Stop Automating Peer Review Without Rigorous Evaluation

Este artigo argumenta contra o uso de sistemas de IA atuais para a revisão por pares, destacando dois problemas críticos: o "efeito de colmeia" que reduz a diversidade de perspectivas e a facilidade de ludibriar as revisões de IA através de reformulações estilísticas do texto. A pesquisa empírica compara revisões humanas e geradas por IA, enfatizando que a não-enganebilidade e a diversidade são condições necessárias para a automação na revisão por pares.