学领域尤其是一个问题，因为可以使用不同类型的数据来识别

人员。而且科学家可能没有资格判断哪些特征适合匿名化。持开放数据，但他认为在我们弄清楚隐私细节时需要有选择性。他的结论是，这不是科学家的问题，而是律师的问题，并认为政府有责任为数据隐私规则制定共同标准。 使用人工智能进行同行评审 随着人工智能 (AI) 的出现和日益复杂，一场技术革命正在发生世界，研究人员正在通过将人工智能融入他们的工作流程来做出回应。 使用人工智能（AI）进行同行评审的话题引发了一场有趣的争论。刘博士在讨论开始时对人工智能被用作预筛选工具以减少审稿人的工作量表示乐观。 IT 专士概述了一些已经或即将提供给研究人员。



的工具： 检查拼写和语法的算法。 参考文献检查算法，用于检查参考文献是否最新、格式是否正确等。 用于收集文本中所有引用文章的摘要的工具教授解释说，这些工具都将减少审查过程中的繁琐工作。检查参考文献可能是一项非常耗时的任务，写得不好的文章会让人更难理解所提出的观点，从而减慢审阅速度。 他认 电话号码数据库 为，在审稿人收到论文之前就应该应用此类工具。这将确保审稿人收到高质量的论文，并减少因语法或参考文献不佳而被拒绝的可能性。 最重要的是，这些工具将使审稿人能够首先关注论文的科学价值。 人工智能的问题 然而，刘博士警告人工智能的局限性，指出。







它只能用于这些初步和重复性任务，而不是生成报告。 这是因为 工智能工具很容易出现错误和错误信息。因此，Rampelotto 教授建议，已经应用于提交论文的检测人工智能写作的工具也应该应用于评审报告。 K 博士不太关心人工智能生成的报告。他声称，糟糕的报告就是糟糕的报告，无论是谁（或什么）写的。因此，他认为我们应该关注评审本身，甚至可能对报告和评审者进行评分。 同行评审员的认可 这种对报告进行评分的想法自然引发了一场关于我们如何给予同行评审员应有的认可的讨论。伊莫伊兹先生首先提议我们需要为同行评审员提供更多非经济激励。 评分评论是他的。