人民論壇實評 | “AI代審”的憂與優

一些審稿專家的審稿意見，存在高度疑似由AI工具生成的現象，近來在網上引起質疑：當算法開始參與學術評價，學術評判權是否仍掌握在人的手中，學術共同體長期形成的信任機制是否會受到影響？

AI評判論文，靠譜嗎？這與學術期刊審稿工作具有科學性、嚴謹性、保密性等多重特殊要求相違背，應該說是不合適的。若隨意采用未經保密性驗證的AI平臺代為審稿，很有可能無法保障稿件評審質量，更有可能泄露作者的原創學術成果。

從表面看，技術進入學術出版流程，似乎順理成章。過去幾十年間，學術生產規模持續擴大，論文投稿數量不斷攀升，許多期刊編輯部面臨審稿周期拉長、專家資源緊張等現實壓力。在這樣的背景下，借助人工智能進行重復率檢測、格式識別乃至文獻匹配，被視為一種提升效率的技術辦法。算法在處理結構化信息方面的能力，使其在技術性環節具有明顯優勢。

但真正引發爭議的，并不是技術本身，而是技術在學術評價中的角色定位與邊界。如果AI僅用于基礎性篩查，其作用類似于查重系統或數據庫工具。當算法開始參與對論文質量的判斷，問題便隨之產生。學術論文的價值，并不只是文本質量，還涉及理論貢獻、方法設計與論證邏輯等，這些判斷往往依賴學科經驗與研究傳統。算法可以識別語言模式，卻難以理解學術創新的意義。

“AI代審”之所以引發擔憂，并不是因為技術能力不足，而是因為其觸碰學術制度的一些重要原則：學術評價應該由誰來評？怎么評？目前來看，較為有效的科研評價方式，是由同一領域的學者進行判斷，并保證評價的專業性與客觀性。

同行評議制度，作為學術評價體系的重要組成部分，在于它建立了一種可追責的評估機制。專家在評審過程中以自身聲譽為擔保，編輯在制度上承擔決策責任，作者則在公開交流中接受檢驗。正是在這種責任關系中，學術評價獲得穩定的可信度。

當算法被引入審稿環節，首先出現的問題，往往是責任模糊。若評審意見部分來自AI生成，當判斷失誤時，應由誰承擔責任？是使用工具的審稿人，還是提供算法的平臺？在傳統制度中，審稿意見背后始終存在具體的學術主體；而在算法參與之后，評價過程可能逐漸演變成一種技術流程，長此以往，會削弱學術評價的責任基礎。

此外，算法并非完全中立。人工智能模型往往依賴既有數據訓練，其判斷邏輯可能帶有隱性偏差。例如，算法可能會在不同語言環境和跨學科信息檢測領域存在誤判現象。如果這種技術直接用于論文篩選和評判，就會在無意中影響學術評價的公正性。

當然，這并不意味著技術應被排除在學術出版之外。恰恰相反，人工智能在信息整理、文獻檢索，以及數據處理方面具有明顯優勢。如果合理使用，它完全可以幫助編輯與審稿人更快掌握研究背景，從而把精力集中在更重要的學術判斷上。問題的關鍵并不是“是否使用AI”，而是“如何使用AI”。

從制度角度看，學術出版界需要達成共識，形成一種更清晰的技術邊界：技術可以承擔輔助功能，但不能試圖取代學術判斷；算法可以提供信息支持，但不能成為最終裁決者。只要評價結論仍然來自學術共同體，技術就只是工具；一旦判斷權被讓渡給算法，學術評價體系的基礎便會受到影響。學術制度的穩定性，從來不是依靠技術維系，依靠的是責任與信譽。當技術不斷進入科研與出版領域時，學術界亟需思考：如何在技術便利與學術判斷之間，保持必要的冷靜與邊界。

在這一意義上，“AI代審”的討論，具有積極意義。它提醒學術共同體重新審視技術與制度之間的關系：效率固然重要，但學術判斷的主體性更為關鍵。秉持使用邊界清晰、責任歸屬明確的原則，AI才會發展為更好的學術工具，推動學術成果評價，朝著更加科學、透明、公平、可靠的方向發展。

來源 | 人民論壇網

責任編輯 | 王卓怡 王爽

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