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AI审稿系统：开发与成本
AI审稿系统在如今的学术和文档处理领域正逐渐崭露头角。
先说说AI审稿系统的开发。以卡内基·梅隆大学的研究人员为例，他们开发的“ReviewAdvisor”系统经历了多个关键步骤。首先得确定评价指标，在这之前的自动审稿尝试，大多是把AI生成的评审意见和人写的混在一起让人区分，难以评价AI意见是否合理、高质量。而他们通过研究dingji会议的“论文评审指南”，总结出好的评审意见应具备判断性、全面性、合理性、准确性、拟人性等特征，这才为系统开发奠定了基础。
接着是数据集的挑战。同行评审数据少且私密，公开评审平台早期数据量也少，不过随着AI研究火热，投稿量增加，研究人员能从ICLR和NeurIPS会议获取2017 - 2020年、2016 - 2019年的公开评审数据，包括8000多篇论文及2.8万多条评审意见。但这些纯文本数据AI无法理解，于是通过半人工半自动的方法标注数据集，Zui后得到高质量数据集。在模型训练环节，先抽取论文重要句子再生成评审意见，综合运用多种抽取和生成策略，成功构建了系统。
再看微软Word推出的“Coaching with Copilot”功能，它背后依靠深度学习与自然语言处理技术，通过训练大规模语言模型，让AI学习文本构造与逻辑，从而为用户提供精准建议，如检查拼写语法、补充信息、梳理结构、调整语气等。操作也很简单，在Word文档中选择文本，点击Copilot图标再选“Get coaching”就行。
还有成都辰木数智科技取得基于AI的智能审稿系统及方法专利，这也说明AI审稿系统的开发在不断发展。
然后聊聊审稿系统多少钱。目前并没有一个统一的价格标准。像微软Word的“Coaching with Copilot”功能，是作为Word应用的一个功能推出，可能包含在Office软件的订阅费用里，对于普通用户来说，如果已经购买了Office软件，就可以使用这个功能，没有额外的单独购买成本。而对于那些专门开发的审稿系统，其价格可能取决于多种因素，比如系统的功能复杂程度、开发成本、目标用户群体等。如果是面向大型学术期刊或者企业的复杂审稿系统，开发成本高，可能售价也会比较高；如果是一些相对简单、功能基础的审稿系统，价格可能就会比较亲民。
AI审稿系统的发展前景广阔。对于学术领域，它可以应对投稿量的快速增长，减轻审稿人的负担；对于普通文档处理，能提升效率和质量。不过，在发展过程中也面临一些挑战，比如如何让AI生成的评审意见更加准确、人性化，以及如何处理数据隐私等问题。但随着技术的不断进步，这些问题有望逐步得到解决，AI审稿系统也将在更多领域发挥重要作用。
