AI智能体审稿人：吴恩达发布论文预审工具，加速科研反馈循环

人工智能是否能够担任学术会议与期刊的审稿工作，为论文评审提供协助？

现阶段，即使在人工智能这一前沿领域，对于AI参与审稿也缺乏统一标准。在众多顶级学术会议中，ICLR要求若使用大模型辅助审稿必须予以披露，而CVPR则明令禁止在任何环节使用大模型撰写审稿意见。

然而，随着论文投稿量的持续激增，人类审稿人已难以独自应对。据相关统计，即使在施行了“最严管控规则”的ICLR 2026会议上，仍有约20%的审稿意见完全由大模型自动生成。

但即便如此，学术会议的审稿周期依然漫长，未见明显缩短。

斯坦福大学知名人工智能学者吴恩达教授，对当前越来越长的审稿反馈时间深感无奈与疲惫。

他指导的一名学生所投论文更是屡遭挫折，三年内连续被拒六次，每次拒稿都伴随着长达半年的审稿等待。

这种迟缓的反馈机制，不仅严重拖慢了研究成果的发表进度，也与当前技术快速迭代背景下对高效研究流程的需求形成鲜明反差。

既然难以改变现有评审周期，那么能否利用AI的强大能力，打造一个高效的“论文预反馈工作流程”？该流程可使研究者在正式投稿之前获得高质量、建设性的审稿意见，从而更快速、更有针对性地完善论文，避免在顶级会议和期刊上因反复被拒而浪费宝贵的时间和精力。

基于这一思路，吴恩达教授近日推出了一款全新的研究论文辅助工具——“智能体审稿人”（Agentic Reviewer）。

该项目最初只是吴恩达周末闲暇时的个人兴趣项目，后在博士生Yixing Jiang的协作下，功能得到了显著增强与完善。

研究团队利用ICLR 2025的审稿数据对系统进行了训练，并在测试集上计算了Spearman相关系数（数值越高表示一致性越好）：

• 两位人类审稿人给出的评分相关性为0.41
• 智能体审稿人与人类审稿人的评分相关性达到0.42

这一结果说明，智能体审稿的准确性正逐渐逼近人类审稿人水平。

目前，该智能体通过检索arXiv预印本平台的数据来生成有据可依的审稿反馈，因此在人工智能等主要依赖arXiv发布最新成果的研究领域，其表现尤为突出。

智能体审稿工具可访问以下链接试用：https://paperreview.ai/

尽管该智能体目前仍处于实验性阶段，但已引发了网友们的广泛关注与积极讨论，大家普遍期望它能发展成真正实用的研究利器。

部分网友建议，未来的智能体审稿人应能针对特定会议或期刊的评审标准进行定制化评估，甚至提供预估的录用分数：

AI智能体不仅能加速科研进程，还能缩短人才培养周期，堪称推动学术发展的强大引擎：

然而，也有网友表达了忧虑：若研究者普遍在投稿前先经过AI评审的筛选，是否会导致学术观点的多样性降低？

当研究者拥有了便捷的AI评审参考工具，审稿人也开始借助AI生成审阅意见，这是否意味着学术成果的评审体系即将迎来一场深刻的变革？

未来，AI将以何种角色和方式助力学术研究的发展，目前仍是未知数，值得我们持续关注。