新的人工智能工具標記了超過1000個可疑的研究期刊

**一個新的人工智能(AI)篩查系統已識別出超過1000個顯示可疑出版行爲的開放獲取期刊，其中許多至今尚未被發現。**該工具分析了約15000個標題，被描述爲出版商、索引服務和學術機構的早期預警機制。然而，研究人員強調，人爲監督仍然是確認發現的必要條件。

**一個新的人工智能 (AI) 篩查系統已識別出超過1,000個顯示可疑出版行爲的開放獲取期刊，其中許多在此之前未被發現。**人工智能 (AI) 篩查系統## 篩查激增：人工智能應對掠奪性出版

由科羅拉多大學博爾德分校的計算機科學家開發，該工具審查了期刊網站和元數據，以檢測與低出版標準相關的模式。這些模式包括異常快速的出版時間、過度自我引用、結構不良的編輯委員會，以及缺乏關於費用或許可的透明度。

科羅拉多大學博爾德分校通過這樣做，該系統標記了超過1,000個之前未被認爲存在問題的期刊。人工智能並不是爲了取代專家評審，而是爲了通過過濾大量材料以便進一步的人類評估，從而減輕負擔。

捕食性期刊的崛起

掠奪性出版商向作者收取快速出版費用，而不執行嚴格的同行評審，這在學術界已成爲一個日益嚴重的問題。這類期刊常常誤導研究人員和讀者，盡管它們的文章仍可能獲得引用和可見性，削弱了人們對學術出版的信心。 傳統的保護措施，如開放獲取期刊目錄，難以跟上新期刊的數量。通過自動化初步篩選，該人工智能工具旨在填補這一空白，並提供更快的監督手段。

平衡自動化與專業知識

盡管該系統有效，但並非萬無一失。專家審查員檢查了一批被標記的期刊，發現大約350個可能是合法的，還有超過1000個仍然受到懷疑。 首席研究員丹尼爾·阿庫尼亞將這一過程比作“打地鼠”，因爲新的期刊在現有期刊受到挑戰後，常常以新名稱出現。研究人員認爲，該工具作爲預篩選方法最爲有價值，使人類評審人員能夠專注於復雜的案例。他們設想了一種混合模型，在這種模型中，人工智能生成警報，專家作出最終判斷。

爲什麼商業讀者應該關注

對於與學術出版相關的企業和機構，通過訂閱、研究索引或資金支持，期刊內容的可信度是基礎。可疑的出版物可能會侵蝕信任，並可能影響商業決策、政策制定或產品創新。 採用人工智能輔助篩選可以幫助出版商和平台更早地識別不可靠的標題，從而降低聲譽損害的風險，減少與撤回、下架或糾正措施相關的成本。

結論

通過標記超過一千本潛在掠奪性期刊，這款人工智能工具代表了保護學術出版的重要一步。它的最大價值在於補充人類專業知識，提供規模和效率，同時仍然依賴於謹慎的判斷。在研究和商業界努力保護知識經濟中的信譽時，人工智能可能成爲一個重要的合作夥伴，前提是其見解的應用需謹慎。