學術論文機器評價系統的可行性研究

耿振野（長春理工大學　電子信息工程學院，長春　130022）

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學術論文機器評價系統的可行性研究

耿振野
（長春理工大學電子信息工程學院，長春130022）

摘要：通過對學術論文評估過程與AlphaGo的原理比較，可以得出引入人工智能建立學術論文機器評價系統具有完全的可行性。應用學術論文機器評價標準系統使得學術論文造假現象得到有效抑制，能夠很好地避免學術論文評價中出現的順水人情、敷衍塞責現象，擠出學術論文的大量泡沫。因此，能夠大力推進我國的科技進步，保證學術論文在質量和數量上原始的學術創新。

關鍵詞：深度學習；機器評價 ；人工智能；學術創新；論文造假

1　引言

各大媒體最近一段時間爭相報道的兩個熱門話題，一個是學術論文抄襲現象屢見不鮮，一個是AlphaGo戰勝人類超級選手。首先看AlphaGo戰勝人類超級選手，AlphaGo深度學習的勝利被認為是人工智能取得的又一巨大勝利，表明人工智能將帶領人類走進新時代。然后看學術論文抄襲現象，據統計，我國每年發表的論文數在全世界已名列前茅，但被國際學術界認可的成果卻少之又少。科技的進步必須依靠在質量和數量上原始的學術創新，而不是重復的抄襲和剽竊；學術造假嚴重損害了我們的社會的公平體系，嚴重損害我國學術界的形象和國際聲譽，已經阻礙了我國的社會全方位發展。

針對學術論文造假現象的抑制，我國已經采取了一系列的措施。例如，加強學術誠信建設，規范學者的學術道德規范；轉變考核體制，建立獨立的學術評價體系；引入SCI作為科學評價體系；引入評價機構或同行專家評議制度；等等。雖然國家出臺了相應的措施，但學術造假現象依然不斷涌現；其主要問題是這些措施的執行都受到人為的制約。如果象AlphaGo一樣將人工智能引入學術論文機器評價體系，一定會為學術界開辟新的篇章。

2　學術論文評價體系現狀

我國現在采用量化考評和同行專家評議制度；研究生畢業論文多數學校為盲審，即博士論文外送5至8篇，碩士論文外送2至5篇進行盲審；根據反饋結果各校根據本校的規定來決定是否可以答辯，至于專家意見是否正確基本無人質疑；科教人員職稱評定重視論文發表刊物的等級和數量，至于論文本身質量問題常常被忽視。大多數學術論文發表在國內期刊，但國內期刊的管理存在一些問題，一些核心期刊為擴大其影響力，不是考慮提升刊物的質量，而是大搞“人情稿”成為“垃圾刊物”。2012年的全國高校評估專家表示，我國相繼引進了SCI作為學術論文科學評價體系，即發表論文的刊物是否被SCI收錄，影響因子的高低，作為對其理論和研究評價的標準。這在相當長的時間里，促進了我國的學術研究更好地與國際科研學術接軌。但是，近年來，在國內一些科研機構“出爐”的高校排行榜里，一所高校教師的科研實力往往由其在SCI等收錄期刊發表的論文數進行衡量，這導致不少高校形成了“SCI崇拜”，“SCI論文數”因此成為許多高校衡量教師學術水平的重要指標，甚至成為教師評定職稱、晉升職務的依據。所以，許多中國科研人員挖空心思地增加自己的SCI論文數，或一稿多發，或專門找一些被SCI收錄、但是發表門檻很低的期刊投稿。因此，SCI收錄的期刊同樣也存在著良莠不齊、質量差別很大的問題。由于SCI收錄學術期刊良莠不齊，赫希在《美國科學院院刊》上發表了的評價學術成就的另一種方法，這種方法稱為h指數，h代表“高引用次數”即一個人的h指數是指他至多有h篇論文分別被引用了至少h次。h指數的高低與從事科研的時間長短有關，年輕科教者發表論文數量太少，論文的數目成了其h指數的上限，計算其h指數沒有多大的意義，所以h指數比較適合用于衡量已從事科研多年的資深科學家的總體成就。再者赫希低估了中國人的造假能力，那就是論文被引用次數為學術論文造假留了空間。

3　機器評價系統的可行性

判斷一篇學術論文的質量是件難事，學術論文評價標準的研究是保證論文管理規范化的重要措施，建立一種合理的學術論文機器評價標準系統勢在必行；我們先看一下AlphaGo的原理。AlphaGo的學習依賴于深度學習和增強學習，這實際上當前人工智能界最前沿的研究方向，多層人工神經網絡模擬接近了人腦處理信息時從低層到高層不斷抽象化的過程。深度神經網絡既包含局部的計算，也包含全局的分析，其中的Policy Network用于具體每一步棋的優劣判斷，而Value Network則對整個棋局進行形勢的判斷。

目前，Google、Facebook、百度在深度學習領域都有很多進展，尤其是在人臉識別、圖像識別、語音識別、翻譯等方面。Google相信，自己未來終將有一天能夠利用人工智能技術解決許多現實生活中的問題。通過對學術論文評估過程與AlphaGo的原理比較可知，應用工智能技術設計學術論文機器評價標準系統是完全可行的。

從目前的工智能技術來說，如果要應用學術論文機器評價標準系統評價出高水平或超過水平的學術論文還是存在一定的難度，但可以提供出基本的參考意見；相反，應用學術論文機器評價標準系統找出學術論文抄襲造假，避免學術論文評價中出現的順水人情、敷衍塞責現象，擠出學術論文的大量泡沫是毋庸置疑的。同時，在網絡上開放學術論文機器評價標準系統，能讓每一個人都能像專家一樣驗證自己所懷疑的每一篇學術論文，使造假者無處遁形；有力地抑制學術腐敗，造就一個清白干凈的學術世界。

參考文獻：

［1］王綬官等.正確評價基礎研究成果［N］.中國科學報.

［2］羅永江.學術造假的原因及對策.

［3］方舟子.美國學術評價的新招——h指數.中國青年報.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.226

作者簡介：耿振野（1966-），男，吉林長春人，副教授，研究方向：機器學習。