提取關鍵信息自動擴展到潛在的相關領域。
LLW：在發布和使用過程中有很多步驟：搜索、推薦、訪問、閱讀、寫作。人們不可能專注于所有事情人工智能論文結語，但我最感興趣的是AI有助于閱讀，并在學術背景下解釋論文。我看到許多多文檔和跨文檔的工具可以在一篇論文和其他文獻之間建立聯系。
在閱讀方面，我們可以做很多事情。例如，AI可以支持精簡摘要：我們有一個TLDR（Too Long, Didn’t Read!）功能，它提供一到兩句論文的摘要，這可以幫助你確定你是否應該閱讀一篇論文。一旦你決定打開一篇論文，你就有5-50頁幾千上萬字的文本，而書籍就更多了。如何幫助人們在大量文字中快速找到所需要的部分？另一項技術是問答系統，人們只需在對話框中提問，AI將在論文中主動搜索找到正確的部分。
是否有新工具專門尋找文檔之間的相似之處？
LLW：相似性可能意味著很多不同的東西。一個有趣的發展方向是自動查詢系統，可以用其他工作的證據來驗證一篇新論文中提出的主張。其他初步模型可以執行文獻綜述搜索之類的操作，我認為此程序的模型可以幫助學者更快地完成工作。我特別感興趣的一個領域是臨床研究：加快臨床領域系統綜述的方法。
HK：在查重方面，正在與合作，STM也正在開發新工具，尋找新提交論文之間的相似之處。
PG：AI可以告訴你文檔之間的相似之處。兩個例子是：首先，在最近的人工智能會議上自動聚類論文的工具Zeta Alpha；其次，當查詢結果為零時該怎么辦？使用一些新工具，可以找到內容相似的論文，在這方面新工具進展很大。
LLW：推薦審稿人是這項技術非常有用的一個領域！目前完全的自動化審查還不現實，但是這方面的應用大有可為。
AI能夠為同行評審提供支持或者完全取代嗎？
LLW：審稿過程中有兩個瓶頸：一個是找到合適的審稿人，另一個是讓他們寫高質量的評審意見。如果采用自動化分配審稿人的機制，大多數情況下，效率會很差，因為只是發送審稿邀請而沒有與審稿人建立人際關系，人們往往會婉拒或不回復。如果AI在尋找審稿人的過程中對候選人解釋被選中的理由，會顯得更有人情味一些。
如果嘗試使用AI直接撰寫部分評審意見，其中比較規范化的部分完全可以，比如有關參考文獻的驗證等，而如果是對于論文的修改意見目前看依然需要人工來完成。
圖源：
PG：AI肯定不能判斷論文是否提出了新穎的想法，但是這些工具可以幫助回答有關研究過程是否符合科學規范的問題：是否遵循了STAR方法，完全可以按照某種清單來檢查，這方面的工作AI的效率可能會高得多。對于論文整體價值的評估人工智能論文結語，則涉及到了更加人性化的部分。
HK：如果你說的是篩選論文，那么像，或這樣的工具可以幫助檢查數字和表格的完整性。使用人工智能檢查圖像，例如偽造和重復使用非常重要。我認為這與其說是審稿人的責任，不如說是出版商的責任。在出版商方面，我認為進行基本的身份檢查也很重要：作者或評論者是他們所說的那個人嗎？論文有時不是來自真實的人——假作者或者AI ，這都需要檢查。作者名單中有的來自完全不相干的機構，他們合作的可能性有多少？
PG：海倫，我有一個問題要問你。為一篇論文找到審稿人是如此困難，而對于審稿人來說，有很多事情要做！您認為我們可以在多大程度上減輕負擔？
HK：尋找審稿人的系統正在發展，也許我們需要轉向半自動的論文寫作，AI輔助完成那些標準化的部分，而審稿人也只需審查論文的某一部分即可。
編輯 AdW：我發現有趣的是，我們看到人類和AI工作之間的融合：Lucy說我們仍然需要人類的介入，但Helen和Paul都指出，科學中有一些部分主要由機器完成，這些部分既可以由AI編寫，也可以由AI檢查。如果我們考慮一個極端的情況，在一個完全自動化的實驗室里：如果機器本身可以寫報告呢？誰來讀這些報告呢？其他機器？
新的問題：AI開始寫論文了，人類怎么辦？
LLW：我們應該問的一個問題是：論文的目的是什么，它們是供人類閱讀的嗎？如果有一種方法可以突出論文所做的具體貢獻，也許可以減輕閱讀的負擔。甚至是人類制作更多的論文供計算機閱讀？例如，如果正在運行的實驗，計算機可以生成一個報告來完整復制所有設置，以便另一臺計算機可以重做這些設置，這將提高可重復性。我認為兩者都有空間：AI可以快速獲得更多的數據，然后去粗取精；論文的發表和撰寫完全數字化，節省能源和資源，人類則專注于解釋和溝通。
實驗室里的機器人。
圖源：, Inc.
HK：不同的學科情況有所不同。我確實看到了AI在自然科學和應用技術等方面的進展，但是在人文學科中還沒有什么發展。
PG：關于剽竊的話題，我想向介紹一個內容真實性計劃：Adobe和其他公司正在努力識別圖像的真實性，他們的目標是跟蹤和報告轉換和圖像的來源，對于出版商來說，這很有幫助。
AI對學術出版的影響
PG：對于出版商來說，必須意識到自動化決策過程可能蘊含的法律風險，必須搞清楚讓人工智能參與一些核心出版過程意味著什么？對AI的信任包含對算法本身潛在風險的防范嗎？這些問題相當復雜，必須在一開始就仔細研究。
LLW：我對一些人主張將作者的附加信息刪除的做法有疑問。促進公平似乎總是正確的，但是在論文出版中身份信息很重要，將隸屬關系等信息排除并不足以達到匿名化，但是可能會對作者的工作造成新的不公平。很多時候作者的性別和種族等因素會影響我們的寫作方式，以及最終的論文應該如何解釋。
如果我們回到最初的目標：是根據單一的標準來評判每篇論文，還是根據每篇論文本身的優點來評估每篇論文？這些都是復雜的問題，出版商應該綜合考慮。目前的發表機制確實存在很多問題。
學術出版商應如何對待AI？
PG：首先，一定要擁抱AI！這是一個如此前沿的領域，與人工智能領域的研究人員合作對出版商來說是一個好主意。
HK：給AI很多完善、干凈、處理良好的數據集！
LLW：我同意：數據將變得越來越重要。目前很難判斷哪些數據（來自出版商）可用于二次使用。例如，元數據、圖像、引文是否可用？如果將使用條款嵌入到文檔中，我們就不必費力地找出是否可以重復使用論文中的數據。
附錄：Helen King 的部分AI工具清單
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參考文獻：
本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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