安全倫理
停止自動化同儕審查：LLM 審稿存在嚴重缺陷需謹慎評估
Stop Automating Peer Review Without Rigorous Evaluation
arXiv cs.AI · 2026-05-07
摘要
研究發現大語言模型不應被用來產生學術論文審評。研究對比人類與 AI 審稿發現兩大問題：AI 審稿者存在「群聚效應」導致意見多樣性不足，且 AI 評分極易被操縱——通過改寫論文風格就能顯著提高 AI 審稿分數，而非基於科學內容的實質改進。這揭示了用 LLM 替代人工審稿的重大風險。
●開發者：應警惕在關鍵流程中盲目應用 LLM，需設計更堅實的評估機制
●投資人：學術出版與審稿自動化領域需重新評估技術可行性
●一般用戶：學術生態的完整性和論文品質審查將直接影響知識傳播的可信度
重要性評分
78/100
🟠 值得關注
同儕審查LLM 局限性學術出版AI 安全
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