韩国主播
这有几个显着的迹象。 东说念主工智能器用撰写的驳倒因其追究的口吻和冗长的笔墨而引东说念主防御--这些特征豪放与大型话语模子（LLM）的写稿作风关系。 举例，"值得赞叹"和"一点不苟"等词刻下在同业驳倒中的出现率是 2022 年之前的十倍。 东说念主工智能生成的驳倒也时时流于简短和平淡而谈，豪放不说起所提交论文的具体章节，也缺少参考文件。
这是我和我在加利福尼亚州斯坦福大学的共事在议论 2023 年和 2024 年发表在会论说文集上的约 50，000 篇贪图机科学著作的同业驳倒时发现的。 凭据写稿作风和某些词语出现的频率，咱们估量驳倒中7%-17%的句子是由法学硕士撰写的（W. Liang et al.Proc. Conf. Mach. Learn.235， 29575-29620; 2024）。
缺少时分可能是使用法律硕士撰写同业评议的原因之一。 咱们发现，在旁边截止日历提交的驳倒中，由法律硕士撰写的文本比例更高。 这种趋势只会加重。 刻下，裁剪们也曾在悉力求取实时审稿，而审稿东说念主则被各式条款压得喘不外气来。
红运的是韩国主播，东说念主工智能系统不错匡助处分这些问题。 为此，LLM 的使用必须仅限于特定任务--举例改换话语和语法、回答约略的稿件关系问题以及识别关系信息。 然而，要是不负背负地使用，LLM 有可能芜杂科学程度的齐备性。 因此，当务之急是，科学界应就如安在学术同业评审流程中负背负地使用这些模子制定例范。
领先，必须意识到，刻下的法律硕士无法取代东说念主类大家审稿东说念主。 尽管 LLM 具备一定的才调，但它们无法进行长远的科学推理。 他们或然还会产生无趣味的酬报，即所谓的幻觉。 取得法学硕士撰写的手稿评审主张的议论东说念主员多数悔过，响应主张缺少手艺深度，尤其是在时势论月旦方面（W. Liang et al.NEJM AI1， AIoa2400196; 2024）。 法学硕士也很容易忽略议论论文中的失误。
鉴于这些提神事项，在部署 LLM 时需要三念念此后行的联想和护栏。 对于审稿东说念主来说，东说念主工智能聊天机器东说念主助手不错在同业评议提交之前提供响应，告诉作家何如使朦拢的建议更具可操作性。 它还不错迥殊表露论文中可能被审稿东说念主遗漏的部分，这些部分也曾处分了审稿中提倡的问题。
为了匡助裁剪，LLM 不错检索和回归关系论文，匡助他们了解职责的布景，并核实是否礼服了投稿查对表（举例，确保正确弘扬统计数据）。 这些齐是风险相对较低的 LLM 应用门径，要是实施安妥，不错简约审稿东说念主和裁剪的时分。
然而，即使在履行低风险的信息检索和回归任务时，LLM 也可能会犯失误。 因此，应将 LLM 的输出后果视为一个起头，而不是最终谜底。 用户仍应交叉查验 LLM 的职责。
期刊会通议可能会倾向于使用东说念主工智能算法来检测同业评议和论文中使用 LLM 的情况，但其功效有限。 天然这种检测器不错迥殊表露东说念主工智能生成文本的显的确例，但也容易产生误报--举例，将母语不是英语的科学家撰写的文本秀雅为东说念主工智能生成的文本。 用户也不错通过有战略地请示 LLM 来幸免检测。 检测器豪放很难分辨LLM的合理使用（举例润色原始文本）和不妥贴使用（举例使用聊天机器东说念主撰写整篇弘扬）。
归根结底，防患东说念主工智能应用同业评审的最好时势可能是在评审流程中促进更多的东说念主际互动。 OpenReview 等平台饱读舞审稿东说念主和作家进行匿名互动，通过多轮筹商来处分问题。 一些主要的贪图机科学会议和期刊刻下齐在使用 OpenReview。
在学术写稿和同业评审中使用 LLM 的波浪不行违反。 为率领这一滑变，期刊会通议地点应制定明确的率领计算，并竖立关系轨制加以履行。 至少，期刊应条款审稿东说念主透明地败露他们在审稿流程中是否以及何如使用LLM。 咱们还需要相宜东说念主工智能期间的改进型互动同业评议平台，它不错自动将LLM的使用限制在有限的任务界限内。 与此同期，咱们还需要更多对于东说念主工智能何如负背负地协助完成某些同业评审任务的议论。 竖立社区门径和资源将有助于确保LLM既成心于审稿东说念主、裁剪和作家，又不毁伤科学流程的齐备性。
作家：James Zou韩国主播
