近年來，人工智能（AI）領域的快速發展不僅體現在技術進步上，更直觀反映在學術會議論文投稿量的激增中。NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL等頂級AI與計算機科學會議面臨著前所未有的審稿壓力。以CVPR 2024為例，盡管組織了約9000名審稿人，但投稿作者數量卻高達30000以上，這一數字對比凸顯了審稿任務的艱巨性。

為了應對審稿過程中可能出現的AI濫用問題，CVPR去年實施了嚴格的新規定，明確禁止審稿人使用大型語言模型（LLM）輔助評審。然而，在CVPR 2025錄用結果公布的關鍵時刻，區域主席揭露了一個令人震驚的事實：部分審稿人極端不負責任，要么完全放棄評審，要么提交的評審意見質量極低，甚至有的評審意見疑似由AI大模型自動生成，其敷衍程度可見一斑。

這一事件再次將學術出版行業的審稿困境推向風口浪尖。據統計，2020年全球審稿人在同行評審上投入的總時間已超過1億小時，不僅耗時巨大，成本也相當高昂。同行評審系統還飽受偏見、不一致性、缺乏激勵機制、審稿人難尋以及評審周期長等問題的困擾。

面對論文投稿量的激增、資深審稿人的短缺以及AI技術的誘惑，如何確保審稿人的專業性成為了亟待解決的問題。近日，Nature雜志發表的一篇文章提出了一種意想不到的解決方案——向審稿人支付報酬。

本月，兩家試行這一政策的期刊公布了其研究數據。結果顯示，向審稿人支付約250美元（約合1817元人民幣）的報酬，不僅能夠顯著加快評審速度，而且不會影響評審質量。這一發現為解決審稿困境提供了新的思路。

實際上，向審稿人支付報酬的想法早已有之，但真正付諸實踐的出版商并不多。經濟學期刊和某些醫學期刊曾有過類似嘗試，而《PeerJ》等期刊則采用代幣系統或加密貨幣作為報酬形式。然而，一些研究人員擔心，現金獎勵可能會降低評審質量或改變科研格局，但一直缺乏確鑿證據來支持這些擔憂。

為了驗證付費評審的效果，《Critical Care Medicine》期刊進行了一項為期6個月的實驗。實驗結果顯示，付費評審在一定程度上提高了接受邀請的比例，并加快了評審速度，但評審質量并未因付費而降低。這表明，金錢在激勵審稿人行為方面的作用相對有限，審稿人可能還看重責任感、忠誠度或其他非金錢因素。

另一項由《Biology Open》期刊進行的實驗則更為顯著。該期刊在兩個學科領域將審稿人視為付費合同工，并采用了兩種付費方式。結果顯示，付費評審的周轉時間大大縮短，且評審質量與無報酬評審相當。這一成功實驗促使《Biology Open》考慮將付費評審體系推廣至所有學科領域。

盡管付費評審在某些方面顯示出積極效果，但一些專家對此持謹慎態度。他們擔心，付費體系可能會帶來潛在偏見、成本轉嫁等新問題。付費是否會導致審稿人過于追求數量而忽視質量，以及他們是否會減少投入自身研究的時間，這些問題仍有待進一步觀察和研究。

長期以來，同行評審被視為學術界的互惠和志愿服務。學者們通過審閱他人的稿件來提升自己的學術聲譽和認可度，同時自己的稿件也由其他同行進行評審。然而，隨著稿件數量的激增和AI技術的挑戰，傳統上依賴志愿服務的同行評審系統已不堪重負。因此，一些出版商開始嘗試向審稿人付費，以緩解審稿人短缺、提高審稿效率和質量。

這一變革標志著學術出版界可能正經歷著重要轉型期。盡管付費評審模式是否可持續以及是否會帶來新的問題仍在討論和觀察中，但這一嘗試無疑為解決當前審稿困境提供了新的視角和思路。