AIは優れたピア査読者になれるか？査読プロセス、評価、そして未来に関する調査
arXiv cs.CL / 2026/5/1
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要点
- 本記事は、大規模言語モデル（LLM）が、査読の初期レビューから反論（rebuttal）、メタレビュー、最終的な修正方針の提示まで、査読パイプラインの複数段階を支援または自動化できる可能性を調査する内容です。
- AIによる査読生成のアプローチとして、微調整（fine-tuning）、エージェント型システム、強化学習（RL）を含む手法、そして生成されたフィードバックを改善するための新しいパラダイムを体系的に整理しています。
- レビュー後のタスクとして、反論文の生成や、元の査読フィードバックに整合したメタレビューおよび原稿修正の作成についても扱っています。
- 評価手法について、人間中心、参照ベース、LLMベース、観点（aspect）志向の指標を比較し、データセットやモデル設計上の選択肢もカタログ化しています。
- 限界や倫理的懸念、今後の方向性を論じつつ、査読ワークフロー全体にLLMを組み込み、評価し、構築するための実践的ガイダンスを目指しています。
