AI渗透同行评审：过半研究者使用引规范之争

2026-02-21 08:03:27   来源：enturnitin.com

2026年2月，学术圈出现一场关于科研评审模式的热议。2月16日的时候，CSDN博客发布了上周科研热点汇总，其中有Nature相关报道，显示全球超50%的研究者在英文论文评审的时候，开始用AI工具来辅助审稿。这一现象快速普及了，但与当下多数期刊官方指导规范脱节，还与评审质量、学术公平以及使用边界争议不断发酵，是2026年开年以来学术领域最受关注的核心热点。

一、热点凸显：AI审稿成常态，半数研究者依赖辅助工具

       随着AI技术逐步渗透到科研领域，对同行评审这一学术方面的关辉之手，正在在悄然变动。 Frontiers所针对的调查数据与Nature报道相呼应，不但证实了全球过半研究者使用AI辅助审稿的状况，还表明近四分之一的研究者过去一年里对AI审稿工具使用频率大幅提升，其中59%的使用者会直接依靠AI撰写完整评审报告。

       这一趋势的背后，是科研生产力和评审压力的双重推动。清华大学与芝加哥大学合作的研究成果发表在《Nature》杂志上，研究表明，借助人工智能辅助的科研人员，其年均论文发表量是不使用AI的同行的3.02倍，引用次数更是高达4.84倍，结果就是论文产量大增，传统人工评审体系不堪重负。面对指数级增长的待审稿件，研究者得依靠AI工具来提高效率，构建起“AI造稿、AI审稿”的隐性闭环。

二、多方博弈：研究者获益便捷，期刊陷入规范困境

       从研究者来讲，AI审稿的优势相当明显，这是它被依赖的主要原因。AI工具能快速找出论文核心漏洞，优化评审效率，尤其在英文论文的语言逻辑审核、文献检索比对方面表现得挺不错，能助力审稿人快速弥补跨学科知识盲区，减少理解偏差。但研究者也比较认可，过度依赖AI会让研究缺乏原创性、对实验细节的合理性存疑，可能造成“模板化评审”，难以挖掘论文的创新性价值。

       多数期刊目前还没表现出“两难境地”，多数期刊和研究者接受的程度不一样。据行业调研显示，当下国际期刊对AI审稿的规范尚未统一：像 Wiley、Springer Nature这些出版商，允许一定程度地使用AI审稿，不过要披露使用细节，且禁止上传原文；像 Elsevier、Frontiers 这些，都明确禁止，担心有隐私泄露、侵权以及评审质量下滑等情况。国内中华医学会杂志社等机构禁口AI审稿，只少数期刊能查重、规范等基础环节了，这就难规范了，让期刊难以有效管控AI审稿使用边界。

三、争议核心：效率与质量失衡，规范体系亟待完善

       这争议的关键之处就在于，主要就是学术评审里“效率”与“质量”出现失衡，还有AI的使用定义模糊。一方面，AI审稿效率颇为可观，不可小看，特别是投稿初期的初筛环节，对审稿人来说能减轻许多负担，即便是AI专家吴恩达推出的Agentic Reviewer系统，它和人类审稿者有着一定的联系，人类方面也较为多，专业性也在某种程度上有体现。

       另一方面，AI存在诸多痛点，这给后来带来了不少麻烦。AI易出现“幻觉”现象，这会让引文伪造、过度依赖，评审意见会因此趋向同质化，还会忽略研究独特价值与实验漏洞，还可能导致研究者误用，故若未明确使用规范，部分研究者会私下使用AI审稿，这违背期刊指引原则，也可能破坏学术评审公平性，使有创新的少研究被忽视。

四、行业启示：趋利避害，构建人机协同评审新模式

       面对AI审稿这一不可抗拒之事，学术界急切地想将当下所遇的难题抛出来。业界专家指出，要让期刊加快出台清晰的AI审稿规范，明确使用范围、披露要求与责任界定，防止“一刀切”禁止或者放任的情况，参考ICLR 2025年允许AI参与会议论文审稿的做法，寻求合理的使用途径。

       英文论文作者可借助AI工具模拟审稿角度，优化内容、完善语言逻辑，重点强化研究的原创性与实验严谨性，避免让AI“同质化评审”使论文竞争力降低。日后的学术评审中，机制的构建构是很关键的，也许就是构建“AI辅助 + 人类把关”的人机协同模式，这样就可发挥AI的效率优势，守住学术质量和公平的底线，让AI真正成为学术评审的“助力者”而非“替代者”。