学术出版中的审稿疲劳不仅仅是工作量的问题，而是一个复杂的挑战。通过分析学术界当前审稿疲劳的根源，作者提出了利用人工智能（AI）改进审稿流程的可能性，同时强调人类判断的重要性。
审稿疲劳的根源
同行审稿是学术出版的基石，但随着出版量的增长，审稿疲劳已成为一个严重问题。审稿人员的疲劳不仅仅来自工作量的增加，更由于缺乏激励和认可，导致参与动机减弱。研究表明，审稿疲劳的核心原因在于缺少足够的动力，尤其是当审稿工作缺乏职业发展的回报时，学者们往往会感到疲惫并拒绝审稿邀请。
选择审稿人的偏见
同行审稿长期以来依赖于西方国家的审稿人，尤其是北美和欧洲。这导致了审稿网络的集中化和视角的局限性。尽管全球的研究产出持续增长，但绝大部分的审稿请求仍然集中在这些地区。与此同时，像中国、印度和巴西等新兴科研大国的学者却没有得到充分利用，语言和时区差异也增加了全球参与的难度。此外，历史性偏见和引用偏差进一步加剧了这一不平衡。研究显示，边缘化的学者往往被忽视，他们的工作和研究成果得不到应有的关注。
为了应对这些挑战，建议采取以下策略：
1. 教育与培训：定期为编辑人员提供教育和培训，帮助他们识别和减少意识和无意识的偏见。
2. 数据收集与透明性：出版商应收集准确的编辑与审稿人员构成数据，以促进透明和公平的决策。
3. 扩展审稿网络：主动邀请来自全球南方的学者参与审稿，特别是提供培训和支持，帮助他们克服语言和技术障碍。
4. 共同审稿：鼓励审稿者之间进行合作，通过共同审稿减少工作负担，并提升审稿质量。
激励机制的创新
学术界长期以来将同行审稿视为义务工作，忽视了其对学者职业发展的潜在价值。然而，随着学术出版量的增加，单纯依赖义务/志愿已难以持续。为了提升审稿积极性，学术界需要建立更强的激励机制。除了金钱奖励，还应通过认可和职业发展奖励来激励审稿人员。
1. 学术信用系统：建立“同行审稿积分”制度，将审稿活动纳入学术晋升和考核体系。
2. 专业认证体系：设立审稿人员等级认证，审稿质量可以决定晋升等级。
3. 可见性平台：开发审稿记录的公开档案，并通过奖励机制提升审稿人员的学术地位。
4. 职业发展机会：为优秀审稿人员提供优先担任编辑委员会或资助审稿的机会。
这些激励措施有助于将审稿工作提升为学术职业中的重要环节，增强审稿人员的参与动力。
AI 与人类合作：提高审稿效率
人工智能（AI）可以大大减少审稿过程中的行政负担，提升效率。例如，AI 可以帮助更精准地匹配审稿人员与稿件，确保审稿人具有相关的专业背景，从而加速审稿过程。此外，AI 还可以承担数据验证、语言翻译、错误检查等任务，使审稿人可以集中精力于论文的核心内容分析。通过提供初步的研究总结或要点，AI 可以为审稿人提供有价值的支持，帮助他们高效完成审稿工作。
尽管 AI 能够在许多方面优化审稿流程，但它并不能取代人类审稿者的判断。AI 应作为一个支持系统，帮助审稿者处理繁琐的细节工作，使他们能够集中精力进行深度分析。
要有效解决审稿疲劳，必须从偏见和效率两方面入手，进行综合改革。建议从以下方面入手：
1. 多样化审稿来源，特别是邀请全球南方学者参与。
2. 通过奖励机制和职业发展机会激励审稿者参与。
3. 利用 AI 技术来提高效率，而不是替代人类的专业判断。
通过这些措施，学术出版中的审稿过程可以变得更加高效、公平，并且能够更好地吸引全球各地的学者参与，从而提升审稿质量和学术成果的可持续发展。
