8月31日，由北京航空航天大学软件学院与方略研究院联合举办的“智评赋能、护航创新”学术评价论坛在北京举行。

　　当前人工智能技术快速迭代，在为学术评价工作提质增效带来全新机遇的同时，也带来了算法偏见、敏感信息泄露、新型科研不端等现实挑战。本次论坛聚焦人工智能时代学术评审、科研诚信治理、学术评价改革和论文质量保障等关键议题，汇聚来自全国各高校、科研院所的科研管理骨干与学术评价领域专家学者齐聚现场，共探智能化学术评价建设路径。

　　中国农村专业技术协会副理事长、教育部教师队伍建设专家指导委员会副主任委员、国家自然科学基金委员会原副主任韩宇在题为《关于AI赋能评审活动的伦理思考》的分享中，聚焦人工智能介入学术评审的伦理风险与边界问题，结合全球主要科研资助机构AI辅助评审实践与国家自然科学基金AI辅助评审指派系统的建设历程，系统阐释了AI评审场景下的价值准则与行为规范。他表示，学术评审必须建立清晰完备的伦理治理共识，严禁使用商用云端大模型处理涉密申报材料，AI不得承担打分、淘汰、资助排序等核心评审职能，必须落实本地化隔离部署、全流程审计留痕、人工复核、算法偏见常态化检测等管控机制，构建负责任的AI学术评审治理框架。

　　北京大学信息管理系教授、博士生导师王继民在报告中针对通用大模型直接用于论文评审时出现的评语泛化、依据缺失、结果难以追溯等问题，提出了对评审任务进行拆解，搭建涵盖质量评价、可信性评价、可解释表达、证据驱动评审等方面的技术体系的建议。

　　北京航空航天大学软件学院、国际创新研究院教授、博士生导师杨晴虹认为，传统科研诚信治理模式存在发现难、取证难、认定难的现实短板，已经难以应对新型学术不端挑战。要充分释放AI技术治理效能，推动科研诚信治理实现从事后惩处向全程防控、人工抽查向智能预警、经验判断向数据驱动的范式转变。

　　中国科学院文献情报中心研究员、科研诚信研究中心副主任袁军鹏作题为《智能时代科技评价的历史演进、现实变革与未来重构》的报告，梳理了我国科技评价历经经验评议、计量量化、改革纠偏到智能融合四个阶段的发展脉络，并剖析传统同行评议、计量评价模式在效率、公平性上存在的固有短板。他提出，生成式AI在带来科研平权机遇的同时，也放大了既有评价体系漏洞，衍生出评审意见AI化、权责边界模糊等新风险。

　　论坛上，主办方正式发布了“知研—学位论文AI辅助评审平台”与“知研—科研诚信辅助审查平台”。两平台聚焦学位论文智能评审、科研诚信风险筛查等核心场景，依托自然语言处理、知识图谱等技术，叠加智能算法和大模型底座，为学术论文质量控制、科研产出物过程监管、研究生学术研究质量把控和学生端学术规范自检等科研诚信治理众多场景提供专业化技术工具支撑。方略研究院在现场发布了《共筑科研诚信防线》的科研诚信专项能力建设倡议。（记者 都芃）