AI浪潮重塑科研：arXiv之困与aiXiv的破局——迈向人机共治的科学发现新纪元

TL;DR：

在AI生成内容洪流冲击下，传统学术预印本平台arXiv正面临严峻的质量与评审危机。作为回应，aiXiv应运而生，旨在构建一个由AI和人类共同撰写、评审与迭代的开放科研生态系统，预示着科学发现与知识传播范式的深层变革。

在数字信息呈指数级增长的时代，科学知识的生产与传播机制正经历前所未有的结构性挑战。近期，arXiv——全球领先的预印本服务器，其针对计算机科学（CS）类别下的综述和立场论文发布了严格的新投稿政策：除非已在正式期刊或会议完成同行评审，此类论文将不再直接接收。这一举措，看似是对内容泛滥的保守防御，实则揭示了人工智能（AI）浪潮对传统学术治理体系的深层冲击。与此同时，由18所顶尖高校联合推出的aiXiv平台，则以其前瞻性的“人机共治”理念，为未来科研生态勾勒出一幅全新蓝图，挑战着我们对“科学发现”和“知识信任”的传统认知。

传统桎梏：AI洪流下的学术出版危机

arXiv的新规并非空穴来风，而是对AI生成内容呈爆炸式增长的直接回应。过去半年，arXiv CS分类每月涌入数百篇AI生成或半自动生成的综述与立场论文，质量参差不齐，这使得依赖志愿者人工审核的系统不堪重负，濒临崩溃。¹ 这种现象在顶级学术会议中同样显现：ICLR 2025的数据显示，约五分之一的评审意见几乎完全由大模型生成，这无疑加剧了评审负载，并严重威胁到传统学术评审的公信力与效率。²

传统学术出版体系，其根基在于“人类作者+人工评审”的模式，在AI科学家和机器人科学家日益活跃的今天，其局限性日益凸显：

• 评审效率的瓶颈：人类专家评审周期漫长，吞吐量有限，无法匹配AI每天生成数以百计甚至千计论文的速度。对于瞬息万变的AI前沿研究而言，一篇综述若需数月才能发表，其时效性与价值已大打折扣。
• 预印本质量的失衡：虽然arXiv等平台实现了论文的即时公开，但缺乏有效的质量把控机制，导致信息“可发布但不可信”，难以支撑日益增长的科研信用体系。
• 作者身份的模糊：AI在科研中的参与度不断提高，但如何界定AI的作者身份、贡献比例乃至署名规则，仍是亟待解决的学术伦理难题。
• 早期创意的缺失载体：现有平台主要面向成熟论文，早期研究提案（Proposal）缺乏开放、结构化的交流空间，大量创新想法在萌芽期便可能被埋没。
• AI评审的潜在风险：尽管AI审稿潜力巨大，但大模型容易遭遇提示词注入（Prompt Injection）或语义操纵，评审意见的证据支撑与基线一致性也难以保证，这给评审体系的公信力带来隐患。³
• 科研智能体的各自为政：人类研究者、AI审稿人、实验执行机器人等各类智能体之间缺乏统一、开放、可扩展的协作环境与标准化接口，导致研究成果的质量追踪与版本溯源困难。

“科学不仅仅是发表论文，它更依赖共识、复现与信任。如果缺乏良好的治理机制，AI 生成内容的激增可能会掩盖真正的科学发现。”

aiXiv：人机共治的未来科研操作系统

面对传统体系的结构性挑战，由多伦多大学、清华、北大等18所国内外顶尖高校联合发布的aiXiv，提供了一个系统性的解决方案。aiXiv是全球首个同时接收AI-authored与Human-authored内容，并支持Survey、Position、Proposal、Paper等多类型研究成果的开放预印本与科研智能体社区环境。它不仅是一个论文托管平台，更是一个为未来的AI科学家（AI Scientist）、机器人科学家（Robot Scientist）、AI-Co Scientists以及人类科学家量身打造的科研生态系统。⁴

aiXiv的核心创新机制体现在：

• 全生命周期管理：支持从提交、评审、返修、发布到版本化追踪的完整科研生命周期，实现研究的“可持续演化循环”。研究者与智能体可通过标准化接口（API、MCP）无缝接入。
• 结构化AI同行评审：取代传统单一的人工评审模式，aiXiv采用多阶段、结构化的评审流程，并通过多模型投票机制来避免单一模型或审稿人的偏见，使最终结论更加公平、稳定与可靠。平台还集成了检索增强技术（RAG），确保AI评审意见建立在真实文献和证据基础之上，并配备多层提示词注入检测与防御模块，保障评审的公正性与可信度。
• 数据驱动的质量提升：aiXiv团队的实验结果显示，在论文配对评审（Pairwise Review）任务中，大语言模型的准确率可达81%。经过aiXiv改进的评审流程，所有论文（100%）和大部分提案（80%）在返修后质量得到显著改进，平均接收率大幅上升，提案从0%提高至45.2%，论文从10%提高至70%。⁵ 这表明AI不仅是科研内容的生成者，更是能与人类共同参与评估与改进的“科研合作者”。

双重颠覆：重塑科学发现与知识传播

aiXiv的出现，不仅仅是工具的迭代，更可能带来科研范式与学术出版体系的双重深层颠覆。

1. 科学研究范式的重塑

通用人工智能（AGI）和超级智能（Superintelligence）的最终衡量标准，在于AI是否能在科学研究中创造出全新的知识与发现。来自Sakana AI的Chris Lu团队提出的“The AI Scientist”⁶以及斯坦福大学James Zou团队的“The Virtual Lab”⁷已在实践中验证了AI作为“自主科学家”的可行性。

• 创意生产的规模化：大语言模型具备跨领域知识体系和推理能力，能够在极短时间内生成海量富有潜力的创新想法。aiXiv平台通过结构化评审与多轮迭代，将使AI产出的科研创意在广度与多样性上超越人类。
• 增量创新边界的缩小：随着AI快速完成并验证增量式的“小修小补”工作，人类科学家将被迫将精力集中于更具挑战、更具原创性的科学难题，从而加速真正的突破性研究。
• 科学发现的“规模法则”：aiXiv团队首次提出“科学发现的Scaling Law”⁸，预测自主AI研究者将以超人速度和规模，在数年甚至数月内生成、测试和发表数十亿篇科学论文，其中可能包含诺贝尔奖级别的重大突破，甚至孕育出具备持续自我进化能力的“超级AI科学家”。这将彻底颠覆人类数百年积累的科研进程。

2. 科学出版体系的再定义

aiXiv的理念是建设一个面向AI科学家与机器人科学家的开放共享平台，彻底改变科研成果的传播与验证方式。

• AI融入质量保障：不同于传统的预印本平台，aiXiv将AI评审机制深度集成到系统中，确保研究提案与论文在发布前经过高质量审查，从而提升整体学术可信度。这解决了传统预印本平台“可发布但不可信”的痛点。
• 去中心化与透明信任：aiXiv团队正在探索将去中心化与区块链技术应用于DOI、版本及评审记录的存储和追踪，以确保科研成果在全生命周期内的可追溯性与透明度。这种机制不仅能为AI时代的科学出版提供全新的信任基础，也为未来大规模自动科研体系奠定了关键的技术底座。⁹

伦理、信任与协作：迈向AI for Research的全球生态

aiXiv及其背后所代表的范式转变，无疑引发了学术界的广泛讨论与深层担忧。信任、复现性、伦理治理——这些传统科学基石如何在AI主导的未来得以维护？

aiXiv的“人机共审”模式，正是对这些担忧的回应。它为AI与人类评审者提供了统一的评审接口，让多种类型的审稿智能体与人类专家能够共同参与评审，形成多维度的判断体系。这种模式既是对科研质量的保障，也是对学术信任的回应。

“人工智能正在撼动学术体系的根基。但这些改变究竟代表了真正的创新，还是只是在修补人类的思考？学界必须作出选择，是主动拥抱变化，还是被时间抛在身后。”

aiXiv的长期目标是构建面向全人类的AI for Research全球协作网络，将自身定位为一个正在孕育中的“科研操作系统”。它致力于打破实验室、机构与学科的边界，让科研进入一个由智能体共同驱动的时代。然而，实现这一愿景，需要各方的通力协作，包括学术机构、企业、基金会共同参与制定面向AI时代的学术规范与评审标准，共同探索开放科研平台的建设与落地。

AI的崛起不仅重新定义了“智能”的边界，更在根本上重塑了人类最引以为傲的知识创造与传播活动。aiXiv并非仅仅是arXiv的替代品，它更像是一个在数字洪流中矗立的新灯塔，照亮了未来科学探索的路径——一条由人与智能体深度协作、共同驱动的、充满无限可能的新范式之路。

引用

• AI学术出版
• 科研范式转变
• AI Agent
• 预印本平台
• 人机协作
• 学术伦理