教授指控知名期刊：我的论文可能被 AI 拒稿了

来源：科学网

资深环境科学家、韩国忠南大学教授洪成进（Seongjin Hong）最近很不爽，他带领团队完成的一篇环境化学论文被拒稿了。更让他生气的是，给出拒稿意见的评审人很可能不是人，而是AI。

洪成进是如此意难平，以至于他专门在《泰晤士高等教育》撰文吐槽，其团队论文疑因 AI 工具生成的评审意见被拒稿。

这一指控引发众多学者对 AI 不当介入同行评审及其风险的激烈讨论。

图片由 AI 生成

从模糊矛盾且偏离主题的评审意见，到期刊主编以「极不可能」来否认指控......有评论认为——这起「AI 审稿疑云」已超越个案，直指学术诚信与科技伦理的核心问题：在应对审稿人短缺与效率压力的同时，如何守护同行评审的严谨、专业与公正性？

一场 AI 审稿疑云

今年年初，洪成进团队向某知名国际环境科学期刊投稿一篇关于「新型环境分析方法现场应用」的论文。

通过首轮评审后，团队根据审稿人意见进行了详细修订。然而，修订稿提交后，论文却因一位审稿人第二轮出人意料的负面报告而遭拒稿。

「意见自相矛盾，且与论文无关。」洪成进在文中指出，这份评审报告存在显著异常。

首先，审稿人提出了首轮未提及的全新质疑点。例如，针对一项明确聚焦于环境化学领域现场分析方法的研究，评审意见却批评其未能提供「全面的生态评估」，甚至要求补充「对动物交配行为的影响分析」——这些要求更符合行为生态学的研究范畴。

其次，报告存在明显的逻辑矛盾与事实偏差。该报告声称「化学分析的可重复性未充分解释」，而事实上，该问题已在论文多个章节明确阐述。

评审语言本身也很奇怪。

「评语像用关键词拼凑的模板。」

洪成进发现，报告充斥着诸如「需要更多验证」「缺乏全面性」等笼统、公式化的评语。更蹊跷的是，审稿人在报告开头承认「作者回应了提出的问题」，却在未提供充分理由的情况下称「无法推荐该文发表」。

基于自身 15 年研究经验，以及发表 150 余篇论文并担任期刊副主编的经历，洪成进注意到，近年来表面流畅但缺乏深度和专业责任感的评审报告逐渐增多。由此，他怀疑此评审意见可能部分或全部由 AI 生成。

为验证猜想，洪成进用大型语言模型 ChatGPT 生成模拟评审意见并进行比对，发现二者在语言风格和论证缺陷上高度一致。

「它读起来像自动回复，而非深思熟虑的科学评判。」洪成进表示。

面对其提交的详细证据，期刊主编仅回应「审稿人使用AI的可能性极低」，并建议将修订稿作为新投稿重新提交——这意味着团队三个月的修订工作归零。

洪成进直言：「科学研究不应依赖运气。若评审沦为关键词驱动的机械流程，学术信任的基石将崩塌。」

证据还是臆断？

洪成进的指控在学术界引发争议，两方观点鲜明对立。

支持者认同其经验判断，认为资深研究者对评审异常情况具备敏锐辨识力。评论者 J. Miller 指出，经验丰富的学者往往能察觉评审中的非典型信号。 J. Smith 则表示，这一事件是对 AI 工具潜在风险的必要警示。

然而，反对的声音同样强烈。

评论者 Roger 认为，在缺乏确凿证据的情况下使用「可能」一词，弱化了指控的严肃性，有规避举证责任之嫌。Graff 则指出，未公开具体期刊名称削弱了质疑的立论基础。

围绕这一事件，双方争论主要聚焦于几个核心问题。

核心争议首先指向举证。反对者强调学术评审本就存在主观性，并非 AI 独有现象，在传统人工评审中也时有发生。匿名评论称：「哪位资深学者没遭遇过更令人费解的拒稿？」也有观点认为洪成进「两头通吃」——用「可能」规避法律风险，又借舆论向期刊施压。

此外，关于 AI 在审稿中的伦理界限成为焦点。多数学者支持 AI 作为有限辅助工具，用于查重、语法检查或文献初筛，但坚决反对其生成完整的评审意见。

评论者 T. Kim 的观点颇具代表性：「若审稿人无暇或无意进行深入评审，应直接拒绝邀请，而非依赖AI代劳。」

更深层次的讨论聚焦系统性风险与批判性思维的弱化。有学者指出：「当学生用 AI 写作业、审稿人用 AI 生成报告，批判性思维将集体退化。」

这种忧虑并非空穴来风，斯坦福大学一项研究显示，超过半数的研究生承认用 AI 撰写「非核心」论文章节。由此可见，AI 渗透已构成贯穿学术链条的现实风险。

类似争议并非孤例。《自然》2024 年调查显示，30% 的编辑承认 AI 检测结果会影响终审决定。剑桥学者莎拉·康纳的担忧引发共鸣：「我们批判学生依赖 AI，却对审稿环节的自动化视而不见，这是学术版的何不食肉糜。」

值得注意的是，尽管立场存在分歧，争论双方在一个关键问题上达成了共识：无论引发此次争议的评审意见是否涉及 AI 工具，低质量同行评审意见已是当前学术出版体系中一个不容忽视的痼疾。解决这一深层问题，比单纯争论单次事件是否涉及 AI，更具普遍意义。

重构学术公信力

面对自动化审稿的潜在风险，国际上正积极寻求解决之道，核心在于提升透明度与强化责任。洪成进表示：「科学研究不应依赖运气。同行评审必须建立在公平、透明和专业知识的基础之上。」

透明化被视作重建信任的关键。洪成进呼吁建立披露机制：审稿人需声明 AI 工具使用范围，期刊应说明评审流程的自动化程度。

这一立场与国际顶级期刊的实践相呼应。2024 年 3 月，

Nature

2025 年 6 月，

Nature

技术检测与人机协同是另一道关键防线。目前，刊物出版商正着手开发 AI 内容检测系统，但现有技术仍存在瓶颈。数据显示，当前主流检测工具如 iThenticate 2.0 对非英语母语者论文误判率高达 15%。这些工具主要依赖文本统计特征进行分析，虽能进行初步筛查，却难以精准区分「AI 辅助写作」与「完全 AI 生成」的文本。

面对技术局限，强化人工监督至关重要。麻省理工学院出版社建议：编辑必须对 AI 辅助内容进行实质性复核并签字担责。同时，部分期刊也在探索「开放评审抗辩权」，允许作者对疑似 AI 痕迹过重的评审提出质疑，触发编委会仲裁。

在此背景下，一场学术信任保卫战已然展开。技术浪潮不可逆，但如洪成进所言：「若评审沦为自动化黑箱，科学信任的根基将受侵蚀。」在效率与严谨的博弈中，确保评审透明化与坚守人的主体性，仍是不可退守的底线。

https://www.timeshighereducation.com/opinion/my-paper-was-probably-reviewed-ai-and-thats-serious-problem

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