如何將 AI 用於同行評審：在提交前模擬評審員回饋並強化您的論文

根據一項 2026 年對 111 個國家、超過 1,600 名學術界人士的調查，目前有超過 50% 的研究人員在進行同行評審手稿時使用 AI。大多數人都在嘗試使用通用型工具，沒有結構化的工作流程，且不知道 AI 實際上改善了流程的哪些部分。

本指南將詳細介紹 AI 同行評審工具是如何運作的、它們實際上能做些什麼、在哪裡有所不足，以及如何使用 Jenni 的同行評審功能，在您的手稿送交期刊之前，模擬結構化的評審回饋。

觀看：Jenni 的 AI 同行評審功能如何協助研究人員

<CTA title="在您的下一篇手稿上嘗試評審功能" description="模擬同行評審回饋，找出未經證實的論點，自信地提交手稿。免費開始。" buttonLabel="免費體驗 Jenni" link="https://app.jenni.ai/register" />

AI 在同行評審中能做（與不能做）的事

在選擇工具之前，準確掌握其局限性會有所幫助。過度依賴 AI 進行同行評審的研究人員，最終會面臨與起初不同的新問題。而完全排斥 AI 的研究人員，則會錯失提交流程中真正有用的步驟。

正確的心態模型是：AI 是一個準備工具，而不是判斷工具。一篇在送交同行評審前就已針對引用缺失和未經證實的論點進行審查的手稿，能讓評審員有空間專注於科學本身，而非基礎架構。

<ProTip title="📌 注意：" description="AI 同行評審工具在提交前用於您自己的手稿時最有價值。使用 AI 生成同行評審報告並將其作為您的專家意見提交，違反了大多數期刊的倫理政策。各期刊的揭露要求有所不同，請務必確認。" />

大多數期刊現在都要求揭露在評審過程中使用 AI 的情況。倫理界線並不複雜。將 AI 作為準備工具是被廣泛接受的。而將 AI 作為取代您自身專家意見的替代品則不被允許。

為什麼提交前的評審比大多數研究人員想像的更重要

被頂尖期刊拒絕可能會花費您三到六個月的往返時間。在《Nature》或《Science》等期刊，整體的退稿率超過 90%。即使在普通期刊，也有相當比例的手稿因提交前就存在的問題而被退回要求重大修改：例如未經證實的論點、引用缺失以及結構不一致，而這些問題只要經過仔細的預先檢查就能被發現。

下表列出了手稿收到重大修改要求的最常見原因，並展示了在您提交之前，AI 實際上可以協助解決哪些問題。

很大一部分的修改要求是可以避免的。 這些並非深奧的科學爭議，而是可以在幾分鐘內透過系統性預檢展現出來、且可被修復的結構與引用問題。

AI 同行評審工具是如何運作的

大多數 AI 同行評審工具的運作方式是掃描手稿文本、交叉對比內部論點與引用文獻，並評估結構邏輯。以下是各項功能實際做的事情。

論點驗證

AI 會掃描手稿中的陳述性語句，並檢查每一項是否有文件內引用的來源支持。未經證實的論點是評審員反對最常見的原因之一，也是最容易避免的。了解評審員實際上在論點和引用中寻找什麼，會使這項檢查在提交前顯得格外有價值。

引用缺失檢測

除了檢查論點是否有引用外，先進的工具還能驗證所引用的來源是否真的說了作者聲稱的事情。錯誤歸屬的引用比缺失的引用更微妙且更嚴重。評審員一旦發現引用文獻有誤，就會質疑您整個參考文獻列表的可靠性。

結構性回饋

AI 會評估手稿是否符合其論文類型所預期的邏輯結構。方法論部分是否可複製？討論部分是否相較於結果誇大了研究發現？摘要是否準確反映了論文的實際研究發現？當您已經對同一個文件工作了數月時，這些結構完整性檢查是真的很難自己發現的。

語氣與清晰度分析

標記手稿中過於複雜的句子、不一致的術語以及模糊的表述。這對於準備第二語言手稿的研究人員特別有用，因為語域和精準度與內容本身一樣重要。

<ProTip title="💡 專業建議：" description="先對您的摘要進行語氣與清晰度分析。評審員和編輯會在那裡對您的論文形成第一印象。清晰、精準的摘要能為後續論文的閱讀奠定良好基調。" />

如何使用 Jenni 的同行評審功能 — 逐步指南

Jenni 的同行評審功能可模擬結構化的學術評審員回饋，從三個維度對您的手稿進行評分，並提供具體的行級評論。以下是具體的操作步驟。

步驟 1 — 在 Jenni 中打開您的手稿

點擊左側控制台中的 Documents，然後選擇您想要分析的手稿。如果手稿尚未在您的文庫中，請拖放 PDF 以先進行上傳。打開後，文件即準備好進行分析。

步驟 2 — 打開評審面板並選擇同行評審

點擊頂部工具列中的 Review。右側將打開面板並顯示四種可用的評審類型：Claim Confidence、Proofread、Peer Review 以及 Tone of Voice。點擊 Peer Review 卡片下方的 Run review 開始分析。

步驟 3 — 等待分析完成

Jenni 會在返回結果前處理整篇手稿。這不是簡單的語法掃描。它是像學術評審員那樣閱讀論文，評估論點結構、引用品質和領域貢獻。處理時間反映了該分析的深度。

<ProTip title="📝 注意：" description="Jenni Reviews 不是一條捷徑。將其想像成一位細心、高效的同事，他閱讀了您的整篇論文，並標記了可能與評審員產生摩擦的任何內容。最終的每個決定仍由您來做。" />

步驟 4 — 閱讀您的整體評估

完成後，Jenni 會從三個維度返回一個評分評估：Soundness（完備性）、Presentation（呈現方式）和 Contribution（貢獻度），每個維度滿分為 4 分。下方會顯示一個滿分 10 分的整體評分，以及一個用通俗語言給出大局判斷的 Results 段落。在查看個別分數之前，請先閱讀 Results 段落。

步驟 5 — 處理弱點、優勢和給作者的問題

在整體評分下方，Jenni 返回了三個結構化列表，這與真實評審員撰寫正式報告的方式完全一致。Weaknesses（用橘色減號標記）識別了手稿中最顯著的漏洞。Strengths（用綠色加號標記）展示了運作良好的部分，這同樣重要：這些是修改時需要保留的部分。Questions for the Authors（藍色）則顯現了評審員幾乎肯定會提出的具體問題。

將「Questions for the Authors」列表視為您下一份評審報告的預覽。如果您能在重新提交之前回答該列表中的每個問題，您就已經完成了最重要的修改工作。

<ProTip title="💡 專業建議：" description="「Questions for the Authors」部分通常是最具操作性的輸出。每個問題都直接對應指南中真實評審員會提出的問題。在您動筆修改前，將其當作檢查清單逐一解決。" />

步驟 6 — 逐一查看嵌入批註

導覽至 Comments panel 以查看 Jenni 的行級回饋。評論按嚴重程度標記。從任何標記為 Major（重大）的內容開始。每條評論都會識別具體問題並解釋其為何重要，使用的是與真實評審員一樣直接的語言。請勿自動接受每個建議。您的專業知識將決定需要做出哪些修改。

<ProTip title="💡 專業建議：" description="在您的初稿和最終版本上都運行 Jenni Reviews。這只需要幾分鐘，且通常能捕捉到在編輯過程中引入的新問題，例如一個因重新調整結構而丟失引用的段落。" />

如何解讀您的 Jenni 同行評審分數

三維評分框架反映了真實評審員在做出發表推薦時所應用的標準。了解每個分數區間所代表的信號，能幫助您優先安排修改時間的支出，而不是試圖一次性解決所有問題。

完備性（Soundness）評分低是最緊急的警示。評審員可能會忽略呈現方式上的問題，但很少能原諒核心論點缺乏證據支持的手稿。而貢獻度（Contribution）評分偏低通常指向架構問題，而非研究本身的問題。這通常比聽起來要更容易解決。

Jenni 同行評審功能提供的報告內容

每次執行同行評審都會返回一份完整的結構化報告，您可以立即據此採取行動。以下是完整的輸出內容：

✅ Soundness（完備性）評分（滿分 4）— 整篇手稿的方法論品質、證據強度和引用完整性

✅ Presentation（呈現方式）評分（滿分 4）— 寫作清晰度、結構邏輯，以及摘要是否準確反映論文的研究發現

✅ Contribution（貢獻度）評分（滿分 4）— 研究問題的創新性、領域相關性和重要性

✅ 整體綜合評分（滿分 10）— 用於追蹤各版本草稿改進情況的單一基準

✅ Results（評估結果）段落— 在您深入了解具體細節前，以通俗語言給出的大局判斷

✅ Weaknesses（弱點）列表— 真實評審員會標記的漏洞和問題，以直接的評審語言呈現

✅ Strengths（優勢）列表— 運作良好的部分，以便您準確知道在修改過程中哪些內容不作更動

✅ Questions for the Authors（給作者的問題）— 您手稿目前尚未解答、但評審員會提出的具體問題

✅ 按嚴重程度分類的嵌入批註— 標記為 Major 或 Minor 的行級回饋，每條回饋都會識別問題並解釋其對評審員為何重要

常見問題

什麼是 AI 同行評審工具？

→ AI 同行評審工具會在提交前對您的手稿進行分析，模擬真實評審員會提供的結構化回饋。它會檢查未經證實的論點、引用缺失、結構問題和寫作清晰度。它並不能取代專家的同行評審。其價值在於幫助您在人類評審員看到論文之前，識別並修正可解決的問題。

AI 可以取代同行評審嗎？

→ 不能。AI 同行評審工具是準備工具，而不是專家判斷的替代品。它們可以標記未經證實的論點、為手稿的完備性評分、並顯現結構性漏洞。但是，評估方法論的有效性、評估創新性以及做出發表或拒絕的決定，都需要 AI 所不具備的領域專業知識。大多數期刊也禁止將 AI 生成的評審作為人類專家意見提交。

Jenni 的同行評審功能會檢查什麼？

→ Jenni 從三個維度對您的手稿進行評分：Soundness（完備性）、Presentation（呈現方式）和 Contribution（貢獻度），每個維度滿分為 4 分，整體評分滿分為 10 分。此外，它還會返回一個 Results 段落、Weaknesses 列表、Strengths 列表、Questions for the Authors，以及依嚴重程度標記的嵌入批註。每條回饋都指出了具體問題，並解釋了這為什麼對評審員很重要。

Jenni 與其他 AI 寫作工具有何不同？

→ 大多數 AI 寫作工具都專注於語法和風格。Jenni 的同行評審功能專門模擬學術評審員的回饋，對手稿的完備性（Soundness）、呈現方式（Presentation）和貢獻度（Contribution）進行評分。它還會顯現 Weaknesses、Strengths 以及 Questions for the Authors，這些都是真實評審員會包含的結構化輸出。它是專為研究人員打造的，這改變了它檢查的內容以及它解釋研究發現的方式。

像評審員那樣審查您自己的工作

一份需要重大修改的論文與一份被接受的論文，兩者之間的差距通常取決於作者對評審員擔憂的預判程度。結構化的 AI 預先檢查為您提供了一種在提交前模擬該流程的實用方式，找出可解決的問題，以便評審員能專注於實質性的問題，而非結構性的問題。

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從您的論點開始。若您論文中的每項事實陳述都有來源，且每個來源實質上都支持了您的論點，那麼您就已經領先了大部分送到評審員辦公桌上的手稿。如需深入了解同行評審的類型、如何撰寫同行評審報告，或如何回覆同行評審評論，請探索我們同行評審系列的其他內容。