经济学家激辩同行评审用 AI:公开提示词能否化解信任危机
经济学家 Paul Novosad 与 Barbara Biasi 围绕生成式 AI 进入同行评审展开讨论,聚焦由此产生的信任与规范问题。讨论提出「审稿人公开所用 prompt」等提议,并伴随对 AI 改写质量的一手检验,但整体仍停留在学者层面的争论,未形成任何机构层面的政策结论。
已确认
- Novosad 指出,审稿报告中使用生成式 AI 正在引发作者的不信任:作者无法判断意见究竟出自审稿人本人还是模型,即不知道审稿人是否真的思考过。他提出的具体方案是审稿人把自己使用的提示词粘贴在报告末尾,让作者百分之百清楚哪些是审稿人的想法、哪些来自 AI。
- 他进一步推演该方案的均衡效果:若 prompt 必须公开,懒惰的 AI 代写会立刻被识破,这将反过来抑制审稿中滥用 AI 的行为,作者也无需费力追查报告来源。
- 他还表达了更直接的偏好:与其读人写好的要点被 AI「稀释」成流畅但空洞的报告,他更愿意直接读审稿人自己在 prompt 里写下的有思考的要点。
- 该提议在其他参与者的转发讨论中获得延伸,有回复者补充另一种做法:作者自己用 AI「打乱」文风,以便匿名化地公开审稿意见。
- Biasi 提出另一种视角:若收到的审稿报告被检测为 100% AI 撰写,只有两种可能——要么是明显的 AI 垃圾(这种情况下根本不需要检测工具),要么报告写得很好、观点有价值。她由此质疑「AI 写的优秀审稿报告」是否真的算问题。
- Novosad 分享一手经历:他曾花费大量时间用 AI 改写自己论文的审稿意见以便匿名公开,但最终放弃,因为 AI 改写版本质量太差。他的结论是顶尖审稿人在表达想法上明显强于当今的 AI 模型。
- 讨论中还出现审稿人视角的补充(转发 auselis 的观点):即使论文主要由 AI 完成,审稿人更在意作者意图——是缺乏经验导致的认知不足,还是纯粹外包给 AI;前者值得给高层次反馈,后者的反馈大概率只会被粘贴进 AI 会话打补丁。
为什么重要
- 同行评审是学术出版的信任基石,AI 介入动摇了「意见出自审稿人独立思考」这一默认前提。公开提示词的提议为重建透明度提供了一种低成本、可操作的思路,且按 Novosad 的推演具有自我执行的性质。
- Biasi 的质疑触及更根本的问题:评判标准应是报告质量还是产出方式。这场辩论为期刊与学术共同体未来制定 AI 使用规范提供了两条不同的思考路径。
2026-10-21 ~ 2026-10-22 · 10 条相关
一手来源
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