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許多研究人員都有這樣的體驗：接受審稿邀請往往意味著一整天的時間被占用。他們花費數小時標注手稿，卻發現自己需要更多時間來消化內容才能提供連貫的反饋。

因此，不少學者開始婉拒審稿邀請，以保護自己寶貴的時間和精力。

然而，科學本質上是一項共同體事業。眾所周知，許多期刊編輯正在努力尋找能夠在緊迫期限內提供高質量反饋的合格審稿人。當最具專業知識的人不斷拒絕編輯的請求時，科學進步也將受到影響。

為了深入了解這一現象，研究者Dritjon Gruda在社交媒體上進行了一項非正式調查。他在 1 月份的 Facebook 和 LinkedIn 上發布帖子，詢問學術同行花費多少時間審閱論文。

近 900 名學者做出回應，超過 40% 表示他們通常在單次審稿上花費 2 至 4 小時，超過 25% 表示他們花費 4 小時以上，而令人驚訝的是，14% 的人承認他們投入遠超 4 小時——有時甚至是整整 8 小時甚至更多。一些受訪者對這些數字感到震驚，特別是考慮到作者在試圖理解反饋時，審稿人的評論有時顯得支離破碎或膚淺。

那么，是否存在一種更高效的論文審閱方法——既不損害質量和流程的完整性？多年來，研究者們逐漸完善了一種方法，幫助他們大幅減少每次審稿所花費的時間，同時仍能提供全面、建設性的評論。

高效審稿的三步法

高效的審稿過程可以分解為三個簡單步驟：

1、快速瀏覽：迅速瀏覽摘要、引言、方法和結果部分，關注整體情況。如果分析看起來可靠，繼續閱讀論文的其余部分。然而，如果發現明顯缺陷，這可能是一篇需要拒絕的論文——無需逐行編輯整個手稿。

2、口述記錄：使用文本編輯工具中的聽寫功能（例如，Windows 中的 Voice Access 或 Mac 上的 Voice Control）捕捉閱讀過程中的實時想法。這樣，審稿人可以避免潦草記筆記或之后需要回憶并打字反饋的麻煩——這是一個重要的節省時間的方法。

3、內容優化：將口述筆記輸入離線大型語言模型（LLM）以明確和組織反饋。一個簡單的提示如「根據以下筆記撰寫批判性審稿信。保持專業語調」就足夠了。不會編程也沒關系，像 GPT4ALL 這樣的工具允許在本地離線加載和運行 LLM，因此無需將敏感手稿上傳到云端。在涉及未發表研究時，保密性是不可商量的，外部上傳內容可能引發倫理甚至法律問題。

離線 LLM 的使用

當保密性至關重要時，使用像 GPT4ALL 這樣的離線「無需編碼」設置是保護敏感或未發表工作的明智之選。使用方法如下：

1、安裝 GPT4ALL（適用于 Windows、macOS 和 Ubuntu Linux）。

2、選擇合適的大型語言模型。打開 GPT4ALL，點擊左側面板中的「Models」并下載合適的 LLM。在輸出質量和硬件需求之間尋求平衡。

3、開始對話。點擊「Chats」開始對話，在短暫加載模型后，便可以看到聊天式界面，可以在其中鍵入或粘貼文本和筆記。

需要明確的是：LLM 不是用來替你完成整個審稿的。雖然 1 月份發表在 arXiv 預印本服務器上的調查數據表明，自動化學術論文評審（ASPR）可以幫助加速評估并改進結構，但 ASPR 工具在專業領域知識、偏見和數據安全問題方面仍然存在挑戰。

相關鏈接：https://arxiv.org/abs/2501.10326

相反，應該使用 LLM 來發現冗余、改進措辭并組織建議。審稿人必須對論文的方法論、發現和對該領域的整體貢獻做出最終判斷。

通過這個過程，審稿人應該能得到一組結構化的、按部分劃分的評論，可以迅速整理成一份連貫的審稿報告。但在開始之前，一定要檢查出版商關于生成式人工智能（AI）的政策。

有些出版商允許審稿人使用生成式 AI 工具整理書面反饋，但將手稿或審稿文本上傳到云端通常是絕對禁止的——保密性至關重要。在本地離線運行 LLM 可以使審稿人遵守政策限制并保護作者的匿名性。

成效與啟示

這種工作流程幫助許多研究者節省了大量時間：以前他們可能花半天時間審閱一份手稿，現在如果論文方法合理，30-40 分鐘就足夠了。如果存在嚴重缺陷，速度甚至更快——因為沒有必要完善一篇不可發表的論文。

實時口述評論迫使審稿人「講解」論文而不是草草記筆記，并立即表達批評，這往往會揭示否則會被忽略的邏輯漏洞。它還能加深對論文的參與度，產生更清晰、更有針對性的反饋。

這個過程也強化了對審稿人職責的理解。審稿人的工作既不是重寫論文，也不是修正每一個拼寫錯誤；而是評估研究是否推動了該領域的發展。如果一項研究存在根本性缺陷，應該直接指出，而不是陷入冗長的評審中。

作為學者，大家需要平衡教學、申請資助、研究等多種責任。隨著投稿數量增加，無法負擔在單次手稿審閱上花費數天時間。

但放棄也并非解決之道。通過聚焦論文最重要部分，并將高效記筆記與 AI 的語言能力相結合，可以為作者提供所需反饋，同時不使自己精疲力竭。這不僅減輕了認知負擔，也維護了評審生態系統的健康，因為經驗豐富的審稿人仍然留在這個領域。

同行評審仍然是科學進步的基石，但它不需要消耗審稿人過多的精力。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-00526-0