기계 학습 분야의 동료 검토 시스템이 급증하는 논문 제출 건수로 인해 심각한 위기에 직면해 있다. 본 논문은 인공지능(AI) 지원 동료 검토 시스템을 연구 및 인프라의 우선순위로 삼아야 한다고 주장한다. 대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 저자, 검토자, 분과장(AC)을 위한 정교한 협력자로 활용하는 포괄적인 AI 증강 생태계를 지지하며, 사실 확인, 검토자 성과 지침, 저자의 질 향상 지원, AC의 의사 결정 지원 등 AI의 구체적인 역할을 제안한다. 이러한 시스템 개발은 더욱 세분화되고 구조화되고 윤리적으로 출처가 명확한 동료 검토 과정 데이터에 대한 접근에 달려 있다고 주장하며, AI 어시스턴트를 개발하고 검증하기 위한 연구 계획과 중요한 기술적, 윤리적 과제를 논의한다.
