同行评议周是一项全球性活动，自2015年起每年举办一次，国际知名学术出版商、专业学术协会和机构(美国科学促进会、英国皇家学会、国际出版伦理委员会)以及其他重要机构(美国国家科学基金会、欧洲研究理事会)都致力于推动学术交流和同行评审制度的发展。今年，同行评审周的主题是：同行评审中的创新和技术。
博识出版社作为开放出版的一员，很荣幸邀请到来自美国德克萨斯大学的王晨曦助理教授针对本次同行评审周的主题进行线上讨论。
作者简介
王晨曦 助理教授
美国德克萨斯大学
王晨曦博士分别于郑州轻工业大学（2014年）和马萨诸赛大学洛厄尔分校（2022）获学士，硕士和博士学位，2024年加入德克萨斯大学阿灵顿分校，担任计算机科学与工程系教学助理教授。研究方向为人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、人工智能在医疗中的应用等，他不仅是IEEE和ACM的会员，同时也担许多国际会议和期刊的审稿人。
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大家好，我叫王晨曦，是一名教学助理教授，任职于德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系。作为IEEE和ACM会员，我在多个国际会议和期刊担任职务，包括但不限于：
Journal of Computational and Cognitive Engineering（JCCE）
Journal of Smart Health
Journal of Computer Networks
Journal of Computers and Electrical Engineering
Journal of Neurocomputing
今天，我很高兴能分享我对人工智能在同行评审中作用的看法。首先，关于人工智能是否能够有效补充审阅者的价值，我基于丰富的同行评审经验，认为答案是肯定的。人工智能作为一个强大的助手，能够帮助总结大量内容，特别是在文献综述或相关工作部分，这使得评审员能够将精力集中在关键的洞察上。
此外，人工智能还可以识别趋势并提供数据驱动的见解，进一步增强评审员的学术专长。它甚至可以根据评审员的过往评审或偏好，建议他们关注的领域，确保他们的反馈更加有针对性和有效性。
关于技术能否与人类专长相结合，迎接新的同行评审时代，我相信这不仅是可能的，而且是越来越必要的。人工智能可以简化数据处理，发现模式并突出潜在的偏见，而审稿人则应用批判性判断和领域专长。例如，我通常会在大约10天内完成一篇稿件的评审。我认为这对于大多数评审员来说是一个平均水平，但在人工智能的帮助下，我相信评审过程的效率可以翻倍甚至提高三倍。特别是，人工智能可以处理许多让我们困扰的写作问题，使我们能够集中精力于稿件中最关键的部分。
为JCCE期刊撰写评论是一次有益的经历，它让我有机会参与到计算与认知交叉领域的前沿研究中。通过参与JCCE的同行评审过程，我能够运用我的专长提供建设性的反馈，并保持对新兴趋势的了解。我也非常感谢与JCCE编辑和工作人员之间高效且专业的沟通。
谢谢！
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*本文由Bon View Publishing中国办公室编辑撰写，文中涉及到的英文翻译部分，为译者在个人理解之上的概述与转达，详情及准确信息，请参考英文原文。如需转载，请于公众号后台留言咨询。
排版：徐远山
编辑：程文斌
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