审稿

有些研究者一年投稿很多论文，却极少接受审稿邀请；

PNAS文中引用的数据提到，2013—2017年间，每完成一次审稿所需发送的邀请数量增加了26%，而审稿邀请的增长速度甚至是论文发表增长速度的两倍。

越来越多编辑找不到审稿人，越来越多审稿邀请无人回应，越来越多研究者开始把“Declinereviewinvitation”当成默认操作。

简单来说，未来研究者投稿时，需要先“支付”审稿积分（reviewcredits）；

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从科研训练的角度看，审稿本身也是青年学者形成学术判断力的重要过程。

尤其在生成式AI已经能够快速生成完整审稿文本的情况下，“审稿数量”和“审稿质量”之间的矛盾，很可能会被进一步放大。

一份真正有价值的审稿意见，未必很长，却应准确指出研究最关键的问题，并说明为什么这个问题会影响结论，我自己这么多年的投稿，我发现以前由审稿人自己写的审稿意见相对较短，甚至遇到过一两条意见，但是这些意见却能直指论文创新，反而能够促进论文达到更高质量。

但我认为，同行评议的核心或许不只是生成一份像审稿意见的文字，而是由具备相关研究经验的人对论文价值作出负责任的学术判断。

最近在和一些同行交流论文投稿时，一个新的担心越来越常见，即作者收到的审稿意见会不会也是AI写的？

对不少PI来说，审稿已经不再是“顺手帮忙”，而是一项真实消耗精力的额外劳动。

尤其是一些高产作者，他们理论上消耗了大量同行评审资源，但现实中却未必承担相应比例的审稿工作。

表面上看，用AI辅助审稿确实能够缓解评审压力、提高效率。

PNAS文中引用的数据提到，2013—2017年间，每完成一次审稿所需发送的邀请数量增加了26%，而审稿邀请的增长速度甚至是论文发表增长速度的两倍。