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全球科技期刊年投稿量在生成式 AI 普及後，已激增逾 30%。JMIRS 主編 Tara Rosewall 於最新編輯寄語中，剖析了期刊面對巨量稿件的營運挑戰。本文解析學術出版體系如何應對同儕審查資源緊缺，以及編輯團隊的數位轉型戰略。

2024 年 JMIRS 期刊開放獲取轉型的稿件趨勢

推動科學研究的無障礙傳播，已成為當今學術出版領域的絕對共識。在各國政府與大型研究資助機構的強力推動下，開放獲取（Open Access，即免費取得論文全文的出版模式）正徹底重塑期刊的營運架構。Tara Rosewall 在寄語中提到，這項政策雖然大幅移除了知識傳播的付費高牆，卻也對編輯室的日常運作產生了劇烈影響。最直接的衝擊在於，由於不再依賴傳統的機構訂閱費，期刊必須尋求新的財務平衡點，這使得文章處理費的定價策略成為各方關注焦點。

觀察近年來的數據變化，轉向開放獲取模式確實為文章的曝光度帶來了顯著增長。發表在 JMIRS 的開放獲取研究，其平均下載次數與社群媒體討論度，往往是傳統訂閱制文章的數倍之多。這種能見度的提升，進一步吸引了全球更多研究團隊選擇將其心血結晶投遞至此。然而，爆炸性成長的投稿量，也讓原先以人工篩選為主的初審機制瀕臨極限。編輯團隊現在必須在極短的時間內，從數以百計的來稿中辨識出最具原創性與臨床價值的研究。

為了有效消化這些源源不絕的稿件，建立一套高效率且具備篩選能力的數位化管理系統勢在必行。期刊正在導入更先進的投稿平台，這些系統能夠自動化檢查格式完整性、利益衝突聲明以及道德審查委員會的核准字號。這不僅減輕了助理編輯的行政負擔，也讓主編與副編輯能將寶貴的時間，專注於評估論文的科學嚴謹度與創新性。透過這種人機協作的初步過濾機制，期刊得以在不犧牲學術標準的前提下，穩步擴大其出版規模。

應對 ChatGPT 等 LLM 模型對同儕審查的衝擊

生成式人工智慧技術的突飛猛進，正以一種前所未有的速度滲透進學術寫作的各個環節。LLM（大型語言模型，指能理解並生成人類文本的系統）讓非英語系國家的研究人員，能夠輕易克服長期以來的語言藩籬。這本該是促進全球科學平權的美事，但編輯團隊注意到，這項技術的濫用卻為出版界帶來了全新的防禦難題。越來越多的投稿呈現出文法完美卻缺乏實質科學深度的特徵，這些由機器生成的標準化文本，大幅增加了判斷原創性的難度。

更令人擔憂的是，部分 AI 模型在生成內容時會產生「幻覺」，捏造出根本不存在的參考文獻或實驗數據。當這些虛構的內容被巧妙地安插在看似專業的放射科學研究中時，傳統的防剽竊軟體往往無法有效察覺。為了解決這個防護漏洞，期刊的基礎設施正逐步整合專門針對 AI 生成文本的偵測工具。編輯委員會也隨之更新了作者指南，明確要求研究團隊必須在方法學段落，具體揭露他們使用了哪些工具（如 ChatGPT）以及其應用範圍，將技術使用的透明度拉高到學術倫理的層級。

不僅是作者端，AI 工具也開始對同儕審查機制本身產生反噬效應。近期學術界發現，少數審稿人為了節省時間，竟將未公開的機密稿件輸入到第三方伺服器以生成審查意見。這種行為不僅嚴重違反了雙盲審查的保密協議，更可能導致具備高度商業價值或專利潛力的技術提前外洩。對此，期刊管理層採取了零容忍態度，除了在邀請信中重申嚴格的保密條款，也開始利用演算法分析審查報告的語言特徵，防堵機器生成的罐頭意見破壞同儕審查的神聖性。

緩解北美與歐洲審稿人疲勞及優化審查週期的策略

在學術出版體系中，無償且獨立的同儕審查一直是確保科學研究品質的最後防線。然而，隨著全球論文產出量的急遽攀升，這條防線正承受著難以想像的壓力。寄語中點出了一個殘酷的數學問題：每一篇提交的稿件通常需要兩到三位專家的詳細評估，當投稿總量呈指數級增長時，具備足夠資歷的審稿人數量卻相對停滯。這導致北美與歐洲的資深學者，往往每週都會收到數十封來自各大期刊的審稿邀請，陷入嚴重的「審稿人疲勞」。

這種疲勞現象直接反映在學術出版的效率指標上。最顯著的後果就是審查邀請的拒絕率屢創新高，編輯們經常需要聯繫十幾位潛在專家，才能勉強湊齊足夠的審查陣容。即便有學者願意接下任務，回覆審查意見的週期也大幅拉長，甚至出現因缺乏時間而僅給予表面批評的情況。這對那些急需發表成果以爭取教職或研究經費的年輕學者來說，無疑是巨大的時間成本，也拖慢了整體科學知識傳遞的步伐。

為了打破這個惡性循環，期刊編輯室正積極擴展其傳統的專家資料庫。一項關鍵策略是系統性地培訓具備潛力的青年研究員（Early Career Researchers），讓他們在資深學者的指導下參與審查過程，藉此將審稿重擔分散至更廣泛的學術社群。此外，探討如何實質獎勵審稿人的貢獻也成為熱門議題，包括提供持續醫學教育學分、給予未來文章處理費的折扣，或是透過第三方平台公開認證其審查紀錄。這些激勵機制的落實，有望在未來穩定期刊的審查資源。

推動放射科學領域研究數據的南半球區域多元性

檢視過去數十年的醫學影像與放射科學文獻，可以發現一個極度不均衡的地理分佈現象。絕大多數被引用與發表的高影響力研究，其臨床數據與實驗樣本幾乎都來自北美及西歐等高收入國家的醫療機構。這種高度集中的數據來源，導致許多前瞻性的影像診斷技術或放射治療指引，在硬體設施較差或基因背景不同的開發中國家，往往難以直接套用。確保研究成果具備真正的全球普適性，已成為當代期刊必須正視的責任。

意識到這項結構性失衡的嚴重性，編輯方針中特別強調了推廣區域多元性的重要。為鼓勵來自南半球及資源相對匱乏地區的研究發聲，期刊團隊採取了更為主動的社群經營策略。這包含了擴充編輯委員會的跨國成員比例，確保在評估來自不同文化與醫療體系的稿件時，能有具備當地實務經驗的專家提供客觀見解。透過這種多元化的審查視角，那些在資源受限環境下所發展出的創新臨床工作流程，才不會因不符合西方主流框架而被輕易抹殺。

實踐這項理念的另一個具體作為，是對新興國家研究團隊提供更多的出版支援。許多來自非英語系國家的優秀研究，過去常因語言表達不佳或不熟悉國際學術寫作規範，而在初審階段就遭到退稿。現在，期刊正致力於降低這些非科學性的門檻，例如提供專屬的寫作指導資源，或是針對低收入國家的學者實施大幅度的版面費減免。這些措施不僅豐富了期刊的數據多樣性，也讓全球學術社群得以從更全面的視角，探討不同醫療生態系中的最佳實踐方案。

建立 FAIR 數據共享原則與學術出版基礎設施

科學研究的可重複性危機，是近年來學術界持續反思的核心議題之一。為了確保發表的結論能夠經得起其他團隊的驗證，要求作者公開原始實驗數據的呼聲日益高漲。在這樣的背景下，FAIR 原則（確保研究數據可被搜尋與重複利用）正逐漸被各大頂尖期刊採納為強制性規範。對於涉及大量機密數據的領域而言，如何在這項開源趨勢與合規性之間取得平衡，成為極具挑戰性的任務。

要求作者提交原始數據看似簡單，但在實務操作上卻面臨著巨大的基礎設施障礙。高解析度的實驗檔案往往佔據龐大的儲存空間，傳統的期刊附錄系統根本無法負荷。此外，跨國數據共享還牽涉到各國對於資訊保護的嚴格法規限制。因此，期刊編輯部必須引導作者使用經過認證的外部數據儲存庫，並要求在論文中明確標示「數據可用性聲明」。這套流程的建立，需要編輯端投入大量的精力去審核連結的有效性與數據的去識別化程度。

展望未來，學術期刊的角色已不再僅限於文章的印刷與發布平台，而是逐漸演變為驗證與管理科學數據的樞紐。Tara Rosewall 所帶領的團隊，正積極應對這場從單純出版論文到出版研究數據集的典範轉移。隨著越來越多經過嚴格標註與審查的數據集被納入公共領域，這些高品質的資源將成為訓練下一代人工智慧模型的關鍵養分。期刊在維護數據倫理與推動知識共享上的堅持，終將成為驅動整體領域創新的基石。

學術期刊正從單純的論文發布平台，轉型為科研數據驗證與捍衛 AI 倫理的數位守門員。