摘 要：當(dāng)前大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)面臨諸多困境：評(píng)價(jià)理念重視管理導(dǎo)向，難以滿足學(xué)術(shù)成長(zhǎng)價(jià)值期待；評(píng)價(jià)主體執(zhí)念人為主宰，難以應(yīng)對(duì)知識(shí)增長(zhǎng)評(píng)價(jià)需求；評(píng)價(jià)方法倚重量化指標(biāo)，難以呈現(xiàn)學(xué)術(shù)成果本質(zhì)樣貌；評(píng)價(jià)程序追求價(jià)值隱涉，難以確保評(píng)價(jià)結(jié)果公平公正。生成式人工智能技術(shù)的勃興，為大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新機(jī)遇：構(gòu)建面向未來的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，彰顯價(jià)值理性；超越人為主宰的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，提升評(píng)價(jià)效能；打破形式主義的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，反映真實(shí)樣貌；削弱主觀偏見的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，促進(jìn)結(jié)果正當(dāng)。然而，生成式人工智能技術(shù)賦能大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)也面臨諸如評(píng)價(jià)工具理性強(qiáng)化、評(píng)價(jià)主體失序、全面評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)缺失、評(píng)價(jià)信任危機(jī)等挑戰(zhàn)。相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施包括：平衡張力，響應(yīng)多元評(píng)價(jià)訴求；人機(jī)共生，重塑雙重主體位序；信息共享，推動(dòng)開放科學(xué)發(fā)展；算法透明，增強(qiáng)評(píng)價(jià)可解釋性。在中國式高等教育現(xiàn)代化的背景下，應(yīng)高度重視生成式人工智能技術(shù)對(duì)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)治理現(xiàn)代化的重大意義。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)；機(jī)遇；挑戰(zhàn)；應(yīng)對(duì)

近年來，以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)的勃興引起了廣泛關(guān)注，將對(duì)人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來極為深遠(yuǎn)的影響。大學(xué)組織作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要智力支撐，不可避免受到以ChatGPT為代表的智能技術(shù)的巨大影響和沖擊。特別是大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)更可能首當(dāng)其沖受到直接沖擊。眾所周知，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)改革是世界性的難題。數(shù)十年來，國際學(xué)術(shù)界各種改革嘗試因?yàn)閭鹘y(tǒng)觀念和各種復(fù)雜因素的制約而步履艱難。在國內(nèi)，2020年頒布的《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》已整整滿三年，但學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)仍然是大學(xué)教育治理中一個(gè)難以言狀的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，民間甚至有所謂破“五唯”“越破越唯”“越改越卷”的說法。我們相信，隨著生成式人工智能技術(shù)作為一種新質(zhì)生產(chǎn)力在經(jīng)濟(jì)社會(huì)各細(xì)分領(lǐng)域的加速賦能及應(yīng)用，未來學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體（Agent）的創(chuàng)建有望為化解大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的困境提供有效的外部驅(qū)動(dòng)力量，對(duì)創(chuàng)新大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理論、推進(jìn)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)實(shí)踐改革具有重大意義。

一、當(dāng)前大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)面臨的主要困境

學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)是以追求真理和知識(shí)創(chuàng)新為尺度，對(duì)學(xué)術(shù)活動(dòng)效果做出價(jià)值判斷的過程。大科學(xué)時(shí)代，知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型升級(jí)，知識(shí)數(shù)量爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)方式難以有效應(yīng)對(duì)知識(shí)合理性、管理有效性、社會(huì)貢獻(xiàn)性與主體發(fā)展性等多元訴求，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的工具理性和價(jià)值理性內(nèi)在張力不斷凸顯。審視當(dāng)前整個(gè)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系，我們認(rèn)為，在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理念、評(píng)價(jià)主體、評(píng)價(jià)程序等方面面臨諸多困境。

（一）評(píng)價(jià)理念：重視管理導(dǎo)向，難以滿足學(xué)術(shù)成長(zhǎng)的價(jià)值期待

學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的理念是多元的、復(fù)雜的，不同的評(píng)價(jià)理念會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)價(jià)方式和標(biāo)準(zhǔn)。從大學(xué)管理的角度來看，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)以決策和目標(biāo)為中心，把評(píng)價(jià)結(jié)果當(dāng)作獎(jiǎng)懲和資源分配的依據(jù)。基于管理的有效性，大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)往往需要提供一個(gè)穩(wěn)定、可靠的參考框架，以便對(duì)學(xué)術(shù)成果、研究者和研究機(jī)構(gòu)等進(jìn)行評(píng)估和管理。以大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中典型的“以刊評(píng)文”現(xiàn)象為例，它采用固定的、預(yù)先設(shè)定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)論文的質(zhì)量和價(jià)值。學(xué)校期刊級(jí)別的界定，尤其依賴于期刊的影響因子?！耙钥u(píng)文”的確提供了一個(gè)簡(jiǎn)單、明確的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，簡(jiǎn)化了評(píng)價(jià)過程，提高了管理效率。但是，不難發(fā)現(xiàn)：SCI、SSCI、CSSCI與學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)量化管理相結(jié)合的理念，“隱藏的是方便行政管理的考慮，其以客觀數(shù)據(jù)的話語形式對(duì)科學(xué)和公正的權(quán)威性進(jìn)行詮釋，成為行政權(quán)力部門在學(xué)術(shù)資源分配和科研管理中最為需要和最好用的評(píng)價(jià)方法”[1]。然而，這種以期刊影響因子高低論英雄的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方式實(shí)際上是一種面向過去的靜態(tài)評(píng)價(jià)，它采用的是自上而下的評(píng)價(jià)方式，缺乏與研究者的交互，忽略研究者的聲音和訴求。第四代評(píng)價(jià)理論對(duì)這種傳統(tǒng)的“預(yù)定式評(píng)價(jià)”提出了嚴(yán)厲批判，認(rèn)為其過分強(qiáng)調(diào)“科學(xué)實(shí)證主義”方法，且進(jìn)一步支持和強(qiáng)化了學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的管理主義傾向。實(shí)際上，這種長(zhǎng)期以來占主導(dǎo)地位的量化評(píng)價(jià)深受泰勒“科學(xué)管理主義”思想的影響，采用行為目標(biāo)模式，雖然便于管理，但不利于對(duì)學(xué)術(shù)成果進(jìn)行綜合和全面的評(píng)價(jià)，也不利于促進(jìn)評(píng)價(jià)對(duì)象的專業(yè)發(fā)展。

（二）評(píng)價(jià)主體：執(zhí)念人為主宰，難以應(yīng)對(duì)知識(shí)增長(zhǎng)的評(píng)價(jià)需求

在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)過程中，評(píng)價(jià)主體是維護(hù)學(xué)術(shù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，是學(xué)術(shù)品質(zhì)的重要守護(hù)者。從古至今，人在各類評(píng)價(jià)體系中占據(jù)絕對(duì)主宰地位，大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)也不例外。這是因?yàn)槿说脑u(píng)價(jià)不僅僅是基于邏輯和理性，更是基于情感、價(jià)值觀和文化背景，人的評(píng)價(jià)總是具有深度和多樣性。然而，特別是進(jìn)入大科學(xué)時(shí)代以來，全球?qū)W術(shù)成果發(fā)表數(shù)量呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，人的評(píng)價(jià)能力很難滿足日益增長(zhǎng)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)需求。2018年，美國自然科學(xué)基金會(huì)報(bào)告提出，過去十年全世界同行評(píng)議的科學(xué)和工程類期刊論文以及會(huì)議論文數(shù)量以平均每年約4%的速度增長(zhǎng)。[2]同年，國際科學(xué)、技術(shù)和醫(yī)學(xué)出版商協(xié)會(huì)（STM）則統(tǒng)計(jì)出，自17世紀(jì)以來同行評(píng)審期刊數(shù)量以每年3.5%的速度穩(wěn)步增長(zhǎng)，2008年至2018年增速達(dá)到每年5%-6%，每年平均發(fā)表150萬至300萬篇文章。[3]隨著學(xué)術(shù)論文出版數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，同行評(píng)議面臨越來越大的壓力。不僅如此，從知識(shí)生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)來看，知識(shí)生產(chǎn)模式Ⅰ、模式Ⅱ和模式Ⅲ的知識(shí)生產(chǎn)結(jié)果顯著不同，呈現(xiàn)出從學(xué)科知識(shí)，到社會(huì)彌散的、具有社會(huì)問責(zé)和反思性的知識(shí)，再到形成多種集群、創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新生態(tài)特征的知識(shí)。可以發(fā)現(xiàn)，知識(shí)生產(chǎn)模式日趨復(fù)雜，對(duì)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)主體知識(shí)有限性提出了更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。概而言之，理論上重視人在評(píng)價(jià)中的主導(dǎo)作用無可厚非，但評(píng)價(jià)實(shí)踐中過于強(qiáng)調(diào)人為的絕對(duì)性，把人當(dāng)成評(píng)價(jià)的絕對(duì)主宰，就容易走向偏執(zhí)，必然會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)的局限性。

（三）評(píng)價(jià)方法：倚重量化指標(biāo)，難以呈現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的本質(zhì)樣貌

“引文分析評(píng)價(jià)具有事實(shí)上的客觀性、數(shù)量上的可積累性、學(xué)科上的公平性、實(shí)踐上的易操作性等優(yōu)點(diǎn)?！盵4]因此，作為科研量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的引用次數(shù)一直是國際上通行的做法和普遍趨勢(shì)。引用次數(shù)已成為一種廣泛認(rèn)可的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，深刻影響著全球的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系。審視當(dāng)下的大學(xué)學(xué)術(shù)界，從SCI、SSCI、Aamp;HCI、CSSCI等學(xué)術(shù)期刊索引，到H指數(shù)、P指數(shù)等學(xué)者評(píng)價(jià)指標(biāo)，再到ESI、QS、THE、軟科等學(xué)科與大學(xué)排名，均將學(xué)術(shù)引用次數(shù)視為學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系的基石。以引文分析為基礎(chǔ)的量化評(píng)價(jià)簡(jiǎn)單、直觀，反映了現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于效率的追求，為大學(xué)學(xué)術(shù)界帶來了一種明確的激勵(lì)機(jī)制。然而，量化評(píng)價(jià)的局限性顯而易見。從引用目的來看，學(xué)術(shù)引用是研究者出于學(xué)術(shù)創(chuàng)作的一種建構(gòu)行為，并不具備直接的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)功能。為了提供更有說服力的證據(jù)，研究者更青睞于引用名刊、名家與主流語言國家學(xué)術(shù)成果，這種片面性會(huì)引發(fā)學(xué)術(shù)引用的“馬太效應(yīng)”，導(dǎo)致某些獨(dú)特的、創(chuàng)新的學(xué)術(shù)成果被低估或忽視。實(shí)際上，引用次數(shù)更多是對(duì)學(xué)術(shù)影響力的測(cè)度，并不能呈現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的整體性樣貌。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)實(shí)踐中過于推崇甚至神化學(xué)術(shù)引用次數(shù)、影響因子等量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將其簡(jiǎn)單與學(xué)術(shù)質(zhì)量畫上等號(hào)，對(duì)于知識(shí)生產(chǎn)和創(chuàng)新存在極大的風(fēng)險(xiǎn)。

（四）評(píng)價(jià)程序：追求價(jià)值隱涉，難以確保評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀公正

比貝（C.E.Beeby）在1975年第一次提出了“價(jià)值判斷”才是評(píng)價(jià)本質(zhì)的觀點(diǎn)。[5]事實(shí)證明，評(píng)價(jià)不可能只是對(duì)信息作簡(jiǎn)單描述，它總是包含著對(duì)一定價(jià)值關(guān)系及后果的預(yù)見和推斷。有研究者進(jìn)一步指出，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)是學(xué)術(shù)共同體的“專屬領(lǐng)地”，自由裁量權(quán)成為學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與生俱來且永不可能消失的權(quán)力。而且，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)符合程序不能代表程序正當(dāng)，程序正當(dāng)并不意味結(jié)果公正。[6]因此，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體秉承的價(jià)值觀會(huì)以隱蔽的方式滲透到評(píng)價(jià)的各個(gè)環(huán)節(jié)，致使評(píng)價(jià)結(jié)果難以避免存在主觀性。以傳統(tǒng)的引文分析法為例，一直存在規(guī)范主義與社會(huì)建構(gòu)主義的流派之爭(zhēng)，引用的公正性遭受質(zhì)疑。規(guī)范主義流派代表人物莫頓（Merton）認(rèn)為，引文被認(rèn)為代表作者對(duì)前人研究的一種關(guān)注，進(jìn)而對(duì)前人研究的借鑒作用表示感謝和認(rèn)可。[7]社會(huì)建構(gòu)主義流派卻認(rèn)為，引用絕非對(duì)他人貢獻(xiàn)表示認(rèn)可和感謝那么簡(jiǎn)單，而是有著復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和政治上的原因。[8]事實(shí)上，當(dāng)代大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的結(jié)果直接關(guān)系到研究者的資金支持、專業(yè)發(fā)展和學(xué)術(shù)地位，與研究者的實(shí)際利益息息相關(guān)。因此，引文分析看似以數(shù)字測(cè)量的方式客觀表征學(xué)術(shù)影響力，但其背后隱涉著復(fù)雜動(dòng)機(jī)，不論對(duì)于研究者個(gè)人還是學(xué)術(shù)期刊來說，引用存在文化、利益、語言等價(jià)值偏見和主觀操縱已成為學(xué)界公開的秘密。

二、生成式人工智能技術(shù)賦能大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的機(jī)遇

微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）稱ChatGPT的出現(xiàn)“對(duì)于知識(shí)型工作者來說，這就完全等于工業(yè)革命”?？梢灶A(yù)見，生成式人工智能技術(shù)將重塑知識(shí)生產(chǎn)行業(yè)，對(duì)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式變革顯示出巨大潛力，將為重構(gòu)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的理念、主體、方法和程序帶來新的機(jī)遇。

（一）構(gòu)建面向未來的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，彰顯價(jià)值理性

北京師范大學(xué)前校長(zhǎng)董奇教授在題為《面向未來的智能化教育評(píng)價(jià)》的主題報(bào)告中提到，面向未來的智能化評(píng)價(jià)的重要新趨勢(shì)是評(píng)價(jià)功能的變化，即從過去的甄別、選拔，到精準(zhǔn)改進(jìn)、促進(jìn)發(fā)展。[9]這與第四代評(píng)價(jià)理論的主要觀點(diǎn)不謀而合。第四代評(píng)價(jià)理論以“回應(yīng)和協(xié)商”為主要特征，強(qiáng)調(diào)評(píng)價(jià)對(duì)象在評(píng)價(jià)活動(dòng)中的主體地位，重視形成性評(píng)價(jià)的作用，注重對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的改進(jìn)作用。面向過去的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主要基于已有的引用次數(shù)、影響因子等數(shù)據(jù)，以評(píng)估學(xué)術(shù)成果的水平、研究者和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的貢獻(xiàn)，而面向未來的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)更加關(guān)注研究者的學(xué)術(shù)成長(zhǎng)、研究潛力和創(chuàng)新能力。未來，ChatGPT、文心一言、KIMI等通用大語言模型經(jīng)過專業(yè)調(diào)適后形成垂直的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型，通過API接入學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，以網(wǎng)站或APP等應(yīng)用程序呈現(xiàn)，即可創(chuàng)建面向用戶使用的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體。用戶可以自如地與學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體對(duì)話，自然而且流暢，其即時(shí)交互性功能將對(duì)構(gòu)建面向未來的評(píng)價(jià)發(fā)揮關(guān)鍵作用。這種實(shí)時(shí)交互的云溝通媒介，為多元評(píng)價(jià)主體與評(píng)價(jià)對(duì)象之間實(shí)現(xiàn)如第四代評(píng)價(jià)理論所主張的基于學(xué)術(shù)成果評(píng)價(jià)的“詮釋辯證循環(huán)圈”提供了可能。大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)不再是一個(gè)單向的、靜態(tài)的過程，而是一個(gè)多向的、動(dòng)態(tài)的互動(dòng)?！盎貞?yīng)和協(xié)商”不再是空中樓閣，它將成為現(xiàn)實(shí)，通過多元主體開展深度的學(xué)術(shù)對(duì)話，將促進(jìn)對(duì)學(xué)術(shù)成果的批判性思考和深入理解，不僅有助于研究者發(fā)現(xiàn)自身研究的局限，而且能夠激發(fā)他們發(fā)現(xiàn)新的研究方向和機(jī)會(huì)。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體可以同時(shí)開展面向過去的評(píng)價(jià)和面向未來的評(píng)價(jià)，既可以滿足學(xué)術(shù)管理的需要，也可以很好地促進(jìn)研究者的學(xué)術(shù)成長(zhǎng)。

（二）超越人為主宰的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，提升評(píng)價(jià)效能

2018年，麻省理工學(xué)院（MIT）啟動(dòng)的智能探索計(jì)劃，將機(jī)器逼近人類智能的層級(jí)劃分為“識(shí)別”“感知”“學(xué)習(xí)”“意義”“創(chuàng)造力”等五大類型，而ChatGPT表現(xiàn)出的技術(shù)特征已逐漸觸及 “意義”層面?？梢姡墒饺斯ぶ悄鼙憩F(xiàn)出了一定程度的類主體性，意味著學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)可以不再完全依賴于人類專家。作為一個(gè)高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它雖然不具備真正的自我意識(shí)，但在處理和生成評(píng)價(jià)文本時(shí)展現(xiàn)出了一定的“策略”。這種能動(dòng)性使其在某種程度上超越了傳統(tǒng)的工具和機(jī)器的范疇，更接近于一個(gè)有“意圖”的實(shí)體，表現(xiàn)出類似于人類主體的特質(zhì)。以ChatGPT為例，每一代模型的參數(shù)量都呈爆炸式增長(zhǎng)。Open AI公開數(shù)據(jù)顯示，2019年2月發(fā)布的GPT-2參數(shù)量為15億，而2020年5月的GPT-3，參數(shù)量達(dá)到了1750億，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從40G升級(jí)到45TB。以此推測(cè)，不難想象ChatGPT4及未來更高版本的參數(shù)量可能達(dá)到萬億級(jí)別，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可能達(dá)到百T級(jí)別，這種超級(jí)大腦遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類個(gè)體大腦的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量?？梢源竽戭A(yù)測(cè)，一旦人工智能通用語言模型實(shí)現(xiàn)100萬億參數(shù)規(guī)模，就可以堪比人類大腦，意味著這一系統(tǒng)開始具備人類思維能力，并有可能在某一方面或其他方面替代人類。在未來的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)過程中，生成式人工智能技術(shù)可以減少學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的重復(fù)勞動(dòng)和無效勞動(dòng)。更為重要的是，它可以憑借強(qiáng)大的算法和算力，對(duì)大量的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析，提供客觀、理性的評(píng)價(jià)建議，滿足未來更大規(guī)模知識(shí)生產(chǎn)和更為復(fù)雜的知識(shí)創(chuàng)新生態(tài)的評(píng)價(jià)需求?！蹲匀弧罚∟ature）雜志預(yù)測(cè)，對(duì)話式AI技術(shù)將會(huì)取代人類的編輯和審稿人，可以評(píng)估和審查文章。盡管離這種情境還有一段距離，但毫無疑問，它將越來越多地影響學(xué)術(shù)成果出版和發(fā)表過程的各個(gè)階段。

（三）打破形式主義的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，反映真實(shí)樣貌

構(gòu)建基于生成式人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)方法將成為未來的趨勢(shì)。弗朗西斯科·隆扎諾（Ronzano Francesco）等提出利用文本挖掘和語義建模等人工智能技術(shù)來識(shí)別學(xué)術(shù)論文中的創(chuàng)新點(diǎn)、亮點(diǎn)等以評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)成果價(jià)值。[10]曾建勛提出學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)應(yīng)從文獻(xiàn)計(jì)量、替代計(jì)量走向語義計(jì)算，創(chuàng)設(shè)信息化、語義化、智能化評(píng)價(jià)工具，構(gòu)建基于語義內(nèi)容創(chuàng)新科技成果評(píng)價(jià)的工具和模式。[11]生成式人工智能技術(shù)為打破形式主義評(píng)價(jià)帶來機(jī)遇。以ChatGPT為例，它摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），轉(zhuǎn)而采用自注意力機(jī)制來捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。這意味著模型可以更加高效地處理大量文本數(shù)據(jù)，捕捉到文本中的細(xì)微關(guān)聯(lián)，在自然語言領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢(shì)。在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型可以被訓(xùn)練來理解和評(píng)估學(xué)術(shù)文本的質(zhì)量和重要性。具體來看，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體憑借自然語言處理技術(shù)，可以檢查學(xué)術(shù)成果語法和拼寫的正確性以及評(píng)估語言流暢性。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)學(xué)術(shù)文本進(jìn)行深入的語義分析，可以捕捉到學(xué)術(shù)成果的內(nèi)在質(zhì)量。例如，它可以識(shí)別出文本中的關(guān)鍵觀點(diǎn)、論證結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系，從而評(píng)估學(xué)術(shù)成果的論證深度和邏輯嚴(yán)密性。它還可以對(duì)學(xué)術(shù)文本進(jìn)行詳細(xì)的比較和對(duì)比，識(shí)別出學(xué)術(shù)成果與現(xiàn)有研究的差異，發(fā)現(xiàn)新穎之處，更為準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)術(shù)成果的原創(chuàng)性和創(chuàng)新性。總體而言，生成式人工智能技術(shù)可以對(duì)學(xué)術(shù)成果內(nèi)容的表現(xiàn)力、創(chuàng)新力、貢獻(xiàn)力等開展多維度評(píng)價(jià)，對(duì)傳統(tǒng)基于引文分析形成的學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)予以補(bǔ)充和拓展，從更為本質(zhì)意義上反映學(xué)術(shù)成果的整體樣貌。

（四）削弱價(jià)值偏見的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，促進(jìn)結(jié)果正當(dāng)

在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)實(shí)踐中，當(dāng)評(píng)價(jià)主體對(duì)利益的追逐放在第一優(yōu)先位置時(shí)，就遮蔽了對(duì)科學(xué)事實(shí)的觀照，評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和公正性必然受到質(zhì)疑，知識(shí)生產(chǎn)的創(chuàng)新進(jìn)程勢(shì)必遭受極大的負(fù)面影響。因此，如何削弱學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中主客體之間異化的價(jià)值關(guān)系成為構(gòu)建學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)程序合法性的重要基礎(chǔ)。未來學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體以一種新的評(píng)價(jià)主體身份出現(xiàn)，一定程度上可以超越傳統(tǒng)評(píng)價(jià)主體與評(píng)價(jià)對(duì)象之間的價(jià)值關(guān)系。從學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的特性來看，它本質(zhì)上是一個(gè)工具，而非具有真正情感和道德觀念的人。因?yàn)槿狈η楦泻妥晕乙庾R(shí)，這意味著它不會(huì)因?yàn)榍楦小⑿叛?、利益或個(gè)人偏好而影響評(píng)價(jià)結(jié)果。從其背后的運(yùn)行主體來看，這些不同類型主體包括：建模并預(yù)訓(xùn)練大模型的開發(fā)者，根據(jù)應(yīng)用需求或單獨(dú)或與開發(fā)者合作進(jìn)行參數(shù)微調(diào)的部署者以及最終與生成型人工智能互動(dòng)并決定生成型人工智能具體用途的用戶。不論是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提供者、算法的開發(fā)者，還是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型的部署者與評(píng)價(jià)對(duì)象之間并無直接的利益關(guān)系，而用戶作為使用者一般并無修改預(yù)訓(xùn)練評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和算法的能力。因此，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體具有“價(jià)值中立”的潛力，可以為大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)提供一個(gè)相對(duì)中立的工具，減少人為偏見、權(quán)力結(jié)構(gòu)和利益網(wǎng)絡(luò)的影響，從而有可能提供更為公平公正的評(píng)價(jià)。

三、生成式人工智能技術(shù)賦能大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的挑戰(zhàn)

生成式人工智能被視為對(duì)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式變革有潛力的技術(shù)，但是，在使用中其局限性必須引起足夠的重視。我們進(jìn)一步審視，發(fā)現(xiàn)在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理念、主體、方法和程序等方面可能存在一系列挑戰(zhàn)。

（一）數(shù)字圍城：生成式人工智能技術(shù)可能強(qiáng)化評(píng)價(jià)工具理性

在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體作為一種基于自然語言處理的數(shù)字技術(shù)工具，為大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)帶來前所未有的便利和效率，但以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和表征的評(píng)價(jià)邏輯致使人們過分信賴數(shù)據(jù)和算法，可能強(qiáng)化大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的工具理性，進(jìn)而陷入“數(shù)字圍城”的境地。

1.可能加劇知識(shí)本真性價(jià)值的偏移。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體通過語義識(shí)別、情感分析和知識(shí)圖譜等先進(jìn)技術(shù)，可以提高引文分析的精確性，強(qiáng)化引用次數(shù)和影響因子等量化指標(biāo)在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的地位，但這將進(jìn)一步加深對(duì)這些指標(biāo)的過度依賴，使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)被數(shù)字化裹挾以致出現(xiàn)本真性價(jià)值偏移。正如有學(xué)者所言：“可測(cè)量的變成了唯一關(guān)鍵的事實(shí)，其余的則毫無用處與價(jià)值?！盵12]當(dāng)過分強(qiáng)調(diào)其表面價(jià)值，知識(shí)的本質(zhì)和內(nèi)在價(jià)值容易被忽視。引用次數(shù)和影響因子雖然能在一定程度上反映學(xué)術(shù)影響力，但它們無法全面衡量學(xué)術(shù)成果的創(chuàng)新性、社會(huì)貢獻(xiàn)和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。研究者在追求高引用率和高影響因子時(shí)，可能會(huì)傾向于選擇那些更容易獲得高評(píng)價(jià)的研究方向，而忽視那些雖然創(chuàng)新但難以在短期內(nèi)獲得高引用的領(lǐng)域。這樣的選擇不僅限制了學(xué)術(shù)研究的多樣性，還可能抑制真正具有長(zhǎng)遠(yuǎn)育人價(jià)值、學(xué)術(shù)價(jià)值和社會(huì)意義的研究。同時(shí)，這種評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)表征邏輯還可能進(jìn)一步導(dǎo)致對(duì)某些研究領(lǐng)域的過度關(guān)注和資源傾斜，而其他難以量化或不符合主流評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的研究領(lǐng)域則被邊緣化。

2.可能引發(fā)技術(shù)決定論與人的異化?！靶畔⒒⒋髷?shù)據(jù)、人工智能，諸如此類帶有計(jì)算機(jī)主義特征的概念響徹知識(shí)界，缺乏實(shí)踐關(guān)懷的‘?dāng)?shù)字化’評(píng)價(jià)體系大行其道?！盵13]這容易導(dǎo)致技術(shù)決定論的思維，即認(rèn)為學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的技術(shù)和算法本身就是目的，進(jìn)而忽略人的主體性和創(chuàng)造性。當(dāng)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)變得過于自動(dòng)化和機(jī)械化時(shí)，人的判斷、經(jīng)驗(yàn)和直覺被邊緣化，導(dǎo)致評(píng)價(jià)出現(xiàn)片面和失真現(xiàn)象。而且，還可能會(huì)致使大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)失去人文關(guān)懷和情感關(guān)聯(lián)，日漸變得冷漠。學(xué)術(shù)研究不僅是對(duì)客觀事實(shí)的探究，更是對(duì)人類社會(huì)和文化的深刻理解與關(guān)懷。當(dāng)評(píng)價(jià)體系忽視這些人文因素時(shí)，學(xué)術(shù)研究的溫度和深度也隨之下降，評(píng)價(jià)結(jié)果往往缺乏對(duì)研究者個(gè)體創(chuàng)造力和情感投入的尊重。為了迎合數(shù)字化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，研究者知識(shí)生產(chǎn)的多樣性和創(chuàng)新性一定程度上受到壓制，逐漸失去對(duì)知識(shí)探索的真正熱情和興趣，知識(shí)生產(chǎn)的功利主義傾向被進(jìn)一步強(qiáng)化。

（二）邊界迷宮：生成式人工智能技術(shù)可能引發(fā)評(píng)價(jià)主體失序

“智能機(jī)器人的快速發(fā)展模糊了人機(jī)界限，對(duì)人的本質(zhì)、人的主體地位等形成強(qiáng)烈的沖擊，令‘人是什么’和人機(jī)關(guān)系凸顯為挑戰(zhàn)哲學(xué)常識(shí)的時(shí)代難題?！盵14]學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的創(chuàng)建可能致使人和機(jī)器的邊界變得模糊，一定程度上導(dǎo)致大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體的混亂和失序，引發(fā)“邊界迷宮”現(xiàn)象。

1.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的主體性增強(qiáng)，可能導(dǎo)致人的評(píng)價(jià)權(quán)威被削弱。強(qiáng)人工智能在處理問題的能力上都不低于甚至超出人類水平，因而也就不必完全服從于人類的指令而可以自主運(yùn)行。未來學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體將具備強(qiáng)人工智能的部分特征。因此，“智能化使技術(shù)的自主性更強(qiáng)，人對(duì)智能技術(shù)的依賴性也更嚴(yán)重，人在有意無意中將更多屬人的本質(zhì)讓渡給了機(jī)器”[15]。一方面人的主體地位弱化，由主導(dǎo)評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)向數(shù)字依賴；另一方面人工智能的主體地位凸顯，由輔助評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)向適度自主。不可否認(rèn)的事實(shí)是，傳統(tǒng)的基于人的評(píng)價(jià)方式通常被視為權(quán)威，但由于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的出現(xiàn)，這種權(quán)威正在被削弱。傳統(tǒng)的基于人的評(píng)價(jià)主體，如同行評(píng)審和學(xué)術(shù)委員會(huì)，將逐漸被學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體所補(bǔ)充甚至替代。

2.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的意志自由難以確立，可能滋生評(píng)價(jià)主體責(zé)任推諉。自由意志是法律主體性和責(zé)任的基礎(chǔ)。人工智能的責(zé)任界定可分為兩種情形：一是人工智能的行為已完全被編程所控制，這樣就可以直接歸責(zé)為人工智能的編程人員或所有者；二是人工智能要是目標(biāo)導(dǎo)向的、有意識(shí)的存在，作為一個(gè)可獨(dú)立學(xué)習(xí)行為模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來發(fā)揮作用，就有可能考慮受到法律制裁。目前來看，我們只是不能否定強(qiáng)人工智能體擁有自由意志的可能性，但是肯定地說也面臨著巨大的技術(shù)、道德與法律難題?？梢?，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體目前是否具備意志自由還很難確定，與傳統(tǒng)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體的責(zé)任邊界難以清晰界定。當(dāng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果出現(xiàn)問題或爭(zhēng)議時(shí)，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)主體容易相互推諉責(zé)任。傳統(tǒng)評(píng)價(jià)主體會(huì)認(rèn)為是技術(shù)工具或算法的缺陷導(dǎo)致的問題，而不是他們的決策錯(cuò)誤。相反，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體開發(fā)者或供應(yīng)商，會(huì)認(rèn)為是使用者沒有正確使用工具或沒有提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。這種責(zé)任推諉反映了一個(gè)更深層次的哲學(xué)和倫理問題：當(dāng)人與機(jī)器共同參與決策時(shí)，責(zé)任到底應(yīng)如何分配？這需要我們重新檢視現(xiàn)有的法律和倫理準(zhǔn)則，以適應(yīng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中新的主體角色。

（三）信息孤島：生成式人工智能技術(shù)可能缺乏全面評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

“科學(xué)文獻(xiàn)分布在數(shù)以千計(jì)的出版商、存儲(chǔ)庫、期刊和數(shù)據(jù)庫中，這些出版商、存儲(chǔ)庫、期刊和數(shù)據(jù)庫通常缺乏通用的數(shù)據(jù)交換協(xié)議和其他互操作性支持。即使有協(xié)議，缺乏收集和處理這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，以及限制性的版權(quán)，而且OA還不是世界大部分地區(qū)的默認(rèn)出版途徑這一事實(shí)，也使機(jī)器在處理科學(xué)知識(shí)時(shí)更加復(fù)雜?！盵16]可以看出，科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)存在“信息孤島”現(xiàn)象，以及由此引發(fā)的數(shù)據(jù)壁壘等問題，導(dǎo)致學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體缺乏全面評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

1.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的訪問受限。大學(xué)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的分散性意味著學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體需要從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)，不僅增加了數(shù)據(jù)收集的復(fù)雜性，還導(dǎo)致數(shù)據(jù)的重復(fù)和冗余。學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫如SCOUPS、Web of Science、知網(wǎng)（CNKI）等收錄了大量的學(xué)術(shù)論文和研究成果，但是這些數(shù)據(jù)庫的封閉性阻礙學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體訪問和處理這些科學(xué)文獻(xiàn)。即使文獻(xiàn)是公開的，版權(quán)也可能限制其再分發(fā)和再利用。因此，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)時(shí)會(huì)遺漏大量的重要研究，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確。

2.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的交互受限。學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫因采用各自獨(dú)特的數(shù)據(jù)格式且缺乏統(tǒng)一的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)交換協(xié)議，容易形成數(shù)據(jù)壁壘。這可能會(huì)阻礙學(xué)術(shù)信息的順暢流通，導(dǎo)致學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)在不同平臺(tái)之間難以交互，形成數(shù)據(jù)的孤立和碎片化現(xiàn)象，從而限制學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的整體可訪問性和可用性。盡管學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)在物理上有可能實(shí)現(xiàn)共享，但由于學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫采用的格式、結(jié)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)存在差異，數(shù)據(jù)整合過程需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源，將增加學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在執(zhí)行評(píng)價(jià)任務(wù)時(shí)的難度。

3.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的開放受限。雖然開放訪問（OA）正在成為一個(gè)趨勢(shì)，但它在世界許多地方仍然不是默認(rèn)的出版途徑。這意味著大量的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)仍然被鎖定在付費(fèi)墻之后，限制了學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的可訪問性和可用性。以Sci-Hub為例，作為大學(xué)學(xué)術(shù)界“開放獲取運(yùn)動(dòng)”的一部分，它通過為科研人員提供免費(fèi)的科學(xué)文獻(xiàn)，來抗議日益上漲的學(xué)術(shù)期刊價(jià)格。Sci-Hub成立以來，已經(jīng)受到許多來自學(xué)術(shù)出版公司訴訟的打擊。它們堅(jiān)持認(rèn)為Sci-Hub不合法，并且指控Sci-Hub侵犯版權(quán)并提供盜版。受到法律訴訟的影響，Sci-Hub在一些國家甚至被封殺。

（四）算法黑箱：生成式人工智能技術(shù)可能遭遇評(píng)價(jià)信任危機(jī)

信任是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的基石，研究者和研究機(jī)構(gòu)需要可信賴的評(píng)價(jià)工具，才能接受其評(píng)價(jià)結(jié)果并據(jù)此做出決策。由于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體存在“算法黑箱”的特性，研究者會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的公正性持懷疑態(tài)度，進(jìn)而引發(fā)信任危機(jī)。這主要源于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體評(píng)價(jià)決策過程不透明且難以解釋，以及評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)可能存在的偏見。

1.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)決策過程可能不透明且難以解釋。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億的參數(shù)，這些參數(shù)共同決定了學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型的輸出。更為關(guān)鍵的是，“在人工智能輸入的數(shù)據(jù)和其輸出的答案之間，存在著我們無法洞悉的‘隱層’，它被稱為‘黑箱’（black box）。這里的‘黑箱’并不只意味著不能觀察，還意味著即使計(jì)算機(jī)試圖向我們解釋，我們也無法理解”[17]。這種復(fù)雜性使得評(píng)價(jià)模型的決策過程變得不透明且難以理解。正因如此，大學(xué)研究者難以確定評(píng)價(jià)的具體依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)，從而導(dǎo)致學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體面臨評(píng)價(jià)信任危機(jī)。如果大學(xué)研究者和研究機(jī)構(gòu)對(duì)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體這類新興評(píng)價(jià)工具產(chǎn)生不信任，他們會(huì)選擇忽略或反對(duì)其評(píng)價(jià)結(jié)果，這不僅會(huì)影響大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的效率，還會(huì)導(dǎo)致學(xué)術(shù)界錯(cuò)過某些有價(jià)值的研究。

2.學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)偏見可能引發(fā)新的不公正。如前文所述，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體具有“價(jià)值中立”的潛力，但這并不意味著它在執(zhí)行學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)任務(wù)時(shí)的結(jié)果是絕對(duì)公平公正的，其可以被各種不同的幕后之手不動(dòng)聲色地操控，可能在生成的答案中潛藏著不易察覺的意識(shí)偏見。也有研究者表達(dá)出類似的擔(dān)憂，即學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體無法表達(dá)出自己的立場(chǎng)和價(jià)值觀，但訓(xùn)練有素的語言模型一定可以表達(dá)出人類的立場(chǎng)與價(jià)值觀，只不過這里的人類不是全部，而是在模型背后能夠控制數(shù)據(jù)來源及知識(shí)立場(chǎng)的那些人。[18]可見，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)存在偏見會(huì)影響大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果的公平公正。從數(shù)據(jù)起源看，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體所依賴的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)不是在真空中產(chǎn)生的，它是從現(xiàn)實(shí)世界中收集來的，而現(xiàn)實(shí)世界充滿了各種偏見和不平衡。有時(shí)數(shù)據(jù)中的偏見不是明顯的或直觀的，這種隱性偏見源于某些群體在數(shù)據(jù)中被低估或過度表示，或由于數(shù)據(jù)收集過程中的微妙選擇。即使數(shù)據(jù)收集者試圖保持中立，數(shù)據(jù)仍然可能包含這些偏見。當(dāng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體算法使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)中的偏見會(huì)被學(xué)習(xí)甚至被放大，進(jìn)而生成評(píng)價(jià)模型內(nèi)部的“黑箱”，引發(fā)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生新的不公正。

四、生成式人工智能技術(shù)賦能大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的路徑

生成式人工智能技術(shù)為大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式變革帶來前所未有的機(jī)遇，但它并不完美，仍然存在諸多挑戰(zhàn)。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們從評(píng)價(jià)理念、評(píng)價(jià)主體、評(píng)價(jià)程序以及評(píng)價(jià)方法所依賴的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)四個(gè)方面采取有效應(yīng)對(duì)措施，消解各種挑戰(zhàn)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，探索大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)改革可能的方向。

（一）平衡張力，響應(yīng)多元評(píng)價(jià)訴求

我們需要重新審視大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的核心價(jià)值和目的，確保大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)既有廣度又有深度，既關(guān)注學(xué)術(shù)研究的數(shù)量，也關(guān)注其質(zhì)量和價(jià)值，既強(qiáng)調(diào)技術(shù)賦能的效率，也強(qiáng)調(diào)人文關(guān)懷的過程。通過響應(yīng)多元評(píng)價(jià)訴求，實(shí)現(xiàn)對(duì)“數(shù)字圍城”現(xiàn)象的超越。

1.超越單一學(xué)科視角，激發(fā)知識(shí)活力。從學(xué)科視角來看，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在執(zhí)行評(píng)價(jià)任務(wù)時(shí)，不應(yīng)局限于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)單一學(xué)科的視角，應(yīng)支持教育學(xué)、管理學(xué)、哲學(xué)、政治學(xué)等多學(xué)科的維度，將管理有效性、政治合法性、知識(shí)合理性、社會(huì)貢獻(xiàn)性和主體價(jià)值性等多元價(jià)值訴求納入學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的議程。具體來看，一項(xiàng)學(xué)術(shù)成果在數(shù)字化指標(biāo)上表現(xiàn)不佳，但它在社會(huì)貢獻(xiàn)或主體發(fā)展等方面可能有著不可忽略的意義。通過跨學(xué)科的合作和更全面的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)更具多樣性，激發(fā)知識(shí)生產(chǎn)的活力。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體將成為數(shù)字化評(píng)價(jià)的有益工具，而不是限制和偏見的來源。

2.超越技術(shù)至上思維，注入人文關(guān)懷。技術(shù)只有堅(jiān)持在人文關(guān)懷的前提下開發(fā)和利用，其工具價(jià)值才能真正實(shí)現(xiàn)解放人、發(fā)展人的人文價(jià)值訴求。首先，應(yīng)重視人的主體性和創(chuàng)造性，將人的判斷、經(jīng)驗(yàn)和直覺重新引入評(píng)價(jià)過程。在復(fù)雜的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)事務(wù)中，人工評(píng)審是不可或缺的。人工評(píng)審可以提供對(duì)研究深度和質(zhì)量的專業(yè)判斷，彌補(bǔ)單純依靠技術(shù)手段評(píng)價(jià)的不足。通過人工評(píng)審與智能評(píng)價(jià)的結(jié)合，可以確保評(píng)價(jià)結(jié)果更加全面和公正。其次，應(yīng)增強(qiáng)評(píng)價(jià)過程中的人文關(guān)懷和情感關(guān)聯(lián)，激發(fā)研究者對(duì)知識(shí)探索的熱情和興趣，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究的多樣性和創(chuàng)新性發(fā)展。學(xué)術(shù)研究不僅僅是冷冰冰的數(shù)據(jù)和事實(shí)的堆砌，它更是研究者情感、激情和熱忱的體現(xiàn)。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體開展學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)時(shí)需要尊重和理解這些情感，不能將其忽視或邊緣化。而且研究者不僅僅是評(píng)價(jià)的對(duì)象，更是評(píng)價(jià)的參與者。他們可以與評(píng)價(jià)者建立真實(shí)的人際關(guān)系，共同探討、反思和完善評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和方法。在技術(shù)和人性之間找到平衡點(diǎn)，可以在一定程度上克服評(píng)價(jià)過程中技術(shù)決定論和人的異化問題，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究回歸其本質(zhì)和初衷。

（二）人機(jī)共生，重構(gòu)雙重主體位序

在之后的人工智能時(shí)代，人和技術(shù)之間會(huì)逐漸變?yōu)橄嗷サ奈姓?、延伸者和賦能者，雙方在改造世界的途徑中不再是主客二分，而是主體共在。這或許將成為未來大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)范式革新的邏輯起點(diǎn)。

1.重新塑造學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體的權(quán)威。在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)框架中，人作為評(píng)價(jià)主體的權(quán)威性源自其對(duì)特定領(lǐng)域的深入研究、長(zhǎng)期實(shí)踐以及豐富的經(jīng)驗(yàn)積累，這些因素共同賦予了評(píng)價(jià)主體在價(jià)值判斷上的優(yōu)勢(shì)。然而，隨著學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的出現(xiàn)，這種以人為核心的評(píng)價(jià)權(quán)威面臨挑戰(zhàn)。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的決策過程主要依賴于數(shù)據(jù)和算法，它們?cè)谔幚泶罅靠茖W(xué)事實(shí)和快速分析方面表現(xiàn)出色，這在一定程度上補(bǔ)充了人作為評(píng)價(jià)主體在知識(shí)廣度、深度及評(píng)價(jià)效率方面的不足，還可以減少人為因素導(dǎo)致的偏見和誤差。在一些復(fù)雜的評(píng)價(jià)任務(wù)中，人類評(píng)價(jià)主體的深度理解、批判性思維和直覺仍然不可或缺。因此，將人的這些能力與智能體的數(shù)據(jù)分析能力相結(jié)合，形成一種人機(jī)協(xié)作的評(píng)價(jià)模式，將有助于實(shí)現(xiàn)更加全面和深入的評(píng)價(jià)。在這種模式下，智能體可以提供基礎(chǔ)性的評(píng)價(jià)結(jié)果，而人類評(píng)價(jià)主體則在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析和判斷，以增強(qiáng)評(píng)價(jià)的質(zhì)量和可靠性。通過這種方式，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體不僅不會(huì)削弱人作為傳統(tǒng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體的權(quán)威性，反而有可能通過人機(jī)協(xié)作，提升評(píng)價(jià)的整體質(zhì)量和有效性，從而在學(xué)術(shù)界獲得廣泛的認(rèn)可和信任。

2.重新定義學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體的責(zé)任。在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)領(lǐng)域，責(zé)任的歸屬是一個(gè)復(fù)雜的問題。人工智能在預(yù)先設(shè)定的程序指令中運(yùn)行，即使通過深度學(xué)習(xí)使程序擺脫了人類的控制并在客觀上造成法益侵害結(jié)果，但人工智能本身缺乏對(duì)外在行為的真實(shí)理解，無法認(rèn)知自身行為對(duì)客觀世界產(chǎn)生的影響，因而無法認(rèn)識(shí)自身行為的社會(huì)屬性，也就不具有規(guī)范評(píng)價(jià)意義上的行為“目的性”與獨(dú)立控制行為的意志自由可言。由此可以看出，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體根據(jù)預(yù)先設(shè)定的算法和程序運(yùn)行，盡管深度學(xué)習(xí)等技術(shù)可能賦予了一定程度的自主性，但它們?nèi)匀粺o法超越其編程范圍進(jìn)行思考，無法理解超出評(píng)價(jià)程序執(zhí)行之外的意義，缺乏對(duì)行為后果的真實(shí)理解和對(duì)客觀世界影響的認(rèn)知能力。只有當(dāng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體擁有真正的自由意志和意識(shí)開展評(píng)價(jià)決策時(shí)，它們才被視為學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)責(zé)任的主體，才能為其選擇承擔(dān)責(zé)任。此外，當(dāng)人類評(píng)價(jià)主體過度依賴學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的輸出，而未能進(jìn)行必要的批判性思考和審查，這可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)錯(cuò)誤。在這種情況下，責(zé)任應(yīng)由參與評(píng)價(jià)過程的人類評(píng)價(jià)主體承擔(dān)，因?yàn)樗麄冇胸?zé)任確保評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和公正性。因此，從現(xiàn)階段可適用性和可操作性角度來看，責(zé)任必須由人而不是機(jī)器承擔(dān)。這要求人類評(píng)價(jià)主體在使用智能體進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，保持警惕，進(jìn)行充分的審查，并對(duì)其輸出進(jìn)行批判性分析。通過這種方式，可以確保學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的權(quán)威性和有效性，同時(shí)促進(jìn)人工智能技術(shù)在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的合理應(yīng)用。

（三）信息共享，推動(dòng)開放科學(xué)發(fā)展

將生成式人工智能應(yīng)用于各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，面臨的首要問題便是訓(xùn)練語料的開發(fā)、選擇和動(dòng)態(tài)更新。因此，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體離不開全景式學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的支持，最終將有賴于開放科學(xué)的發(fā)展。

1.制訂開放科學(xué)的相關(guān)支持政策。全球各國政府積極制定鼓勵(lì)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)共享和開放訪問的政策和法規(guī)，為打破科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)“信息孤島”現(xiàn)象提供法律和政策保障。例如，美國國家科學(xué)院于2018年發(fā)布了《設(shè)計(jì)開放科學(xué)》報(bào)告，推動(dòng)科技論文開放獲取與科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享。歐盟委員會(huì)發(fā)起的開放獲取S計(jì)劃（Plan S）提出，從2021年起，所有由國家、區(qū)域、國際研究理事會(huì)和資助機(jī)構(gòu)提供的公共或私人資助產(chǎn)出的研究成果，其學(xué)術(shù)出版物必須發(fā)表在開放獲取期刊、開放獲取平臺(tái)，或通過開放獲取知識(shí)庫立即獲得，不受封鎖。日本的“Open and Close”計(jì)劃構(gòu)想通過劃定開放獲取的邊界，大致厘清了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、信息安全和開放共享之間的關(guān)系，為日本開放獲取政策的制定和實(shí)施指明了方向。此外，革新大學(xué)科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)的商業(yè)模式，使出版商和數(shù)據(jù)庫等傳統(tǒng)利益主體能夠在開放科學(xué)的生態(tài)系統(tǒng)中找到新的商業(yè)機(jī)會(huì)，包括但不限于提供增值服務(wù)、定制化解決方案等，推動(dòng)建立科學(xué)數(shù)據(jù)利益相關(guān)主體的權(quán)益平衡機(jī)制。

2.建立學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的科學(xué)運(yùn)行機(jī)制。推行統(tǒng)一的開放獲取標(biāo)準(zhǔn)，包括通用標(biāo)識(shí)符、存儲(chǔ)格式、交換協(xié)議和元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等，對(duì)提升學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的工作效率和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。比如，采用國際通用的標(biāo)識(shí)符，如DOI（數(shù)字對(duì)象標(biāo)識(shí)符）或URN（統(tǒng)一資源名稱），以確保文獻(xiàn)的唯一標(biāo)識(shí)和可持久性，使其能夠被學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體準(zhǔn)確地定位和引用。統(tǒng)一規(guī)定開放獲取文獻(xiàn)的存儲(chǔ)格式，確保能夠被多種系統(tǒng)和工具順暢訪問和處理，提高互操作性，降低數(shù)據(jù)受限問題。建立通用的數(shù)據(jù)交換協(xié)議，以促進(jìn)文獻(xiàn)的有序傳遞和共享，減少數(shù)據(jù)碎片化和孤立化，有利于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體整合數(shù)據(jù)。統(tǒng)一元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，明確定義文獻(xiàn)信息的格式和內(nèi)容，包括作者、標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞等，以便更容易進(jìn)行檢索和分析。通過建立這些標(biāo)準(zhǔn)，確保開放獲取文獻(xiàn)在國際范圍內(nèi)的一致性和互通性。這些措施有助于提高學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的可訪問性和可利用性，使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體能更有效地支持大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)活動(dòng)。

（四）算法透明，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)可解釋性

人工智能算法的可解釋性是指“算法模塊的輸入、輸出和性能及其系統(tǒng)結(jié)果可以被理解，并提供闡釋說明，幫助用戶充分理解算法的決策機(jī)制、決策過程和決策結(jié)果的公正性”[19]。為確保學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體算法在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的可解釋性，提升算法透明度、糾正評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)偏見尤為關(guān)鍵。

1.構(gòu)建嚴(yán)格的責(zé)任體系，確保學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的算法透明。從法律責(zé)任角度看，政府應(yīng)當(dāng)制定和完善相關(guān)法律法規(guī)，確保未來學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的合法性。這不僅包括明確算法的邏輯、算法的種類和算法的功能等，還涉及如何公開算法的設(shè)計(jì)理念、數(shù)據(jù)來源和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等。從行政責(zé)任角度看，政府應(yīng)當(dāng)設(shè)立專門的審查和監(jiān)管機(jī)構(gòu)，全面監(jiān)控未來學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。這意味著從數(shù)據(jù)的收集、處理到具體算法的采用以及評(píng)價(jià)結(jié)果的發(fā)布，整個(gè)過程都應(yīng)受到嚴(yán)格的行政監(jiān)管。技術(shù)公司需要對(duì)其評(píng)價(jià)結(jié)果承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，確保算法的公正性和透明性。從道德責(zé)任角度看，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的技術(shù)開發(fā)公司應(yīng)當(dāng)遵循一套明確的倫理指導(dǎo)原則。這不僅要求技術(shù)公司提高算法的透明度，還要求其定期進(jìn)行倫理審查，確保其應(yīng)用既科學(xué)又符合倫理規(guī)范。同時(shí)，使用SHAP（Shapley Additive Explanations）等模型可視化和解釋工具，展示學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體的決策過程，增強(qiáng)評(píng)價(jià)的可解釋性。

2.構(gòu)建科學(xué)的工作機(jī)制，糾正學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)偏見。數(shù)據(jù)偏見一定程度上會(huì)致使評(píng)價(jià)模型對(duì)不同群體或領(lǐng)域造成新的不公正，這種現(xiàn)象不容易被直觀地解釋。通過糾正數(shù)據(jù)偏見，可以更容易理解學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型的決策過程，從而提高評(píng)價(jià)的可解釋性。首先，采集來自不同文化、地區(qū)、學(xué)術(shù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，確保學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有多樣性和代表性。這有助于防止模型在特定群體或領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)偏見，提高評(píng)價(jià)的普適性。其次，利用數(shù)據(jù)分析工具識(shí)別評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的潛在偏見和不平衡。通過檢查研究領(lǐng)域、研究者背景或研究方法等因素在數(shù)據(jù)中是否存在低估或過度表示，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型的問題，確保評(píng)價(jià)模型的公正性。第三，建立學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的反饋機(jī)制，允許研究者和其他利益相關(guān)者對(duì)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果提出質(zhì)疑和反饋。這種機(jī)制為參與者提供了監(jiān)督的機(jī)會(huì)，幫助識(shí)別潛在的數(shù)據(jù)偏見問題，并在評(píng)價(jià)體系中及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，以此提高學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的可信度。

五、結(jié)語

2023年，《自然》雜志刊文發(fā)現(xiàn)，過去幾十年里（1945-2010年），雖然科學(xué)技術(shù)論文的發(fā)表數(shù)量出現(xiàn)了井噴，但這些論文的“突破性”卻在遞減。有研究者認(rèn)為，這種遞減趨勢(shì)可能有一部分來自科研工作性質(zhì)的改變。但是，找到下滑的真正原因并不容易。我們認(rèn)為，造成這種現(xiàn)象的原因與學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)制度密切相關(guān)。然而，以學(xué)術(shù)引用為基礎(chǔ)的量化評(píng)價(jià)已運(yùn)行數(shù)十年，早已經(jīng)深刻影響和規(guī)制著大學(xué)知識(shí)生產(chǎn)體系和學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系。因此，破除傳統(tǒng)的大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)路徑依賴并非易事。雖然“第五代評(píng)價(jià)”及全球?qū)W術(shù)評(píng)價(jià)改革的號(hào)角已經(jīng)吹響，但大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理論和實(shí)踐并未有實(shí)質(zhì)性突破，甚至在評(píng)價(jià)實(shí)踐中對(duì)量化評(píng)價(jià)的依賴和崇拜有加劇之勢(shì)。生成式人工智能技術(shù)將為大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)改革帶來前所未有的契機(jī)，值得高度重視。尤其在中國式高等教育現(xiàn)代化的背景下，如何通過生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)建學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)智能體，對(duì)推進(jìn)大學(xué)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)治理的現(xiàn)代化與構(gòu)建中國自主知識(shí)體系具有重大戰(zhàn)略意義。

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（責(zé)任編輯 劉第紅）

收稿日期：2024-03-06

作者簡(jiǎn)介：石秀選，深圳大學(xué)高等教育研究所特聘副研究員，深圳大學(xué)與澳門城市大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士生；李均，深圳大學(xué)教育學(xué)部執(zhí)行主任，高等教育研究所所長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師。（深圳/518060）

*本文系廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目“新時(shí)代我國人文社科學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)治理機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)GD22XJY11）、廣東省高等教育學(xué)會(huì)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目“我國人文社科學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)異化現(xiàn)象及其生成機(jī)理研究”（項(xiàng)目編號(hào)22GYB067）的階段成果。