新研究表明，AI辅助同行评审系统容易受到操纵，摘要的表面改动就能显著改善评审结果。这种在各种AI模型和学科中都存在的漏洞，可能会激励作者为了迎合AI的判断而牺牲科学价值。专家认为，机器学习界必须积极开发一个强大的AI增强型同行评审生态系统，将AI作为人类判断的协作者而非替代者，以维护科学的完整性。 AI
影响 AI同行评审中的漏洞可能导致科学评估失衡，需要强大的保障措施和社区驱动的AI增强系统开发。
排序理由 该集群包含两篇讨论AI在科学同行评审中的作用和漏洞的学术论文。
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