Springer Nature, uno dei più grandi editori accademici al mondo, e Google DeepMind hanno annunciato una partnership di ricerca per creare un assistente di revisione tra pari basato sull'intelligenza artificiale progettato per aiutare i ricercatori a valutare i manoscritti in modo più efficace e per alleviare un processo di revisione che è sotto crescente tensione.
La collaborazione, annunciata il 26 ottobre, combina l'esperienza di Springer Nature nella gestione della revisione tra pari con i modelli di intelligenza artificiale Gemini di Google DeepMind. Un prototipo è già in fase di test, anche se i partner non hanno annunciato un calendario per una diffusione più ampia. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra aggiornamenti sull'intelligenza artificiale.
Perché la peer review è sotto pressione
La peer review è il meccanismo di controllo della scienza moderna e fatica a tenere il passo. Secondo l’annuncio, l’aumento dei volumi di proposte e la crescente complessità della ricerca stanno imponendo ulteriori richieste ai revisori tra pari, i ricercatori che offrono volontariamente il loro tempo per valutare i manoscritti per le riviste.
Il nuovo assistente è stato progettato per aiutare i revisori a navigare tra manoscritti complessi, analizzare grandi volumi di testo, grafici e figure e identificare le aree che richiedono un esame più approfondito. L'intenzione, dicono i partner, è quella di liberare tempo dai revisori in modo che possano concentrarsi sulle questioni che richiedono competenze e giudizio scientifico specialistico, le parti del lavoro che non possono essere affidate a una macchina.
Costruito sui Gemelli e mantenuto all'interno delle mura della natura di Springer
L'assistente è in fase di sviluppo con l'Agent Development Kit (ADK) open source di Google e funziona interamente all'interno dell'ambiente privato Gemini Enterprise di Springer Nature. Secondo i partner, questo approccio garantisce che i manoscritti e gli altri contenuti utilizzati per sviluppare e testare il sistema rimangano all'interno dell'infrastruttura sicura di Springer Nature, proteggendo la riservatezza dell'autore e del revisore.
Questa scelta progettuale risponde a una delle preoccupazioni più persistenti sull’intelligenza artificiale nell’editoria accademica: cosa succede alla ricerca non pubblicata quando viene elaborata da modelli di terze parti. Mantenendo l'intero flusso di lavoro all'interno del proprio ambiente, Springer Nature dimostra che i revisori si fideranno solo di un assistente che non lascia mai che un manoscritto lasci l'edificio.
Saskia Steinacker, Chief Product Officer presso Springer Nature, ha definito il progetto come un esercizio di sperimentazione responsabile.
"L'esperienza e il giudizio dei revisori sono fondamentali per la peer review", ha affermato Steinacker nell'annuncio. “Man mano che la ricerca cresce in volume e complessità, abbiamo l’opportunità di esplorare come l’intelligenza artificiale può supportare responsabilmente tale competenza, aiutando i revisori a concentrare il proprio tempo dove conta di più e sulle questioni che richiedono un giudizio scientifico specialistico. Per noi, innovazione e fiducia devono andare di pari passo. Ciò significa testare ciò che l’intelligenza artificiale può aggiungere pur avendo chiaro dove rimane la responsabilità”.
Basandosi sul track record di ricerca sull'intelligenza artificiale di Google
Il progetto si basa sull'esperienza di Google nello sviluppo di strumenti di ricerca sull'intelligenza artificiale, tra cui ScholarPeer e Deep Review, i primi tentativi di applicare modelli di frontiera ai meccanismi della valutazione scientifica.
Seshu Ajjarapu, Senior Director of Applied AI presso Google DeepMind, ha affermato che la partnership mira ad affrontare la tensione che i crescenti volumi di invii impongono al processo di revisione.
"Sbloccare la scoperta scientifica richiede un'esperienza di revisione tra pari che sia rigorosa e in sintonia con il ritmo della ricerca", ha affermato Ajjarapu. "Questa partnership riunisce l'esperienza nel campo della pubblicazione scientifica di Springer Nature e la ricerca di frontiera di Google DeepMind. Insieme, stiamo costruendo una piattaforma che allevia la pressione dei crescenti volumi di invii, rispettando rigorosamente gli standard editoriali delle principali riviste del mondo. È un ottimo esempio di come l'intelligenza artificiale può rafforzare le strutture fondamentali della scienza moderna."
La notizia è stata riportata da Research Information, Research Professional News e Times Higher Education, che hanno tutti citato l'annuncio congiunto.
Assistenti, non sostituti
Entrambe le società sono esplicite sul fatto che lo strumento è destinato a supportare i revisori umani piuttosto che a sostituirli. L’esplorazione del prototipo si concentra su come l’intelligenza artificiale potrebbe rendere la revisione tra pari un processo più interattivo senza rimuovere gli esperti umani dal ciclo, lasciando il giudizio scientifico finale ai revisori e agli editori delle riviste.
Questo posizionamento è importante. La peer review è l’istituzione che certifica le affermazioni scientifiche e gli esperimenti con l’automazione di parti di essa hanno già attirato l’attenzione in passato. Sakana AI, un laboratorio di intelligenza artificiale con sede a Tokyo, aveva precedentemente riferito che il suo sistema di revisione dell’intelligenza artificiale aveva segnalato errori fondamentali in circa sette articoli su dieci esaminati, un risultato che ha alimentato il dibattito sia sulla promessa che sui limiti dell’automazione del controllo scientifico.
L’affermazione di Springer Nature secondo cui “innovazione e fiducia devono andare di pari passo” si legge come una risposta diretta a questo scetticismo: l’azienda sta testando ciò che l’intelligenza artificiale può aggiungere, afferma, pur essendo chiara su dove rimane la responsabilità.
Parte di un flusso di lavoro più ampio
Per Springer Nature, l'assistente fa parte di un impegno più ampio volto a semplificare i flussi di lavoro di pubblicazione per autori e revisori, insieme alla sua piattaforma di pubblicazione interna, Snapp. Per Google DeepMind, si tratta di un altro passo nella strategia di incorporare i modelli Gemini nei flussi di lavoro scientifici e professionali anziché limitarli ai chatbot dei consumatori.
La partnership riflette il crescente interesse del settore editoriale per il potenziale dell’intelligenza artificiale nel supportare i flussi di lavoro dell’editoria accademica, in particolare perché i crescenti volumi di invii e gli articoli sempre più complessi e ricchi di dati mettono sotto pressione un pool di revisori composto in gran parte da volontari non retribuiti.
Cosa succede dopo
Le aziende non hanno ancora annunciato un calendario per un più ampio impiego dell’assistente, e molti dettagli rimangono aperti: quali riviste potrebbero utilizzarlo per prime, come i revisori interagiranno con i suoi risultati e se le istituzioni che sono state diffidenti nei confronti dell’intelligenza artificiale nell’editoria accetteranno il suo approccio alla riservatezza.
Per ora, il messaggio è la fase di test del prototipo. Se l’assistente lavora come descritto, le parti più noiose della revisione – sfogliare lunghi manoscritti, controllare i dati, cercare le sezioni che necessitano dell’occhio di uno specialista – potrebbero diventare più veloci, mentre il giudizio umano al centro della revisione tra pari rimane esattamente dov’è.
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