AI批量化生產(chǎn)論文又如何？反正現(xiàn)在也是批量化拒稿而已！如何看待現(xiàn)在的飛速進化的AI和批量化拒稿？

帶來的影響首先是期刊篩選標(biāo)準(zhǔn)的明顯升級。為了守住學(xué)術(shù)質(zhì)量底線，如今期刊在終審階段對論文的要求越來越嚴(yán)，創(chuàng)新性、數(shù)據(jù)嚴(yán)謹性、研究方法科學(xué)性都是核心考察點。那些內(nèi)容平庸、缺乏新觀點，或是數(shù)據(jù)存在瑕疵、方法不夠規(guī)范的論文，往往會被直接拒之門外。期刊更傾向于錄用能推動領(lǐng)域發(fā)展的高質(zhì)量成果，這就使得大量普通稿件被淘汰，拒稿率自然水漲船高。

其次是學(xué)術(shù)競爭的加劇。全球科研人員數(shù)量逐年激增，投稿需求早已遠超期刊的承載能力。一本核心期刊每年能刊發(fā)的論文數(shù)量有限，卻要面對成百上千篇投稿，只能在海量稿件中篩選出最優(yōu)者。這種僧多粥少的局面，讓競爭變得異常激烈，即便是質(zhì)量尚可的論文，也可能因名額限制被拒絕，批量化拒稿成為期刊無奈的選擇。

慢慢地，AI不僅參與論文生產(chǎn)，也開始滲透到評審環(huán)節(jié)。有調(diào)查顯示，超過50%的研究人員承認在審稿時使用了AI，借助工具快速提煉論文核心、排查基礎(chǔ)錯誤，節(jié)省評審時間。這一現(xiàn)象也印證了一個趨勢：既然AI已廣泛用于知識生產(chǎn)，進入評審環(huán)節(jié)似乎成為不可逆轉(zhuǎn)的必然，畢竟面對海量稿件，僅靠人工評審早已力不從心。

03AI進化下的學(xué)術(shù)生態(tài)改變

AI確實為科研注入了效率活力，讓研究人員能從繁瑣的文字工作中解放出來，聚焦核心創(chuàng)新；但同時也帶來了質(zhì)量隱患，低質(zhì)論文批量滋生，擾亂了學(xué)術(shù)秩序。批量化拒稿本質(zhì)上是學(xué)術(shù)界對質(zhì)量的堅守，是對AI帶來的混亂的一種應(yīng)對?？蛇^度嚴(yán)苛的拒稿也可能帶來負面影響，比如抑制年輕研究者的創(chuàng)新活力，讓一些有潛力但不夠成熟的研究被埋沒。如何在利用AI提升科研效率的同時，守住學(xué)術(shù)質(zhì)量的底線，已經(jīng)成為擺在學(xué)術(shù)圈面前最直觀的難題。這既需要期刊找到更合理的篩選方式，也需要科研人員把握好AI使用的尺度，在效率與質(zhì)量之間找到平衡點。