新的人工智能工具标记了超过1000个可疑的研究期刊

**一个新的人工智能(AI)筛查系统已识别出超过1000个显示可疑出版行为的开放获取期刊，其中许多至今尚未被发现。**该工具分析了约15000个标题，被描述为出版商、索引服务和学术机构的早期预警机制。然而，研究人员强调，人为监督仍然是确认发现的必要条件。

**一个新的人工智能 (AI) 筛查系统已识别出超过1,000个显示可疑出版行为的开放获取期刊，其中许多在此之前未被发现。**人工智能 (AI) 筛查系统## 筛查激增：人工智能应对掠夺性出版

由科罗拉多大学博尔德分校的计算机科学家开发，该工具审查了期刊网站和元数据，以检测与低出版标准相关的模式。这些模式包括异常快速的出版时间、过度自我引用、结构不良的编辑委员会，以及缺乏关于费用或许可的透明度。

科罗拉多大学博尔德分校通过这样做，该系统标记了超过1,000个之前未被认为存在问题的期刊。人工智能并不是为了取代专家评审，而是为了通过过滤大量材料以便进一步的人类评估，从而减轻负担。

捕食性期刊的崛起

掠夺性出版商向作者收取快速出版费用，而不执行严格的同行评审，这在学术界已成为一个日益严重的问题。这类期刊常常误导研究人员和读者，尽管它们的文章仍可能获得引用和可见性，削弱了人们对学术出版的信心。 传统的保护措施，如开放获取期刊目录，难以跟上新期刊的数量。通过自动化初步筛选，该人工智能工具旨在填补这一空白，并提供更快的监督手段。

平衡自动化与专业知识

尽管该系统有效，但并非万无一失。专家审查员检查了一批被标记的期刊，发现大约350个可能是合法的，还有超过1000个仍然受到怀疑。 首席研究员丹尼尔·阿库尼亚将这一过程比作“打地鼠”，因为新的期刊在现有期刊受到挑战后，常常以新名称出现。研究人员认为，该工具作为预筛选方法最为有价值，使人类评审人员能够专注于复杂的案例。他们设想了一种混合模型，在这种模型中，人工智能生成警报，专家作出最终判断。

为什么商业读者应该关注

对于与学术出版相关的企业和机构，通过订阅、研究索引或资金支持，期刊内容的可信度是基础。可疑的出版物可能会侵蚀信任，并可能影响商业决策、政策制定或产品创新。 采用人工智能辅助筛选可以帮助出版商和平台更早地识别不可靠的标题，从而降低声誉损害的风险，减少与撤回、下架或纠正措施相关的成本。

结论

通过标记超过一千本潜在掠夺性期刊，这款人工智能工具代表了保护学术出版的重要一步。它的最大价值在于补充人类专业知识，提供规模和效率，同时仍然依赖于谨慎的判断。在研究和商业界努力保护知识经济中的信誉时，人工智能可能成为一个重要的合作伙伴，前提是其见解的应用需谨慎。