في عالم البحث العلمي، يزداد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) في مراجعة الأقران، حيث يُعتبر وسيلة قوية لدعم عملية النشر العلمي. ومع ذلك، لا يزال هناك نقص في الفهم المنهجي لكيفية تنظيم استخدام هذه التقنية في أماكن النشر المختلفة.

تُظهر دراسة جديدة تغطي 111 مؤتمرًا رائدًا في مجالات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمجلات الطبية، وجود فوارق كبيرة في السياسات الخاصة بمراجعة الأقران المدعومة بالذكاء الاصطناعي بين المجتمعات الأكاديمية. كما تم تقييم مراجعات الأقران التي تمت بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال مؤتمر ICLR 2026 ومجلة Nature Communications باستخدام مجموعة بيانات جديدة تحتوي على طلبات مخطوطات أصلية وعدد من المراجعات التي أنشأها البشر والآلات.

كما طُبقت مجموعة من معايير التقييم للتحقق من جودة المراجعات التي يتم إنتاجها بواسطة نماذج المصدر المفتوح والمملوكة. وأظهرت النتائج أن نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) تستطيع إنتاج مراجعات دقيقة وسلسة، ولكنها تحمل نقاط ضعف منهجية مثل التوصيات الإيجابية المفرطة والنقد العام وعدم تجاوب الأدلة.

تسلط هذه الدراسة الضوء على ضرورة عدم الاعتماد على السجلات النوعية فقط في تقييم جودة المراجعات وضرورة اتباع نهج متعدد الأبعاد في تقييم مراجعات الأقران الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.