AI | क्या AI सहकर्मी समीक्षा में सहायता कर सकता है?
अकादमिक शोध में कठोरता और गुणवत्ता मानकों को बनाए रखने में सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। हालाँकि, शोध आउटपुट में निरंतर वृद्धि ने इस प्रणाली पर बहुत अधिक दबाव डाला है क्योंकि हर साल विशेषज्ञ मूल्यांकन की आवश्यकता वाले शोधपत्रों की संख्या बढ़ती जा रही है। समीक्षकों को सबमिशन की जाँच करने में अधिक से अधिक घंटे खर्च करने पड़ते हैं, और सबमिशन बैकलॉग लगातार बढ़ते जा रहे हैं। परिणामस्वरूप शोध उत्पादकता में कमी के साथ, वैज्ञानिक सहकर्मी समीक्षा को इसकी उपयोगिता से समझौता किए बिना सुव्यवस्थित करने के तरीके खोज रहे हैं। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) समीक्षकों की सहायता करके या कुछ कार्यों को स्वचालित करके कोई समाधान दे सकती है?
इटली और यू.के. के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए अध्ययन में इस प्रश्न का पता लगाया गया है, जिसमें पिछले सहकर्मी समीक्षा निर्णयों का विश्लेषण करने और शब्द चयन, पठनीयता और स्वरूपण जैसी सतही विशेषताओं के आधार पर नए शोधपत्रों के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक AI प्रणाली विकसित की गई है। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि AI वास्तव में एक सहायक भूमिका निभा सकता है, जो मानवीय निर्णय को प्रतिस्थापित किए बिना समीक्षकों के कार्यभार को कम कर सकता है। हालाँकि, शोधकर्ता पूर्वाग्रहों के बारे में महत्वपूर्ण विचार भी उठाते हैं, यदि उचित रूप से निगरानी नहीं की जाती है तो यह दृष्टिकोण अनजाने में पेश हो सकता है।
टीम ने पिछले वर्षों के समीक्षक स्कोर और स्वीकृति निर्णयों के साथ 3300 से अधिक सम्मेलन पत्र एकत्र किए। उन्होंने ओपन रिव्यू प्लेटफॉर्म OpenReview.net के माध्यम से दो प्रमुख AI सम्मेलनों और साथ ही एक वायरलेस संचार सम्मेलन पर ध्यान केंद्रित किया। प्रत्येक पेपर के लिए, उन्होंने सामग्री में गहराई से जाने के बजाय शब्द आवृत्तियों, पठनीयता मीट्रिक और स्वरूपण विवरण जैसी उथली विशेषताओं को निकाला। उन्होंने समीक्षा परिणामों के लिए सुविधाओं को जोड़ने वाले नियमों का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा पर एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया।
मॉडल का परीक्षण करने के लिए, उन्होंने जांच की कि यह केवल सतही विशेषताओं के आधार पर अदृश्य शोधपत्रों के लिए मानव समीक्षकों की सिफारिशों की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकता है। आश्चर्यजनक रूप से, सटीकता अक्सर उच्च थी, जो सतही गुणों और समग्र मूल्यांकन परिणामों के बीच एक मजबूत सहसंबंध का सुझाव देती है। उदाहरण के लिए, स्पष्ट लेखन और उचित स्वरूपण वाले शोधपत्रों को समग्र रूप से अधिक सकारात्मक समीक्षा प्राप्त हुई।
शोधकर्ताओं के अनुसार यह सहसंबंध दर्शाता है कि ऐसे सतही संकेत सामान्य गुणवत्ता के लिए विश्वसनीय प्रॉक्सी के रूप में काम कर सकते हैं। अच्छी तरह से प्रस्तुत किए गए शोधपत्रों में गहरी खामियाँ होने की संभावना कम होती है, इसलिए प्रस्तुतियों का आंशिक रूप से पठनीयता और उपस्थिति के आधार पर मूल्यांकन करने से स्क्रीनिंग को सुव्यवस्थित करने में मदद मिल सकती है। AI पूर्ण समीक्षा के बिना प्रारंभिक पुनर्लेखन के लिए मुद्दों को चिह्नित कर सकता है, संभावित रूप से सतही समस्याओं को पेश करने वाले पूर्वाग्रहों से बच सकता है। यह अपेक्षित गुणवत्ता स्तरों का संकेत देकर अनुभवहीन समीक्षकों को सलाह भी दे सकता है।
बेशक, इस अध्ययन की अपनी सीमाएँ हैं। इसने संकीर्ण रूप से ध्यान केंद्रित किया और सहकर्मी समीक्षा के जटिल, विशेषज्ञ निर्णय की पूरी तरह से नकल करने का प्रयास नहीं किया। इसके अलावा, अगर अनुचित निरीक्षण की अनुमति दी जाती है, तो दृष्टिकोण मौजूदा पूर्वाग्रहों को फैलाने का जोखिम उठाता है, क्योंकि मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा से प्रवृत्तियों को विरासत में लेते हैं।
शोधकर्ता ऐसे जोखिमों को कम करने और समग्र प्रक्रिया को लाभ पहुँचाने के लिए कई अनुप्रयोगों का सुझाव देते हैं। एआई स्पष्टीकरण निर्णयों के पीछे निहित उद्देश्यों को उजागर कर सकते हैं, जिससे पूर्वाग्रहों को दूर करने में मदद मिलती है। लेखक भविष्य में सफलता की संभावनाओं को बेहतर बनाने के लिए समीक्षकों को अनजाने में प्रभावित करने वाले मुद्दों पर अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। संपादक बेहतर प्रबंधन के लिए सामान्य नियम भी निकाल सकते हैं।
अंतःक्रिया प्रभावों को पूरी तरह से समझने के लिए एआई अनुशंसाओं को लाइव समीक्षा में एकीकृत करने वाले नियंत्रित प्रयोगों की आवश्यकता है। मॉडलों को एक समृद्ध परिप्रेक्ष्य के लिए केवल कीवर्ड आवृत्तियों पर पूर्ण समीक्षा पाठ और प्रतिक्रिया का भी विश्लेषण करना चाहिए। अनुशासनात्मक मानदंडों के लिए लेखांकन भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि अनुसंधान प्रस्तुति में मानदंड विभिन्न क्षेत्रों में भिन्न होते हैं।
शोधकर्ताओं का तर्क है कि अगर इसे सावधानीपूर्वक बनाया और लागू किया जाए, तो AI सीधे संपादकों को सबमिशन की स्क्रीनिंग में अधिक तेज़ी से मदद कर सकता है। बिना किसी अतिरिक्त मूल्यांकन के सुधार के लिए चिह्नित किए गए फ़ॉर्मेटिंग और शैलीगत गड़बड़ियों को पकड़ने के अलावा, AI विशेषज्ञता के आधार पर पेपर और समीक्षकों का बेहतर मिलान भी कर सकता है। अधिक सूचित डेस्क अस्वीकृतियों के माध्यम से अनावश्यक समीक्षाओं को कम करने से हर साल समीक्षकों के अनगिनत घंटे बच सकते हैं।
साथ ही, पारदर्शिता को प्राथमिकता दी जानी चाहिए ताकि निर्णय तर्क स्पष्ट रूप से समझाए जा सकें और सत्यापन योग्य रूप से निष्पक्ष हों। अपारदर्शी "ब्लैक बॉक्स" एआई उपयोगकर्ता का विश्वास खोने और अनपेक्षित पूर्वाग्रह को फैलाने का जोखिम उठाता है। समय के साथ-साथ सिस्टम को गतिशील रूप से परिष्कृत किए जाने के साथ-साथ ऐतिहासिक रूप से हाशिए पर पड़े शोधकर्ता समूहों के खिलाफ उभरते भेदभाव को रोकने के लिए सतर्क परीक्षण की भी आवश्यकता है। निष्पक्षता सिद्धांतों द्वारा सूचित समग्र परियोजना डिजाइन और समीक्षा अभ्यास एआई के लाभों को अधिकतम करने और नुकसान से बचने में मदद कर सकते हैं।
विशेषज्ञों की जगह लेने से बहुत दूर, एआई आम लेकिन समय लेने वाले कार्यों पर व्याख्यात्मक सिफारिशों के माध्यम से सहकर्मी समीक्षा का समर्थन करने का वादा करता है। यदि निरीक्षण के साथ ईमानदारी से प्रबंधित किया जाता है, तो यह कोर गुणवत्ता आश्वासन कार्यों से समझौता किए बिना सिस्टम पर बढ़ते तनाव को कम कर सकता है। भविष्य में वास्तविक समीक्षा वर्कफ़्लो में एआई सहायता को एकीकृत करने वाले सावधानीपूर्वक अध्ययनों से पता चलेगा कि सहकर्मी समीक्षा की महत्वपूर्ण लेकिन बढ़ती हुई जिम्मेदारियों को आसान बनाने के लिए ऐसा दृष्टिकोण कितना साकार हो सकता है।
संदर्भ
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चेको, ए., ब्रैकिएल, एल., लोरेटी, पी. एट अल। एआई-सहायता प्राप्त सहकर्मी समीक्षा। ह्यूमैनिट सोसाइटी साइंस कम्यून 8 , 25 (2021)। https://doi.org/10.1057/s41599-020-00703-8
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