近年來，人工智能（AI）領(lǐng)域的快速發(fā)展不僅體現(xiàn)在技術(shù)進步上，更直觀反映在學(xué)術(shù)會議論文投稿量的激增中。NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL等頂級AI與計算機科學(xué)會議面臨著前所未有的審稿壓力。以CVPR 2024為例，盡管組織了約9000名審稿人，但投稿作者數(shù)量卻高達30000以上，這一數(shù)字對比凸顯了審稿任務(wù)的艱巨性。

為了應(yīng)對審稿過程中可能出現(xiàn)的AI濫用問題，CVPR去年實施了嚴(yán)格的新規(guī)定，明確禁止審稿人使用大型語言模型（LLM）輔助評審。然而，在CVPR 2025錄用結(jié)果公布的關(guān)鍵時刻，區(qū)域主席揭露了一個令人震驚的事實：部分審稿人極端不負責(zé)任，要么完全放棄評審，要么提交的評審意見質(zhì)量極低，甚至有的評審意見疑似由AI大模型自動生成，其敷衍程度可見一斑。

這一事件再次將學(xué)術(shù)出版行業(yè)的審稿困境推向風(fēng)口浪尖。據(jù)統(tǒng)計，2020年全球?qū)徃迦嗽谕性u審上投入的總時間已超過1億小時，不僅耗時巨大，成本也相當(dāng)高昂。同行評審系統(tǒng)還飽受偏見、不一致性、缺乏激勵機制、審稿人難尋以及評審周期長等問題的困擾。

面對論文投稿量的激增、資深審稿人的短缺以及AI技術(shù)的誘惑，如何確保審稿人的專業(yè)性成為了亟待解決的問題。近日，Nature雜志發(fā)表的一篇文章提出了一種意想不到的解決方案——向?qū)徃迦酥Ц秷蟪辍?/p>

本月，兩家試行這一政策的期刊公布了其研究數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，向?qū)徃迦酥Ц都s250美元（約合1817元人民幣）的報酬，不僅能夠顯著加快評審速度，而且不會影響評審質(zhì)量。這一發(fā)現(xiàn)為解決審稿困境提供了新的思路。

實際上，向?qū)徃迦酥Ц秷蟪甑南敕ㄔ缫延兄?，但真正付諸實踐的出版商并不多。經(jīng)濟學(xué)期刊和某些醫(yī)學(xué)期刊曾有過類似嘗試，而《PeerJ》等期刊則采用代幣系統(tǒng)或加密貨幣作為報酬形式。然而，一些研究人員擔(dān)心，現(xiàn)金獎勵可能會降低評審質(zhì)量或改變科研格局，但一直缺乏確鑿證據(jù)來支持這些擔(dān)憂。

為了驗證付費評審的效果，《Critical Care Medicine》期刊進行了一項為期6個月的實驗。實驗結(jié)果顯示，付費評審在一定程度上提高了接受邀請的比例，并加快了評審速度，但評審質(zhì)量并未因付費而降低。這表明，金錢在激勵審稿人行為方面的作用相對有限，審稿人可能還看重責(zé)任感、忠誠度或其他非金錢因素。

另一項由《Biology Open》期刊進行的實驗則更為顯著。該期刊在兩個學(xué)科領(lǐng)域?qū)徃迦艘暈楦顿M合同工，并采用了兩種付費方式。結(jié)果顯示，付費評審的周轉(zhuǎn)時間大大縮短，且評審質(zhì)量與無報酬評審相當(dāng)。這一成功實驗促使《Biology Open》考慮將付費評審體系推廣至所有學(xué)科領(lǐng)域。

盡管付費評審在某些方面顯示出積極效果，但一些專家對此持謹(jǐn)慎態(tài)度。他們擔(dān)心，付費體系可能會帶來潛在偏見、成本轉(zhuǎn)嫁等新問題。付費是否會導(dǎo)致審稿人過于追求數(shù)量而忽視質(zhì)量，以及他們是否會減少投入自身研究的時間，這些問題仍有待進一步觀察和研究。

長期以來，同行評審被視為學(xué)術(shù)界的互惠和志愿服務(wù)。學(xué)者們通過審閱他人的稿件來提升自己的學(xué)術(shù)聲譽和認可度，同時自己的稿件也由其他同行進行評審。然而，隨著稿件數(shù)量的激增和AI技術(shù)的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)上依賴志愿服務(wù)的同行評審系統(tǒng)已不堪重負。因此，一些出版商開始嘗試向?qū)徃迦烁顿M，以緩解審稿人短缺、提高審稿效率和質(zhì)量。

這一變革標(biāo)志著學(xué)術(shù)出版界可能正經(jīng)歷著重要轉(zhuǎn)型期。盡管付費評審模式是否可持續(xù)以及是否會帶來新的問題仍在討論和觀察中，但這一嘗試無疑為解決當(dāng)前審稿困境提供了新的視角和思路。