Springer Nature, unul dintre cei mai mari editori academici din lume, și Google DeepMind au anunțat un parteneriat de cercetare pentru a construi un asistent de evaluare inter pares bazat pe inteligență artificială, conceput pentru a ajuta cercetătorii să evalueze manuscrisele mai eficient – și pentru a ușura un proces de revizuire care este supus unei tensiuni tot mai mari.
Colaborarea, anunțată pe 26 octombrie, combină experiența Springer Nature în gestionarea evaluării inter pares cu modelele Google DeepMind Gemini AI. Un prototip este deja testat, deși partenerii nu au anunțat un calendar pentru o implementare mai largă. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
De ce evaluarea inter pares este sub presiune
Evaluarea inter pares este mecanismul de control al științei moderne și se luptă să țină pasul. Potrivit anunțului, volumul tot mai mare de depuneri și complexitatea tot mai mare a cercetării impun cerințe suplimentare peer reviewers - cercetătorii care își oferă timpul voluntar pentru a evalua manuscrisele pentru reviste.
Noul asistent este conceput pentru a ajuta recenzenții să navigheze în manuscrise complexe, să analizeze volume mari de text, diagrame și cifre și să identifice zonele care necesită o examinare mai atentă. Intenția, spun partenerii, este de a elibera timpul recenzenților, astfel încât aceștia să se poată concentra asupra întrebărilor care necesită expertiză și judecată științifică de specialitate - părțile muncii care nu pot fi predate unei mașini.
Construit pe Gemeni — și păstrat în interiorul pereților naturii Springer
Asistentul este dezvoltat cu kitul de dezvoltare agent (ADK) de la Google și funcționează în întregime în mediul privat Gemini Enterprise al Springer Nature. Potrivit partenerilor, această abordare asigură că manuscrisele și alte conținuturi utilizate pentru dezvoltarea și testarea sistemului rămân în infrastructura securizată a Springer Nature, protejând confidențialitatea autorului și a recenzenților.
Această alegere de design abordează una dintre cele mai persistente preocupări legate de AI în publicarea academică: ce se întâmplă cu cercetarea nepublicată atunci când este procesată de modele terțe. Păstrând întregul flux de lucru în propriul mediu, Springer Nature susține că recenzenții vor avea încredere doar într-un asistent care nu lasă niciodată manuscrisul să părăsească clădirea.
Saskia Steinacker, Chief Product Officer la Springer Nature, a încadrat proiectul ca pe un exercițiu de experimentare responsabilă.
„Experiența și judecata recenzenților sunt fundamentale pentru evaluarea inter pares”, a spus Steinacker în anunț. „Pe măsură ce cercetarea crește în volum și complexitate, avem oportunitatea de a explora modul în care AI poate sprijini în mod responsabil această expertiză, ajutând recenzenții să-și concentreze timpul acolo unde contează cel mai mult și asupra întrebărilor care necesită o judecată științifică de specialitate. Pentru noi, inovația și încrederea trebuie să meargă mână în mână.
Pe baza istoricului Google Research AI
Proiectul se bazează pe experiența Google în dezvoltarea instrumentelor de cercetare AI, inclusiv ScholarPeer și Deep Review - eforturile anterioare de a aplica modele de frontieră mecanicii evaluării științifice.
Seshu Ajjarapu, Senior Director of Applied AI la Google DeepMind, a declarat că parteneriatul urmărește să abordeze tensiunea pe care volumele tot mai mari de trimiteri o pun asupra procesului de revizuire.
„Deblocarea descoperirii științifice necesită o experiență de evaluare inter pares, care este atât riguroasă, cât și sincronizată cu ritmul cercetării”, a spus Ajjarapu. „Acest parteneriat reunește experiența în publicare științifică a Springer Nature și cercetarea de frontieră a Google DeepMind. Împreună, construim o platformă care ameliorează presiunea volumului de trimiteri în creștere, respectând în același timp cu strictețe standardele editoriale ale revistelor de top din lume. Este un prim exemplu al modului în care AI poate consolida structurile fundamentale ale științei moderne.”
Știrea a fost raportată de Research Information, Research Professional News și Times Higher Education, toate citând anunțul comun.
Asistenți, nu înlocuitori
Ambele companii sunt explicite că instrumentul este menit să sprijine recenzenții umani, mai degrabă decât să îi înlocuiască. Explorarea prototipului se concentrează pe modul în care AI ar putea face ca evaluarea inter pares să fie un proces mai interactiv, fără a scoate experții umani din buclă, judecata științifică finală rămânând la recenzori și editorii de reviste.
Acea poziționare contează. Peer Review este instituția care certifică afirmațiile științifice, iar experimentele cu automatizarea unor părți ale acesteia au atras atenția înainte. Sakana AI, un laborator AI cu sediul în Tokyo, a raportat anterior că sistemul său de examinare AI a semnalat erori de bază ale revendicărilor în aproximativ șapte din zece lucrări pe care le-a examinat - un rezultat care a alimentat dezbaterea atât cu privire la promisiunea, cât și la limitele automatizării controlului științific.
Declarația lui Springer Nature că „inovația și încrederea trebuie să meargă mână în mână” se citește ca un răspuns direct la acest scepticism: compania testează ce poate adăuga AI, spune, în timp ce este clar unde rămâne responsabilitatea.
Parte a unui flux de lucru mai larg
Pentru Springer Nature, asistentul face parte din eforturile mai ample de a simplifica fluxurile de lucru de publicare pentru autori și recenzenți, alături de platforma sa de publicare internă, Snapp. Pentru Google DeepMind, este un alt pas într-o strategie de încorporare a modelelor Gemini în fluxurile de lucru științifice și profesionale, mai degrabă decât limitarea acestora la chatbot-uri pentru consumatori.
Parteneriatul reflectă un interes din ce în ce mai mare în industria editorială față de potențialul AI de a sprijini fluxurile de lucru academice de publicare – în special pe măsură ce volumele tot mai mari de trimiteri și lucrările din ce în ce mai complexe și bogate în date pun presiune asupra unui grup de recenzori care este în mare parte format din voluntari neplătiți.
Ce se întâmplă în continuare
Companiile nu au anunțat încă un calendar pentru implementarea mai largă a asistentului și multe detalii rămân deschise: ce jurnale l-ar putea folosi mai întâi, cum vor interacționa recenzenții cu rezultatele sale și dacă instituțiile care s-au ferit de AI în publicare vor accepta abordarea sa față de confidențialitate.
Deocamdată, etapa de testare a prototipului este mesajul. Dacă asistentul funcționează așa cum este descris, cele mai obositoare părți ale revizuirii – trecerea prin manuscrise lungi, verificarea cifrelor, căutarea secțiunilor care au nevoie de ochiul unui specialist – ar putea deveni mai rapidă, în timp ce judecata umană din centrul evaluării inter pares rămâne exact acolo unde este.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
