经济学家 Novosad 论 AI 审稿：偷懒易、判断弱，主张人机分工新流程

11 月 9 日，发展经济学家 Paul Novosad 在一条线程中系统讨论了 AI 参与学术同行评审的风险与可行流程，核心判断是：匿名评审是 AI 偷懒成本最低的环节，而 AI 的判断力虽弱，通读材料的能力却超过人类专家，因此合理的人机分工比全面禁止或放任都更现实。

已确认

• Novosad 指出评审意见匿名，写砸了最坏情况只是失去编辑的一点信任，而编辑面对海量报告根本无力监督，因此名誉代价极低。他担忧一批懒惰或不诚实的学者会直接提交 AI 生成的评审，并声称「我用自己脑子认真想过」——这类抄袭式 AI 评审难以正式证实，但往往一眼就能看出。
• 在能力层面，他认为 AI 审稿目前最弱的是「判断力」，原因尚不清楚；但在「读完全部材料」上远超人类专家，而人类评审不读附录和预分析计划恰恰是现行体系的问题之一，AI 可以补上这一短板。
• 针对时间有限的情况，他提出四步审稿流程：专家先只读引言形成初步判断；让强 AI 模型给出前三条批评意见；与 AI 讨论并对照论文原文交叉核实；最后由专家判断哪些批评有实质价值并定稿。
• 在线程结尾他提出建设性方向：设计一个能可靠识别「无人类增量」的 AI 系统，即筛出相比 AI 直接生成报告没有任何明显人类附加价值的敷衍评审，用 AI 反制 AI 偷懒。

为什么重要

• 同行评审决定学术成果的去留，Novosad 的分析点出了匿名机制与编辑监督能力之间的结构性漏洞：AI 大幅降低了敷衍评审的成本，而现行体系缺乏甄别手段。
• 他的四步法给出了一个务实的中间路线——不让 AI 替人做判断，而是利用其全量阅读和找茬能力，把最终裁量权留在专家手里，这为期刊与会议设计 AI 审稿政策提供了参考框架。
• 「用 AI 识别无人类增量的评审」这一提议若可实现，将直接回应 AI 代写评审难以证实的取证难题。

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