近年来,人工智能与计算机科学领域的学术会议呈现出爆发式增长,投稿数量急剧上升,而许多顶级会议的名额却长期维持在固定水平,导致竞争愈发激烈、审稿负担显著加重,以及大量论文在重复投稿中徘徊。这种现象不仅影响审稿质量,也改变了作者决策和论文生态的整体形态。理解"排队"机制及其后果,对于设计更公平、高效且可持续的学术评审体系至关重要。 从一个简化的队列模型出发,可以直观地看到投稿系统的一个基本悖论。假设每届会议都会产生固定数量的新论文提交,同时会议以恒定的接受率筛选论文。若作者无限次重投未被接受的稿件并维持提交欲望,系统会趋向稳定:未决论文的池子增长到一个平衡值,在平衡态下每期被接受的论文数量等于每期新进入池子的论文数量。
因此,单纯降低名义接受率并不能减少每届会议的最终被接受论文总量,反而会让未决稿件数量上升,审稿工作量随之增加。这个结论源自排队理论中的基本定律,也被称为小律:在稳定系统中,平均在系统中的工作量等于到达率乘以平均停留时间。 现实并非理想化模型。作者并非无限重投,不同质量的论文有不同的坚持时间,也存在作者在多次遭拒后放弃投稿的现象。若引入"放弃阈值"或最长重投次数为参数,系统行为会发生变化:降低接受率会让更多质量一般或偏差的论文最终选择放弃,其结果既有积极一面也有负面影响。积极之处在于确实能在一定程度上降低低质量论文最终被接纳的概率;负面之处则更明显:大量处于中等质量且原本有望被接纳的工作,因偶然因素或运气问题在多轮竞争中被淘汰或放弃,学术资源被浪费,作者付出与回报不匹配,整个社区的创新产出可能被扭曲。
进一步分析可以将论文分为高质量、平均质量与低质量三类,各类论文的接受概率和作者坚持程度不同。模拟表明,当接受率从相对较高的水平下降到更低水平时,审稿池规模接近名义上的N/p(N为每期新增论文数,p为接受率),审稿负担随之显著上升。与此同时,平均质量论文被迫放弃的比例可能呈非线性增长,甚至在某些参数组合下,这一损失大于低质量论文的减少。换言之,单纯追求低接受率以提高"阻拦坏论文"的策略,存在把可接受或具有潜力的中等论文误伤的风险。 这种机制在实践中已经出现端倪。多个大型会议的审稿经历显示,审稿周期延长、评审标准多样化以及决策过程的随机成分,都会使得中等质量论文在多轮投稿中频繁受挫。
出现了极端案例:程序委员会为了满足某个极低的总体接受率,不得不拒绝那些获得正面评审的论文,或将其推迟到轮次更低的接收名单。这种做法对作者和评审双方都是双重损耗,作者时间和精力被大量消耗,审稿人则陷入更长时间的重复审阅负担。 另一个必须考虑的概念是"有效接受率"。名义接受率通常只反映单次会议的接纳比例,但从作者生涯或领域层面衡量,论文从首次发表到最终被正式接收的比例要高得多,因为多次提交会将同一份工作在不同会议间"传递"。因此,当社区观察到某个会议的低接受率时,实际被发表的原创性论文数量并不会相应下降,而仅仅把接受"延迟"并把审稿工作外包到了时间和人力成本上。 若从学术生态与资源分配的角度审视,当前模式带来的问题不只是审稿负担的增加。
首先,重复提交与排队机制会放大学术不平等。拥有更多资源、时间和熟悉投稿流程的研究小组更能在多轮投稿中坚持到底,使得原本弱势的研究者、早期研究者或资源受限的团队更容易被挤出舞台。其次,评审质量面临下降风险。审稿人的时间有限,当稿件数量暴增时,单篇论文所能得到的关注度和深度必然下降,导致误判、偏见或片面结论的概率上升。再者,科研文化被指标驱动的生态扭曲,会议数量和投稿热度不再完全反映科研价值,而部分反映了对发表数量的追求。 面对这些挑战,有多条可行路径值得探索与实践。
首先,反思并重构接受机制。将一味追求低接受率的文化转向关注"质量与效率并重"可能更有利。接受率不应被视为质量单一指标,而应与审稿资源、会议规模、以及领域需求共同权衡。提高接受率可以在短期内放缓池子膨胀,减少审稿浪费,同时配合其他措施保证质量,例如严格的稿件筛选流程、扩充程序委员会、以及引入多阶段筛选机制。 其次,推广多样化的出版与会议形式。联邦化会议、区域性分会场与线上分发机制都能在不牺牲质量的前提下扩大接纳通路,减轻单一会议的压力。
滚动式接受、期刊优先投稿或会议与期刊联动也是替代方案,使得优秀工作能够更快更稳地进入公开流通渠道,同时避免集中在少数会议的"流量陷阱"。此外,开放式评审和透明评审过程可以减少重复评审的浪费,评审意见可作为后续投稿的参考,从而缩短论文从提交到接收的时间。 第三,探索审稿资源的再分配与激励机制。减轻每篇论文所需的评审数量并不必然降低判断质量,而应通过优化评审流程、使用快速筛查以及引入专业编辑团队来实现。对审稿人的激励可以多元化,涵盖职业晋升认可、积分兑换、以及科研信用体系的引入,从而提高审稿质量与积极性。自动化工具与预审辅助系统也能在一定程度上承担繁重的格式、重复性检查工作,让审稿人专注于科学价值的判断。
第四,加强实验性与快速迭代的审稿试点。类似产品开发中的快速原型思维,学术社区应鼓励小范围、多次试验的审稿改革。例如在若干小型会议或区域性会议中尝试不同的接受率、审稿轮数和透明度策略,收集数据并快速迭代。只有通过频繁的小范围试验,才能在现实条件下评估新机制的利弊,并形成可推广的最佳实践。 最后,提升作者与社区的意识教育。理解队列效应与有效接受率的本质,有助于平衡发表期望与现实资源。
鼓励更高质量的初稿准备、更合理的投稿策略以及更积极的同行合作,可以减少不必要的重复提交与时间浪费。同时,社区层面的对话必不可少:由会议组织者、研究机构、出版社和研究者共同参与,制定更透明与可持续的发表政策。 总结来看,人工智能与计算机科学领域的投稿排队现象并非单一变量能解决。简单压低接受率会产生看似"提高标准"的表象,但往往以更高的审稿成本、更多的无谓放弃和对中等质量工作的不公为代价。理解队列理论背后的逻辑,有助于我们看到问题的全貌,并推动多元化的改革试验。未来的挑战在于如何在保持学术质量的前提下,构建一个更高效、更公平且更适应现代科研节奏的论文评审生态。
只有在政策设计、组织形式与社区文化三方面协同发力,才能让学术传播回归其本质:交流与推动科学进步,而不是被排队机制所绑架。 。
