陈沛/文 AI近来在学术研究领域的应用进展很快。除了用AI写论文，最近还出现了用AI辅助评审论文的研究分析。

AI评审论文更倾向于打高分

瑞士洛桑联邦理工学院近期发表了一篇研究成果，他们分析了今年国际顶级AI学术会议ICLR 2024（2024年国际学习表征会议）上的28028篇论文评审意见，指出至少有4428篇评审意见是用AI工具辅助给出的，AI审稿比例达到15.8%。

除了提供评审意见，审稿人还要对AI论文按照1至10分打分，高分表示该论文会被大会接受，低分则表示拒绝。

上述研究还发现，AI在审稿得分上更倾向于给出高分。尤其是对那些得到5分或6分、处在是否被会议接受边缘的论文，AI辅助审稿给出的接受率要比人类审稿高出4.9个百分点。

使用AI进行学术评价还为时尚早

由于AI在研究者中得到越来越多应用，因此学术评价中非常关注如何识别论文中的AI生成内容。

例如上述瑞士洛桑联邦理工学院的研究中，就是基于AI生成内容识别工具GPTzero，再结合分类评审、校正假阳性率、结果验证等方法，综合得出结果。

不过与AI审稿倾向于打高分的情况相反，如果直接使用GPTzero进行学术查重，则有可能产生更多误伤。曾有实验测试将美国宪法原文输入GPTzero，也会被判定成是AI生成的内容。而在技术原理上也确实难以完全识别出AI生成内容。

因此，不仅在学术评价领域，还有在法律、经济等生成结果会对现实社会造成重要影响的领域，应用AI的过程都需要慎之又慎。

AI应用对未来研究本质的思考

虽然AI用于学术领域的效果还有待完善，但是必须承认AI进入日常学术研究中的普及趋势已不可避免。

不仅有越来越多的研究者在应用AI工具比较论文、生成摘要、分析数据以及润色内容，而且评审者也开始使用AI工具加快审稿流程，共同促进研究创新持续提速。

毫无疑问，在AI工具的帮助下，人类分析、总结、对比各领域知识的效率将得到持续提升。那么着眼未来，我们将需要用AI来做更多更贴近研究本质的事情。

一方面是让AI自行发现新的研究规律。既然AI处理知识的效率比人类更高，那么我们将会推动AI去自行探索、联系并找到新的规律，形成新的研究成果。

另一方面是让AI加速实现研究成果普惠。让AI降低普通大众获取、学习、利用最新研究成果的门槛，让新发现的研究成果能够更快地惠及对应的用户群体。