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人工智能在学术工作中的前景令人着迷且易于想象，但所涉及的风险往往难以察觉且通常不易暴露。在这篇评论文章中，我们探讨了使用大型语言模型 (LLM) 审查学术论文的可行性、机会和风险，同时让人类参与其中。我们尝试使用 GPT-4 扮演审稿人的角色，以展示我们遇到的机会和风险以及减轻它们的方法。评审是根据会议评审表进行的结构化，其双重目的是评估提交的内容以供编辑决策，并根据预定义的标准为作者提供建设性的反馈，这些标准包括贡献、合理性和展示。我们通过评估和比较 LLM 评审与人工评审来证明可行性，得出结论，当前的人工智能增强评审足够准确，可以减轻评审负担，但并非完全如此，也并非适用于所有情况。然后，我们列举了人工智能增强评审的机会并提出了开放性问题。接下来，我们确定了人工智能增强评审的风险，强调了偏见、价值错位和滥用。最后，我们提出了管理这些风险的建议。
人机协同 AI 审核：可行性、机遇和风险
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