大语言模型显著加速了科研论文产出效率，论文数量快速增长与高质量评审资源相对不足之间的结构性矛盾日益突出，严重冲击传统同行评审制度。评审负担过重与评审人个体知识的局限性，使部分审稿人开始借助大模型，而无标准、无边界、无追责的无序使用AI评审将引起科研评价的公正性与可信度的系统性风险。在评审压力持续上升、AI工具加速嵌入评审流程的背景下，如何构建可信、规范的科研评审机制，已成为学术共同体亟须解决的问题。

为厘清AI介入科研评审的功能定位、适用边界、系统性风险与治理路径，CCF YOCSEF青岛于2026年7月11日在中国海洋大学（崂山校区）举办了“边界与共识—AI参与科研评审的信任建构与规范路径”观点论坛（论坛编号：CCF-Yo-26-074）。论坛由CCF YOCSEF青岛副主席/山东科技大学张鹏、CCF YOCSEF青岛AC委员/山东科技大学张雪共同担任执行主席。论坛特邀哈尔滨工业大学（深圳）夏良昊教授、浙江大学刘佐珠研究员、北京科技大学姚超教授进行引导发言，特邀中国科学院沈阳自动化研究所许驰研究员、中南大学张永敏教授、中国海洋大学于彦伟教授进行思辨引导。此外，来自南京信息工程大学、黑龙江科技大学、华北电力大学（保定）、山西财经大学、华东师范大学、哈尔滨工业大学（威海）、山东大学、中国海洋大学、山东科技大学、中国石油大学（华东）、青岛科技大学、青岛理工大学、烟台大学、禾泊科技、浪潮（青岛）科技集团有限公司、青岛色画影视科技有限公司、山东巍然智能科技有限公司、长烽数智科技（山东）有限公司、华能信息技术有限公司、山东怡然信息技术有限公司、烟台舜宝网络科技有限公司等高校、科研机构和企业的40余位代表参加论坛。与会者涵盖科研工作者、期刊编辑与审稿专家、大模型领域专家，共同探讨AI参与科研评审的边界、风险与治理路径。

图1 论坛与会成员合影

本次论坛设置引导发言和思辨讨论两个环节。

在引导发言环节，夏良昊以“创新智能体”为题，围绕智能体技术在科研活动中的应用前景展开讨论。随着大模型从单一文本生成工具向具有任务规划、信息检索和多步骤推理能力的智能体演进，AI有望承担更多科研辅助任务。但是，科研评审并非简单的信息汇总和规则匹配，其核心仍涉及对问题价值、方法必要性和知识增量的综合判断。

刘佐珠以“我们还认得出珍珠吗？——AI科研评价的创新盲区”为题，引导与会者思考：当评价模型主要从历史论文和已有范式中学习时，它是否能够识别尚未被主流学术共同体充分理解的原创工作？与会嘉宾认为，AI通常更擅长识别符合既有知识结构和主流研究范式的增量性贡献。但对偏离主流范式、证据尚不充分或具有较高不确定性的“从0到1”的原创研究，其判断仍可能不稳定。

姚超以“AI参与科研评价：边界、责任与信任重构”为题，从技术能力、责任主体和制度规范等角度分析AI参与评审面临的问题。他指出，AI工具的使用不能消解审稿人、编辑和科研管理者的主体责任。科研评审的可信度，不仅取决于模型输出是否准确，还取决于使用过程是否透明、评审依据是否可核验、以及发生争议后能否追溯并纠正。

图2 引导嘉宾发言

思辨环节围绕以下三个议题展开：“如何定位AI在科研评价中的功能角色与适用边界？”、“AI科研评价可能引发的系统性风险与伦理挑战是什么？”、“如何构建人机协同的可信科研评价治理体系？”。中国科学院沈阳自动化研究所许驰研究员、中南大学张永敏教授和中国海洋大学于彦伟教授分别作思辨引导。

图3 思辨环节特邀嘉宾发言

议题一：如何定位AI在科研评价中的功能角色与适用边界？

围绕“如何定位AI在科研评价中的功能角色与适用边界”，许驰进行了思辨引导。讨论中，多数嘉宾认为，AI在格式检查、语言校对、文献核验、重复性内容识别、评审意见归纳以及部分代码和实验结果检查等任务中具有较强的辅助价值。这类任务通常具有规则相对明确、结果便于验证、错误影响可控等特点，可以在人工监督下交由AI完成，从而减轻审稿人的程序性工作负担。

但对于论文是否具有原创性、研究问题是否重要、方法是否真正必要、实验是否足以支撑结论以及稿件是否应当录用等核心学术判断，当前AI尚不能替代领域专家。科研创新往往不是对已有知识的简单重组，而是对问题定义、理论假设和研究范式的重新认识。此类判断高度依赖领域经验、批判性思维和对研究背景的深入理解。

对于AI介入的具体范围，现场也存在不同观点。一种观点主张，应将AI严格限制在事务性、程序性环节，所有学术判断必须由审稿人独立完成；另一种观点认为，对于大规模稿件初筛、学位论文形式审查等规则较为明确的场景，可以在人工复核和明确披露的前提下适度扩大AI的参与范围；还有观点认为，随着专用评审模型、因果推理和可解释技术的发展，AI的能力边界将持续变化，评审规范也应动态调整。

与会嘉宾较为一致地认为，AI的适用边界不宜依据单一工具或固定规则划定，而应综合考虑任务风险、成果类型、模型能力和结果可核验程度。可以遵循“低影响、可核验、可纠正的任务由AI辅助完成，高价值、难以逆转的核心学术判断由人类主导”的基本原则。

议题二：AI参与科研评价可能引发的系统性风险与伦理挑战是什么？

围绕“AI参与科研评价可能引发的系统性风险与伦理挑战”，张永敏进行了思辨引导，与会嘉宾从技术、权责、生态等多个维度讨论了AI参与科研评价带来的潜在风险以及伦理困境。多数与会嘉宾认为，AI介入科研评审带来的风险，是技术局限、数据偏差、权责不清和无序使用等因素共同作用的结果。

在技术层面，AI模型主要从既有论文和评审数据中学习，可能偏向成熟的主流研究范式，从而低估颠覆性研究和小众、长尾领域的优质成果。同时，若科研人员过度迎合AI评价偏好，可能增加模板化、同质化论文，进一步加剧论文数量增长与质量分化。此外，恶意使用者可能通过构造提示词或植入文本噪声诱导AI生成偏颇意见；大模型幻觉也可能导致缺乏依据的评价，损害作者权益和期刊公信力。

在权责层面，AI无法承担独立的评审责任。当出现误判、学术不端漏检或评审不公时，审稿人、编辑部与AI工具提供方之间的责任边界难以划分。此外，将未发表稿件上传至公有大模型，还可能带来内容泄露、未经授权用于模型训练等数据安全与知识产权风险。

在学术生态方面，长期过度依赖AI可能削弱审稿人的独立判断与批判性思维，诱发直接复制AI评语等敷衍审稿行为，削弱同行评议所承载的学术交流与思想碰撞功能与价值，进而影响评审能力培养和学术生态健康。

另外，现场也有较为乐观的观点认为，相关风险具有阶段性，可通过本地化或私有化部署、人工终审、模型偏差校正等方式加以降低。持此观点的嘉宾更强调使用方式和治理机制对风险的影响。总体而言，AI参与科研评审的风险并非单一技术缺陷所致，而是创新判断能力不足、训练数据失衡、监管与追责机制不完善以及无序使用等因素叠加形成的系统性问题，亟须构建可信的科研评审治理体系。

议题三：如何构建人机协同的可信科研评价治理体系？

围绕“如何构建人机协同的可信科研评价治理体系”，于彦伟进行了思辨引导。针对AI科研评审的各类边界问题与系统性风险，多数嘉宾认为，治理既不能全面禁止AI，也不能将评审完全交由AI，应坚持人类主导、分层施策、多方协同和全程可追溯，构建完整、可信的人机协同评审体系。具体措施包括：

（1）建立风险分级与人机协同规则。依据任务风险和AI适用边界，明确人机分工；对“规则明确、结果易于验证、错误影响可控”的任务，由AI辅助完成，核心学术判断由人类主导，确保评审依据可核验、分歧可复核、最终责任落实到具体主体。

（2）构建多主体协同共治机制。科技管理部门、学术组织、期刊出版机构、AI研发机构和科研人员应共同制定使用规范，明确禁止行为，完善数据安全、权责划分、争议处理和科研诚信等制度安排。

（3）建立事前准入、事中管控和事后追责的全流程监管机制。事前制定AI评审工具的准入与评估标准，常态化开展评审人员AI使用规范和科研伦理培训；事中按规定完整留存操作日志，明确区分AI生成内容与人工评审意见，涉及涉密信息或重大未公开成果的稿件不得使用公有大模型；事后建立申诉、复核和分级追责机制。

（4）强化可信技术支撑。提高模型运行过程和评审依据的透明度与可追溯性，研发和完善具备偏差检测、幻觉抑制等能力的科研评审专用模型，从技术层面降低系统性风险。

此外，也有嘉宾建议探索透明的AI使用披露制度，形成人机协同评审、纯AI评审并行的双轨评价范式，适配不同类型科研成果评审需求。总体而言，AI科研评审治理的核心不是限制技术发展，而是通过场景分级、动态管理和多方协同，建立证据完整、权责清晰、公平可信的科研评价长效机制。

图 4 思辨讨论

论坛最后，CCF YOCSEF青岛2026—2027主席姜桂圆作总结。他指出，本次论坛议题经过多方研讨，聚焦AI参与科研评审的适用边界、潜在风险与可行路径，受到科研工作者、期刊编辑、科研管理人员及大模型领域从业者的广泛关注。论坛期间，与会嘉宾充分交流观点，形成了较为丰富的讨论成果，并在部分问题上达成共识。最后，姜桂圆对与会嘉宾及论坛组织人员表示感谢，并期待本次论坛成果能够为科研生态的健康发展提供有益参考。

撰稿：张鹏、张雪  

审核：姜桂圆 等

编辑：徐东亮、周小伟

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中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）青岛分论坛成立于2009年，由梁永全教授、潘振宽教授和魏志强教授等发起。自成立以来，YOCSEF青岛积极汇聚计算机及相关领域青年科技工作者，围绕学术前沿、产业发展和社会热点持续开展具有时效性、敏锐性和前瞻性的技术论坛、观点论坛、CLUB及公益活动等，通过深入思辨与交流，凝练形成有价值的观点和建议。

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