近日，一份由英国布里斯托大学牵头发布的研究报告显示，生成式人工智能（GenAI）正悄然进入英国高校的科研质量评估流程，展现出显著的提升效率、节约成本的潜力，甚至有可能重塑科研评估格局。然而，与此同时，学术界对其公平性与可靠性的担忧也在加剧，从国家层面加强监管的呼声空前高涨。该报告聚焦英国用于评估高校科研质量以及分配公共研究资金的核心体系——研究卓越框架（REF）。该体系的评估结果直接关系到每年约20亿英镑研究资金的流向，其重要性不言而喻。加之REF的评估成本不断攀升，探索更高效的评估方法日益紧迫。

　　通过对英国16所不同类型高校的调查发现，GenAI工具尽管存在争议，但实际上已被广泛用于REF评估材料的准备过程中。其应用场景多样：部分大学利用GenAI工具收集和整理证明其研究产生广泛影响力的证据，并辅助撰写相关的案例研究报告；一些资源丰富的高校正在开发定制化的内部GenAI工具，以简化和优化REF的提交与准备流程；甚至已有机构尝试使用GenAI来对自身研究进行初步的审查、评估和评分。布里斯托大学高等教育学教授理查德·沃特迈耶（Richard Watermeyer）指出：“GenAI有望彻底改变英国国家层面的科研评估实践，助力创建一个更公平、高效的竞争环境。报告揭示了GenAI工具实际上已被广泛使用，而且REF评审小组对其应用抱有很高的期望。”然而，沃特迈耶说：“高等教育机构在如何利用这些工具在REF中获得竞争优势方面存在显著差异，这与其资源水平和本地专业知识紧密相关。”这引发了人们对可能加剧高校间“数字鸿沟”和不平等竞争的担忧。

　　尽管实践层面已有所探索，但学术界对GenAI工具的接受度却很低。该研究对近400名学者和专业服务人员进行的调查显示，对于未来在2029年REF评估流程的各个环节使用GenAI工具，绝大多数受访者表示“强烈反对”。唯一支持率相对较高的场景是使用AI辅助准备“影响力案例研究”，但也仅有23%的受访者表示支持。研究进一步表明，反对声音在某些群体中更为集中。沃特迈耶解释说：“反对声音主要来自某些学术领域，尤其是人文社科类学科，以及尚未实际使用过这些工具的人群。”相比之下，尽管专业服务人员以及20世纪90年代后成立的高校的教职工所在机构用于REF的资源通常较少，但他们却对GenAI的潜力表现出更高的热情。

　　报告对16位大学副校长进行了深度访谈，揭示了领导层观点的显著分化。部分受访者认为使用GenAI是大势所趋，不可避免。他们认为，“这就是未来……我们需要引领未来”，“拒绝面对现实将限制想象力”，同时指出当前学术界存在“道德恐慌”。有的受访者则表达了深深的怀疑和不信任。有人质疑当前是否处于“人工智能泡沫”中，未来几年人们会更清楚地认识到GenAI的局限性。有受访者甚至直言：“我们对人工智能的信任度还不够，无法真正放弃传统工具……目前仍有大量人员尚未真正接触过GenAI。”一些负责REF事务的高校管理者则持更为务实或开放的态度。他们认为，GenAI已成为生活的一部分，因而需要找到人们可接受的使用方式。有人从职业角度指出：“保住工作而不被AI取代的最佳方法，就是成为能够管理AI的人。”

　　面对应用现状的参差、态度的分歧以及潜在的风险，报告合著者、英国数字基础设施和共享服务机构Jisc高级研究主管劳里·菲普斯（Lawrie Phipps）表示：“调查结果凸显了加强治理和制定共同标准的迫切需求。显然，如果没有机构政策和国家指导，大学将面临方法分散、能力不均衡以及不平等日益加剧的局面。”因此，必须将人工监督置于所有REF评估过程的核心并制定透明、统一的REF指南，明确何为负责任地使用人工智能，以及如何强制披露AI的使用情况。

　　基于研究发现，研究人员向高校、资助机构和英国政府机构提出了一系列建议，旨在引导GenAI负责任地融入科研评估体系：一是所有大学都应制定并公布关于将GenAI用于研究目的（包括REF）的明确政策；二是为相关教职员工和专业服务人员提供关于负责任且有效使用AI工具的全面培训；三是实施适当的安全和风险管理措施，保护敏感研究数据。在国家与行业层面，报告呼吁建立强有力的国家监管机制，为最新版的REF制定全行业统一的GenAI使用指南；构建全面的REF人工智能治理框架；为确保公平获取，建议开发一个共享的、高质量的REF人工智能平台，并向所有高等教育机构开放，以缩小“能力差距”。报告合著者、英国斯旺西大学数字与政策教授汤姆·克里克（Tom Crick）总结说：“目前这些工具的使用方式各不相同，需要将其纳入一个标准化的框架。这对减少高等教育机构和跨学科领域中存在的不公平做法至关重要，甚至有可能为未来的国家科研评估创造一个公平的竞争环境。”

　　从全球范围看，澳大利亚、新西兰等国的研究资助模式近期已被叫停或正在进行改革。在沃特迈耶看来，现有的科研评估方法已经不再适用，无法满足数字时代的需求。GenAI或许不是最终的解决方案，但它也不能被排除在必要的改革之外。英格兰研究委员会（Research England）研究主任史蒂文·希尔（Steven Hill）对该研究评价道：“这些发现既是警示，也是行动的号召。它告诫我们切勿操之过急或自满，同时呼吁学术界要以原则性和协作性姿态予以引领。”布里斯托大学副校长盖伊·波比（Guy Poppy）表示：“该报告为我们提供了关于AI工具如何应用于科研评估过程的新视角，及其未来更广泛的应用潜力。”随着最新版REF指南的公布，关于人工智能在科研评估中角色的讨论必将愈发激烈。如何在拥抱技术创新与捍卫学术诚信、公平原则之间找到平衡，将是英国高等教育机构面临的一项严峻考验，其结果也可能为全球科研评估体系的演进提供重要参考。

　　中国社会科学报记者 赵琪