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我國近年在科研整體實力上有了明顯提升，主要原因是，目前科研一線的老師在科研、論文寫作力、指導學生的能力等方面都有了質(zhì)的飛躍……

從全球科研論文發(fā)表數(shù)量來看，我國已躍居世界第二，僅次于歐盟（如圖）。并且，在國際頂尖期刊上發(fā)表論文數(shù)也居世界第四位。

這說明我國在科研整體實力上有了明顯提升，主要原因是，目前科研一線的老師在科研、論文寫作力、指導學生的能力等方面都有了質(zhì)的飛躍；搜索國際前沿論文的途徑更加便捷；在計算機領域，由于代碼共享方式的盛行，學科間、學校間在切入研究方向上差異變小、事半功倍，這使得我國的科研隊伍能迅速實現(xiàn)復制、比較和改進。

但我們在創(chuàng)新力上仍有待提高。以人工智能領域為例，近年來主流技術以深度學習為主。盡管我國在論文發(fā)表總量上不輸其他國家，但在深度學習必需的硬件環(huán)境上，我們?nèi)砸蕾囉谀壳斑€無法國產(chǎn)化的GPU顯卡；在軟件平臺上，依賴于國外軟件；在深度學習的核心算法上，國內(nèi)提出的關鍵算法相對較少，多是對國外設計的相關算法上的小修小改。

原創(chuàng)能力弱的原因很多，基礎教育中過分重視分數(shù)、填鴨式教育，導致學生對科研的熱情提前燃盡。這需要花時間找到更合理又不失公平的基礎教育“減負”平衡點才行，需要“長治”。

國內(nèi)對科研考核評估的指標制定也是重要原因之一。從總體看，近年來國內(nèi)對碩士、博士研究生畢業(yè)、教師職稱晉升在論文上的指標要求相對十年前是高了不少。這也很正常，畢竟我們科研水平整體提升了，15年前在國內(nèi)權威期刊發(fā)篇論文就能評上教授，而目前在SCI一區(qū)期刊上發(fā)三五篇，像在復旦大學這樣的學校晉升的機會也不見得大。

但這種考核制度是否有利于產(chǎn)出原創(chuàng)性高的研究成果呢？

限時考核不利產(chǎn)出原創(chuàng)性成果

對于研究生來說，這種考核從某種意義來看，是限時的，即必須在學業(yè)完成前獲得達標的論文數(shù)量才行。不僅如此，多數(shù)學校在研究生評獎學金時，會按論文的檔次和數(shù)量來評分；老師晉升職稱、各種人才的評選、獎項的評選以此作為衡量標準。因此，研究生可能在入學后就會有個小算盤，計算如何能盡早完成這個限時指標。結果，就會優(yōu)先選擇那些不需要花太多時間、不用太依賴于扎實的基礎理論、容易快速出成果的研究方向。

如果博士生的人生目標想以科學研究為主，希望形成原創(chuàng)性高的科研成果，那么就應該在博士期間多花時間打好理論基礎、完善論文寫作、選題時謹慎考慮好可持續(xù)性。理論基礎可以保證在未來研究方向產(chǎn)生大的變化時，不容易被拋棄，也是形成原創(chuàng)性成果的必要條件之一；論文寫作水平可以提升其指導學生的能力；而謹慎選題需要一定時間的探索，持續(xù)性則應該能保證其在畢業(yè)后三至五年內(nèi)，在其研究方向上產(chǎn)生有影響力的工作，并能得到學術同行的廣泛認可。這三項并非短時就能見效。但一旦以限時指標來考核，三者都可能被舍棄。結果，在這種環(huán)境下，原創(chuàng)性高的成果就很容易被扼殺在搖籃里。

當前評審機制不利原創(chuàng)性成果發(fā)表

追求發(fā)表高檔次論文就不利于原創(chuàng)性成果嗎？當然不是，它是重要途徑之一。但從當前國內(nèi)外研究的發(fā)展趨勢來看，這一途徑正在變窄，影響力也在逐漸減弱。

再以人工智能及相關領域為例，計算機視覺頂級會議CVPR2018（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）接收論文數(shù)量超過1500篇，而人工智能頂級會議AAAI（American Association of Artificial Intelligence）2019接收論文數(shù)量超過1000篇。據(jù)報道，現(xiàn)階段每20分鐘就產(chǎn)出一篇機器學習方向的論文。試想，如果想了解這些會議的全貌，單純讀個論文目錄都可能得花大半天時間，哪還有多少讀者真心愿意再仔細去讀論文呢？后果就是，這些會議中的很大一部分會議除了作者本人讀過外，有可能就3個評審仔細讀過。這導致原創(chuàng)性的研究成果變得不太容易被傳播、形成影響力。

另外，發(fā)表任何一篇論文都是需要時間的。論文中的方法提出和改進、實驗和比較、寫作和邏輯，再加上評審評閱論文時主觀性帶來的偶然性，就有可能導致好的論文容易被拒。尤其在現(xiàn)今相對規(guī)范的科研環(huán)境下，原創(chuàng)性高的研究事實上更容易被拒絕。

例如，如果一項原創(chuàng)性非常高的工作投某個相關領域的會議，評審通常會希望至少看到兩個要點：1.完整的綜述。但如果這項工作本身是個新的切入點，很可能作個完整的綜述就比較困難。這極容易讓評審抓住辮子，說其對相關領域近三年工作不了解而拒稿。2.全面的實驗比較。這一點對于原創(chuàng)性的工作也是同樣痛苦。因為作者可能是從某種實際應用中，根據(jù)發(fā)現(xiàn)的新問題提出的方案，但不一定能在現(xiàn)有的研究方法中找到對應的已有成果來進行比較。此時，評審會很自然地以沒有看到充分比較，缺乏可信度而拒稿。相比較而言，反而那些原創(chuàng)性低、可能只是一兩個小改進，但實驗充分且綜述完整、論文寫作規(guī)范的研究，更容易引起評審的好感而被接收。所以，當前的論文發(fā)表和評審模式從某種意義上來說，是不利于原創(chuàng)性成果的發(fā)表的。

應重視新的傳播模式

我們不妨審視下國內(nèi)外近四十年科研走過的道路。早些年，互聯(lián)網(wǎng)沒流行時，國內(nèi)外均是通過紙質(zhì)期刊來了解研究動向，而國內(nèi)能購買期刊的學校非常少，這個階段我國處于資料缺乏階段，也不太清楚國際前沿的狀態(tài)。而國外通過會議進行的交流則比國內(nèi)相對便利。絕大多數(shù)國內(nèi)科研工作者處在無從下手的時期。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，學術論文的購買，國內(nèi)的實力開始緩步前進。進入21世紀，隨著海外人才的引進、中青年老師的水平逐年提高，國內(nèi)在論文發(fā)表方面已經(jīng)完全摸清了門道。比如模式識別領域曾經(jīng)極難發(fā)表論文的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，現(xiàn)在國內(nèi)學者一年發(fā)七八篇也并不罕見了。

然而，這種“摸清”并沒有對原創(chuàng)性工作產(chǎn)生太明顯的改善，更多的是數(shù)量的快速提升。這也是國內(nèi)現(xiàn)在提倡清理“四唯”的原因之一。

要改變這一局面，可以考慮以下幾點。

首先，不宜采用或降低限時考核論文的標準。因為它壓縮了科研工作者能形成原創(chuàng)性成果所需的時間。比如博士生畢業(yè)指標上，是否可以像中科院數(shù)學所一樣，只考查學生的畢業(yè)論文呢？其他論文發(fā)表情況僅作為參考而非必要條件呢？當然，只對學生的論文減負是不可行的。因為這個壓力會向后送，到導師、到學院。所以，需要全方面地減負。

其次，不宜限定發(fā)表論文的檔次。鼓勵科研工作者多利用網(wǎng)絡媒體來傳播成果，形成影響力。我們得看到，在網(wǎng)絡如此發(fā)達的今天，再強調(diào)SCI、ESI這類靠“統(tǒng)計”數(shù)量的傳統(tǒng)指標來衡量論文水平和影響力并非完全與時俱進，也不那么“前沿”。對于科研工作者來說，傳統(tǒng)的期刊發(fā)表方式是否仍有必要成為唯一途徑也值得商榷。在公開的、有知名度的網(wǎng)絡文獻數(shù)據(jù)庫上發(fā)表成果，是否可以算數(shù)？

再次，以國內(nèi)目前在國際上論文發(fā)表情況看，我們似乎可以不再過多依賴于某些不利于國人的科研尤其是原創(chuàng)性科研的評價標準。不妨自建一套更符合現(xiàn)今的科研評估體系，以保證有更多原創(chuàng)性的成果產(chǎn)生。

最后，規(guī)范國內(nèi)期刊和在線文獻數(shù)據(jù)庫的論文評審流程，比如公開評審意見、在評價時對國內(nèi)部分期刊給予更高的權值，并在各級學校進行適當?shù)耐陡骞膭詈椭С帧Ａ硗猓热晃覈恼撐陌l(fā)表數(shù)量排名這么高，至少也說明國內(nèi)高水平評審人員的數(shù)量也不低。只要讓他們能對中文論文的評審像國際標準看齊，論文的質(zhì)量也會提升。這樣，會讓那些原創(chuàng)能力強，但英語寫作能力偏弱的國內(nèi)科研人員有更多的機會，也有助于提升國內(nèi)科研論文相關的刊物和網(wǎng)絡媒體的總體水平。

總之，如果希望提高國內(nèi)的原創(chuàng)力，論文減負是首要任務。假以時日，原創(chuàng)性的成果就會越來越多。

摘自《中國科學報》