科研圈最近有点意思。一方面，大家都在吐槽论文审稿慢、审稿人难找，恨不得一键加速；另一方面，又有人担心AI审稿会把科研这池水搅浑。这两种看似矛盾的情绪，恰恰反映了当下学术界面临的尴尬现实。

生态学家Poisot就碰上了这么一档子事儿。他投出去的稿件，审稿意见里居然冒出一句“这是您的评审意见的修订版，清晰度和结构都有所提高”。明眼人一看就知道，这八成是AI润色过的。Poisot挺郁闷，花时间写论文，结果要跟机器人battle？他觉得，如果审稿人都变成AI，那学术界的信任基石就塌了。说起来，AI介入科研审稿已经不是新鲜事。早在ChatGPT火爆之前，就有出版商开始用AI检查数据、简化流程。但法学硕士（LLM）的出现，让AI能写出更像人话的评审意见，这才是真正引发争议的地方。

一项调查显示，近两成研究人员已经尝试用AI来“提高评审速度和难度”。这事儿得分两头看。有人觉得AI能让评审更高效、更客观。毕竟，有些审稿人写的意见确实挺水，还不如AI来的实在。但也有人担心，AI会偷懒，直接生成一些没啥营养的“罐头回复”。进化生物学家Bergstrom就说，写作就是思考，如果审稿人依赖AI，思考的深度可能就要打折扣了。而且，AI审稿还存在一个潜在风险，那就是“回音室效应”。如果AI被用来撰写和审阅手稿，即使人类名义上还在参与，也可能形成一种自我强化的循环，新的东西很难冒头。想想，如果大家都用同一种AI，按照同样的标准审稿，那学术创新岂不是要凉凉？

仅从数据来看，似乎AI的表现也没那么不堪。一项研究找来300多位计算生物学家和AI研究人员，让他们看自己论文的评审意见，一部分是真人写的，一部分是GPT-4写的。结果，约40%的人觉得AI审稿和人工审稿一样好，甚至更好。但问题在于，科研的价值不仅仅在于“好”，更在于“新”。AI可以快速发现论文中的错误、矛盾，但它很难判断一项研究是否具有真正的原创性。这项能力，目前还是人类独有的。现在，已经有不少出版商开始尝试用AI辅助审稿，比如检查引用是否准确、评估研究的新颖性等等。美国物理学会出版机构AIP Publishing就在两本期刊上试用一款名为Alchemist Review的软件。

不过，他们也强调，AI只是辅助工具，不能取代人工评审。其实，大家真正担心的，是AI逐渐取代人类审稿人的趋势。如果AI能够独立完成审稿，那期刊编辑、审稿人的作用又在哪里？学术界会不会变成一个由算法主宰的冰冷世界？学术交流顾问Chris Leonard就大胆预测，未来两年内，AI自动审阅稿件的水平将超过大多数人工审阅。另一位学者Jason Priem更乐观，他甚至认为“我们非常有望让超人AI审阅所有文献”。西班牙科研诚信侦探Oviedo-García对此并不感冒。她说，她更喜欢和审稿人交流，而不是和机器对话。毕竟，科研的本质是人与人之间的思想碰撞，如果只剩下算法的冰冷计算，那还有什么意思？

说到底，AI审稿就像一把双刃剑。用好了，能提高效率、减少偏见；用不好，可能会扼杀创新、破坏学术生态。关键在于，我们如何定义AI在科研中的。与其担心AI取代人类，不如思考如何让人类和AI更好地协作。就像JAMA前编辑Bauchner说的那样，AI可以先对稿件进行初步扫描，提供质量摘要，然后由编辑审核，再决定是否需要人工评审。当然，前提是我们需要建立一套完善的透明度标准。如果研究人员使用AI撰写评审意见，必须公开声明，并详细说明所使用的AI系统、提示词等等。这样，才能确保科研的公正性和可信度。Poisot的担忧并非杞人忧天。学术界需要正视AI带来的挑战，找到一条既能提高效率，又能坚守学术伦理的道路。毕竟，科研的未来，最终还是掌握在人类自己手中。