由机器替代人劳动的自动化生产模式是整个社会发展的趋势，它已经渗透到了我们生活的各个方面。但是机器不同于人，只能完成一些高重复性、低“智能”的任务。但是，像科学学习这种智力游戏，在现阶段或者今后相当长的一段时间，还都不是自动化生产可以替代的。
但在学术出版方面，自动化“生产”学术文章的尝试有抬头迹象。过去的几年里，很多由计算机自动生成的“虚假论文”被提交并最终顺利发表。2005年美国麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室的3个学习生编写了一个软件程序SCIgen，能够自动生成无意义的英文计算机科学学习论文。规范的文章格式跟满眼的专业词汇还是让人觉得挺像那么回事的，但是只要仔细琢磨文章就会发现，这些文字就是一堆废话。但问题是这些文章却顺利地被录用发表了。这件事情也在学术界引起了轩然大波。
不光是自动化的论文，现在由计算机自动生成的假的同行评审也已经出现。意大利科学家已经开发出了能够自动生成同行评审报告的软件。严格的同行评审是学术论文发表过程中非常重要的一个环节，是学术出版质量控制的主要方法。如果这个过程都自动化了，那么将对学术出版有何影响呢？自动化在现代同行评审过程中应该发挥怎样的作用呢？自动化能否取代传统的人工评审过程呢？
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相信绝大局部的学习人员都认同：评审过程如果依赖自动化则会破坏科学的完整性。作为产生假同行审查软件创造者之一的EricMedvet认为：这些自动化程序或软件，很容易被不诚实的学者或掠夺性的期刊滥用。但同时另一局部学习人员则认为自动化可以帮助解决同行评审中的一些问题。只要使用得当，自动化可以在算法和数据，以及文本挖掘等方面帮助减少人为错误。
传统的人工评审过程很大程度上依赖于人的劳动力。不少认真负责的审稿人审稿时对文章的文字局部也会进行细致的审查，而这个繁琐的过程占用了审稿人大量宝贵的时间。此外，传统的人工评审过程还不可避免地存在一些问题，例如同行竞争，利益冲突或偏见等因素造成的延迟审稿。事实上，审稿过程中的某些环节是可以交由程序来自动实施的。试想，如果审稿人在接受审稿的同时，也收到一份由程序自动产生的关于文章的引用完备性、文字拼写、语法错误的评估，以及是否存在类似文章而未被引用的报告。这样审稿人就只需要对文章的核心——学术价值局部进行审查，例如文章的创新性或者推导过程等等。这样就大大节省了审稿人的时间和精力，也有助于加速审稿进程。
现在的人工智能技术发展非常迅速。AlphaGo的出现让所有人都大吃一惊。谁也不能下断言，再过十年，计算机在语言解析方面会不会得到巨大的突破。随着数据挖掘技术的发展，利用大数据和人工智能技术对文章的创新性进行审查也是有可能的，说不定做得比人还好。因为审稿人可能只读过上千篇论文，但是程序却可以检索到几百万篇文章，并且提炼出文章的核心观点。
出版商们也在不断努力，例如预扫描软件和抄袭检测程序已经处于实用阶段。近日，开放存取出版商BioMedCentral已经启动一个试点项目，以找出是否有可能对同行评审过程的某些方面或环节实施自动化。例如使用文本挖掘，支持同行评审以同样的方式重复提交检查（Aries）或抄袭检测软件交叉检查（iThenticate）。不少期刊也都参与到了这个试点项目中来。投稿到这些期刊的论文除了正常的同行评审过程还将被发送到StatReviewer软件来自动检查文章的数据和完整性。
尽管像StatReviewer这样的程序不可能取代传统评审和编辑的作用，但他们可以使学术出版过程更加透明和高效。尽管同行评审饱受批评，但它仍是目前评价稿件质量最好的方法。同行评审的自动化进程也不可能取代传统的人工评审过程。但只要使用得当，它是可以帮助期刊编辑和评审人员更好地做出决策的。对于在审稿过程引入新的技术，科研人员应该持欢迎态度，要学会拥抱变化。但是这个过程也不适合盲目冒进，需要逐步引入。因为一旦出现大的纰漏，对学术界的影响将是非常恶劣的。
来源：Enago英论阁论文评审过程的自动化对学术出版的影响 |
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