在AI时代科技期刊应将“综述”改为专家评述

有人讲2024年是AI大模型暴发的一个时间节点，且不讲美国的ChatGPT，国产的AI大模型就有：对文本处理见长的Kimi，综合能力较好的豆包，视频能力漂亮的可灵，绘图能力较强的即梦，音乐能力好的天工，对PPT制作美的AiPPT等等。若使用Kimi或豆包，了解某个行业从网上已有的公共知识，形成类似于对某个研究领域，或某项技术“综述”一样的论文，它可以差不多即时（短短的几秒钟或几分钟），洋洋洒洒地将一篇引经据典的“综述”文章交给你，看到电脑写出的综述，有可能你会惊异于电脑功能的强大。

我们常讲，读大学就是掌握一个学习方法，大学毕业后在工作中，碰到新问题，可以利用在大学掌握的学习方法，通过学习解决新问题。读研究生，就是要学会研究方法。在开展研究课题前，首先要查阅文献，要了解相关的研究领域，前人的研究成果。

四十年前我读研究生时，做课题首先要去图书馆，要按目录查国内专业期刊上发表的文章，查美国化学文献（CA），要记小卡片，带上笔记本，有时，天天去图书馆，查文献，这个过程，少则1-2周，多则几个月。那时，能找到一篇好的综述，绝对是如获置宝，那时“综述”的价值很高。后来，网络及网络搜索技术的发展，要查阅科技文献，只要在电脑前用相应的关键词搜索，几秒钟的成果就能超过以前1个月的检索结果，查阅文献的效率极大地提高，综述的价值也就开始大幅下降了。

大部分研究生必须通过做某个课题然后完成学位论文。做课题的第一步仍是查阅文献，学位论文也有点“八股文”的味道，所有的学位论文，都有前言或绪论，对于理工科的研究生而言，前言也好，绪论也罢，其主要内容都是研究的目的和意义，及相关领域前人研究的文献综述。研究生要毕业，往往都要有相应的学术成果——论文发表。若论文发表多，更表示科研成果多，从而在评优，拿奖学金等方面获得优势。这样，若能将一开始就进行的论文查阅工作的总结“综述”发表了，就更早拥有了所谓的科研成果，故有些导师与研究生自己，主动将综述投给一些杂志社，希望能在学术期刊上发表。

多家杂志社都请我审过稿，我也收到过不少“综述”的稿件。在研究生的教学过程中，有些讲座课程，要给研究生评分，也往往是让研究生写一篇相关的综述论文，再根据综述查阅文献的深度广度，所写内容，思考的深度，文采，格式等作出综合的评分。研究生写的综述，还是有其显著的特征，主要是罗列了不少文献，但几乎没有评论。近年来，在给期刊论文审“综述”性的稿件时，给编辑的留言我会写上，这应是研究生写的文献综述，我不赞成发表只通过检索，查一些相关文献，没有自己的研究与思考而写的综述。我希望发表的这类文章，既有查阅大量文献资料基础，又对这些文献，根据自己的研究与观察，能作出合理的评价，并能指出目前在这个领域存在的问题，将来要攻克的方向。若有这样的文章，我想，它已不是单纯的“综述”，而是有文献综述的专家评述。

现在各种AI大模型如雨后春笋般暴发，单纯的文献总结综述这样的文章，对这些大模型来讲太容易了，若学术期刊再将宝贵的版面留给这些“综述”也就太浪费了。当然，目前的AI大模型，还不可能达到一些细分领域“专家”的水平，由真正的专家，结合AI大模型写出的“专家评述”应仍有比较好的价值，发表这样的文章仍是需要的。

电脑的模拟计算，目前不能代替所有实验室的实验工作。实验过程，实验经验，实验结果AI可能还要花不少时间学习和解决。当然，AI发展的速度太快了，未来真的会是怎样，我猜，你猜，大家猜！