如何偵測 AI 生成的論文審查？

Core Concepts

大型語言模型 (LLM) 如 ChatGPT 的使用日益普及，引發了人們對其潛在濫用的擔憂，特別是在學術同行評審過程中。

Abstract

如何偵測 AI 生成的論文審查？

這篇研究論文探討了如何偵測 AI 生成的學術論文審查。作者們強調了維護同行評審過程完整性的重要性，並指出現今大型語言模型 (LLM) 如 ChatGPT 的使用日益普及，引發了人們對其潛在濫用的擔憂。

開發能夠區分人類撰寫和 AI 生成的論文審查的方法。
評估這些方法在面對諸如詞彙替換和改寫等攻擊時的穩健性。

作者們提出了兩種偵測 AI 生成審查的方法：

基於詞頻的方法 (TF)：此方法基於 AI 和人類在使用特定詞性（如形容詞、名詞和副詞）方面的差異。
基於審查再生方法 (RR)：此方法利用了 LLM 在給予類似提示時會產生風格和內容一致的審查的特性。

作者們使用從 ICLR 和 NeurIPS 會議收集的 1,480 篇論文的資料集來訓練和評估他們的方法。他們還進行了詞彙攻擊和改寫攻擊，以測試這些方法的穩健性。

Key Insights Distilled From

'Quis custodiet ipsos custodes?' Who will watch the watchmen? On Detecting AI-generated peer-reviews

by Sandeep Kuma... at arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.09770.pdf

Deeper Inquiries

隨著 AI 文字生成技術的進步，我們如何確保同行評審過程的長期完整性？

隨著 AI 文字生成技術如 ChatGPT 的進步，確保同行評審過程的長期完整性面臨著越來越大的挑戰。以下是一些建議：

開發更先進的 AI 文字偵測器： 如同文中提到的 TF 模型和 RR 模型，持續開發和改進 AI 文字偵測器，使其能夠更準確地識別 AI 生成的文字，特別是針對那些經過潤飾或修改的文字。
建立明確的 AI 使用規範： 學術期刊和會議應制定明確的政策，規範 AI 工具在同行評審過程中的使用。 這些政策應明確說明允許和禁止的行為，例如是否允許使用 AI 工具進行潤色、檢查證明或解釋概念。
加強審稿人的培訓和教育： 對審稿人進行培訓，讓他們了解 AI 文字生成技術的潛在影響，以及如何識別 AI 生成的文字。 同時，強調審稿人應對審稿內容的原創性和準確性負責。
探索新的同行評審模式： 研究和嘗試新的同行評審模式，例如公開同行評審、雙盲同行評審或引入第三方審稿機構，以減少 AI 文字生成技術對評審過程的潛在影響。
結合人工和 AI 審查： 可以考慮將 AI 文字偵測工具作為輔助工具，由編輯或資深審稿人對其結果進行審查和判斷，以確保最終決策的準確性和可靠性。
總之，確保同行評審過程的長期完整性需要學術界共同努力，制定明確的規範、開發有效的工具、加強教育和探索新的模式。

如果 AI 生成的審查在某些情況下可以提高審查過程的效率和有效性，我們是否應該完全禁止使用 AI 工具來撰寫審查？

雖然 AI 生成的審查在某些情況下可能有助於提高效率和有效性，例如協助非英語母語的審稿人進行語言潤色，或幫助審稿人快速理解不熟悉的概念，但完全禁止使用 AI 工具來撰寫審查可能是過於絕對的做法。
更合理的做法是制定明確的使用規範，在確保審查品質和倫理的前提下，允許 AI 工具在特定環節發揮輔助作用。 例如：

允許使用 AI 工具進行語言潤色： 對於非英語母語的審稿人，可以使用 AI 工具來改進語言表達，但前提是審稿人必須仔細檢查修改後的內容，確保其準確性和原意。
允許使用 AI 工具進行事實核查： 審稿人可以使用 AI 工具來驗證論文中提到的數據、信息或參考文獻的準確性，但不能完全依賴 AI 工具的判斷，仍需審慎評估。
禁止使用 AI 工具生成完整的審查意見： 審稿人應獨立思考，根據自己的理解和判斷撰寫審查意見，不能直接使用 AI 工具生成的內容。
總之，在同行評審過程中，應在確保審查品質和倫理的前提下，合理使用 AI 工具，發揮其輔助作用，但不應完全依賴 AI 工具，更不能將其作為替代人工審查的手段。

這項研究的倫理含義是什麼，特別是在資料隱私和演算法偏差方面？

這項研究在資料隱私和演算法偏差方面存在著重要的倫理含義：
資料隱私：

論文和審稿資訊的機密性： RR 模型需要使用論文內容來生成「再生評論」，這可能引發論文和審稿資訊的機密性問題。 尤其是在論文尚未公開發表的情況下，如何確保這些資訊不被濫用至關重要。
資料安全和隱私政策： 使用第三方 AI 工具（例如 OpenAI 的 API）進行文字生成和分析時，需要考慮資料傳輸、儲存和使用的安全性，以及是否符合相關的隱私政策。
演算法偏差：

訓練資料的偏差： AI 文字偵測器的效能取決於訓練資料的品質和代表性。 如果訓練資料存在偏差，例如主要來自特定領域或特定群體，那麼模型可能會對其他領域或群體的文字產生誤判。
模型本身的偏差： AI 模型本身也可能存在偏差，例如對特定寫作風格或語言習慣的敏感度不同，這可能導致模型對某些群體的文字產生不公平的判斷。
應對方案：

資料匿名化和去識別化： 在使用論文和審稿資訊訓練 AI 模型或進行分析時，應盡可能對資料進行匿名化和去識別化處理，以保護資料隱私。
開發更公正的 AI 模型： 研究人員應致力於開發更公正的 AI 模型，例如使用更具代表性的訓練資料，或採用技術手段來減少模型偏差。
建立倫理審查機制： 在開發和應用 AI 文字偵測工具時，應建立相應的倫理審查機制，評估其潛在的倫理風險，並制定相應的防範措施。
總之，在 AI 文字偵測技術的發展和應用過程中，必須充分重視資料隱私和演算法偏差等倫理問題，並採取有效的措施來規避風險，確保技術的合理和負責任地使用。