教授指控知名期刊：我的論文可能被AI拒稿了
編譯 | 李思輝 張鴻悅
資深環境科學家、韓國忠南大學教授洪成進（Seongjin Hong）最近很不爽，他帶領團隊完成的一篇環境化學論文被拒稿了。更讓他生氣的是，給出拒稿意見的評審人很可能不是人，而是AI。
洪成進是如此意難平，以至于他專門在《泰晤士高等教育》撰文吐槽，其團隊論文疑因AI工具生成的評審意見被拒稿。這一指控引發眾多學者對AI不當介入同行評審及其風險的激烈討論。
圖片由AI生成
從模糊矛盾且偏離主題的評審意見，到期刊主編以“極不可能”來否認指控，有評論認為，這起“AI審稿疑云”已超越個案，直指學術誠信與科技倫理的核心問題：在應對審稿人短缺與效率壓力的同時，如何守護同行評審的嚴謹、專業與公正性？
一場AI審稿疑云
今年年初，洪成進團隊向某知名國際環境科學期刊投稿一篇關于“新型環境分析方法現場應用”的論文。
通過首輪評審后，團隊根據審稿人意見進行了詳細修訂。然而，修訂稿提交后，論文卻因一位審稿人第二輪出人意料的負面報告而遭拒稿。“意見自相矛盾，且與論文無關。”洪成進在文中指出，這份評審報告存在顯著異常。
首先，審稿人提出了首輪未提及的全新質疑點。例如，針對一項明確聚焦于環境化學領域現場分析方法的研究，評審意見卻批評其未能提供“全面的生態評估”，甚至要求補充“對動物交配行為的影響分析”——這些要求更符合行為生態學的研究范疇。
其次，報告存在明顯的邏輯矛盾與事實偏差。該報告聲稱“化學分析的可重復性未充分解釋”，而事實上，該問題已在論文多個章節明確闡述。
評審語言本身也很奇怪。“評語像用關鍵詞拼湊的模板。”洪成進發現，報告充斥著諸如“需要更多驗證”“缺乏全面性”等籠統、公式化的評語。更蹊蹺的是，審稿人在報告開頭承認“作者回應了提出的問題”，卻在未提供充分理由的情況下稱“無法推薦該文發表”。
基于自身15年研究經驗，以及發表150余篇論文并擔任期刊副主編的經歷，洪成進注意到，近年來表面流暢但缺乏深度和專業責任感的評審報告逐漸增多。由此，他懷疑此評審意見可能部分或全部由AI生成。
為驗證猜想，洪成進用大型語言模型ChatGPT生成模擬評審意見并進行比對，發現二者在語言風格和論證缺陷上高度一致。“它讀起來像自動回復，而非深思熟慮的科學評判。”洪成進表示。
面對其提交的詳細證據，期刊主編僅回應“審稿人使用AI的可能性極低”，并建議將修訂稿作為新投稿重新提交——這意味著團隊三個月的修訂工作歸零。洪成進直言：“科學研究不應依賴運氣。若評審淪為關鍵詞驅動的機械流程，學術信任的基石將崩塌。”
證據還是臆斷？
洪成進的指控在學術界引發爭議，兩方觀點鮮明對立。
支持者認同其經驗判斷，認為資深研究者對評審異常情況具備敏銳辨識力。評論者J. Miller指出，經驗豐富的學者往往能察覺評審中的非典型信號。J. Smith則表示，這一事件是對AI工具潛在風險的必要警示。
然而，反對的聲音同樣強烈。評論者Roger認為，在缺乏確鑿證據的情況下使用“可能”一詞，弱化了指控的嚴肅性，有規避舉證責任之嫌。Graff則指出，未公開具體期刊名稱削弱了質疑的立論基礎。
圍繞這一事件，雙方爭論主要聚焦于幾個核心問題。
核心爭議首先指向舉證。反對者強調學術評審本就存在主觀性，并非AI獨有現象，在傳統人工評審中也時有發生。匿名評論稱：“哪位資深學者沒遭遇過更令人費解的拒稿？”也有觀點認為洪成進“兩頭通吃”——用“可能”規避法律風險，又借輿論向期刊施壓。
此外，關于AI在審稿中的倫理界限成為焦點。多數學者支持AI作為有限輔助工具，用于查重、語法檢查或文獻初篩，但堅決反對其生成完整的評審意見。評論者T. Kim的觀點頗具代表性：“若審稿人無暇或無意進行深入評審，應直接拒絕邀請，而非依賴AI代勞。”
更深層次的討論聚焦系統性風險與批判性思維的弱化。有學者指出：“當學生用AI寫作業、審稿人用AI生成報告，批判性思維將集體退化。”這種憂慮并非空穴來風，斯坦福大學一項研究顯示，超過半數的研究生承認用AI撰寫“非核心”論文章節。由此可見，AI滲透已構成貫穿學術鏈條的現實風險。
類似爭議并非孤例。《自然》2024年調查顯示，30%的編輯承認AI檢測結果會影響終審決定。劍橋學者莎拉·康納的擔憂引發共鳴：“我們批判學生依賴AI，卻對審稿環節的自動化視而不見，這是學術版的‘何不食肉糜’。”
值得注意的是，盡管立場存在分歧，爭論雙方在一個關鍵問題上達成了共識：無論引發此次爭議的評審意見是否涉及AI工具，低質量同行評審意見已是當前學術出版體系中一個不容忽視的痼疾。解決這一深層問題，比單純爭論單次事件是否涉及AI，更具普遍意義。
重構學術公信力
面對自動化審稿的潛在風險，國際上正積極尋求解決之道，核心在于提升透明度與強化責任。洪成進表示：“科學研究不應依賴運氣。同行評審必須建立在公平、透明和專業知識的基礎之上。”
透明化被視作重建信任的關鍵。洪成進呼吁建立披露機制：審稿人需聲明AI工具使用范圍，期刊應說明評審流程的自動化程度。
這一立場與國際頂級期刊的實踐相呼應。2024年3月，Nature母公司Springer Nature明確規定：允許AI輔助初篩，但所有結果必須人工復核，嚴格禁止完全依賴AI做出審稿結論。
2025年6月，Nature進一步宣布，將隨論文全文公開所有評審意見及作者回應。主編Magdalena Skipper強調：“讓評審過程曬太陽，才能重建信任。”
技術檢測與人機協同是另一道關鍵防線。目前，刊物出版商正著手開發AI內容檢測系統，但現有技術仍存在瓶頸。數據顯示，當前主流檢測工具如iThenticate 2.0對非英語母語者論文誤判率高達15%。這些工具主要依賴文本統計特征進行分析，雖能進行初步篩查，卻難以精準區分“AI輔助寫作”與“完全AI生成”的文本。
面對技術局限，強化人工監督至關重要。麻省理工學院出版社建議：編輯必須對AI輔助內容進行實質性復核并簽字擔責。同時，部分期刊也在探索“開放評審抗辯權”，允許作者對疑似AI痕跡過重的評審提出質疑，觸發編委會仲裁。
在此背景下，一場學術信任保衛戰已然展開。技術浪潮不可逆，但如洪成進所言：“若評審淪為自動化黑箱，科學信任的根基將受侵蝕。”在效率與嚴謹的博弈中，確保評審透明化與堅守人的主體性，仍是不可退守的底線。
相關鏈接：
https://www.timeshighereducation.com/opinion/my-paper-was-probably-reviewed-ai-and-thats-serious-problem
本文鏈接：http://knowith.com/news-2-3951.html教授指控知名期刊：我的論文可能被AI拒稿了
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