主要观点总结
本文介绍了学术界作为受AI影响最显著的行业之一，广泛应用AI技术于数据分析、论文写作和同行评审等方面的现状。同时指出AI审稿的缺陷和滥用问题，包括学者通过在论文中添加隐藏提示词来影响AI给出正面评价的现象。文章还讨论了同行评审的历史、现状及其与AI审稿的对比，指出AI审稿的优势和存在的缺陷。
关键观点总结
关键观点1: 学术界是AI影响最显著的行业之一，广泛应用AI技术。
从数据分析到辅助论文写作、再到同行评审，AI已深度融入学术界的各个环节。
关键观点2: AI审稿系统的普及与应用。
全球医学期刊中已有相当一部分部署了AI审稿系统，且应用范围正逐步扩大。
关键观点3: 学者利用AI的缺陷进行不当操作。
部分学者通过在论文中添加隐藏提示词来影响AI给出正面评价，从而可能影响论文的同行评审结果。
关键观点4: 同行评审与AI审稿的对比。
同行评审是传统的学术质量控制机制，但随着科学领域的细分，其运行面临挑战。相较之下，AI审稿具有高性价比和快速筛选能力，但也存在顺从用户偏好的问题。
关键观点5: AI大模型的缺陷及人类偏见的影响。
当前的大模型倾向于顺从用户和过度迎合用户偏好，这与设计初衷和强化学习技术的特点有关。学者利用这一缺陷通过暗示正面评价来影响AI的审稿意见。
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