AI技术驱动学术投稿激增，传统出版系统面临容量瓶颈 [page::0][page::2]

• AI工具如Sakana AI可自动生成完整学术稿件，显著提升“投稿准备”速度，导致期刊投稿量呈指数增长。

- 当前编辑部接受容量固定，难以承受激增的稿件量，导致编辑筛稿（desk rejection）成为最重要的瓶颈。

• 同时，审稿人疲劳使得审稿资源紧张，不得不提高拒稿率以维持评审系统平衡。

模拟模型框架及基线假设 [page::4][page::6][page::7]

• 设定30000名活跃商学教授、100本期刊（分为Tier-1、Tier-2和Tier-3三档），模拟六年内投稿、审稿和接受流程。

- 教授产出稿件遵循Poisson分布，并依次投稿至不同档次的期刊，投稿被3次desk拒后降档。

• 模型参数基于真实数据校准：Tier-1期刊7%、Tier-2占24%、Tier-3占69%；各Tier拒稿概率分别为70%、50%、30%；平均审稿周期依档次从4到6个月不等。

投稿到接受时间与教职工发表成果的模拟结果 [page::10][page::11][page::12]

• 单篇稿件在Tier-1期刊平均接受时间为23个月，Tier-3约14个月，满足现实预期。

- 持续投稿模型下，中间Tier-2稿件接受率最低，反映大多数稿件最终流向基层期刊。

• 教授年产1篇和2篇情况下，六年内平均接受论文分别约为2.4篇和4.5篇，T1论文占比显著，符合商学领域普遍发表水平。

AI早期采用者模型：生产力极大提升，学术分化加剧 [page::13][page::14]

• 假设10%教授利用AI产出20篇/年，其余90%维持2篇/年，整体投稿量翻倍。

- 编辑部维持评审容量不变，提高desk rejection率（Tier-1升至85%，Tier-2至75%，Tier-3至65%）。

• 非采用者平均接受论文数从4.55降至3.53，早期采用者显著拉开差距，产生阶层分化。

AI滥用模型：投稿量激增导致系统崩溃风险 [page::14][page::15]

| 外部负荷 (L) | 总平均接受 | 总中位数 | T1平均接受 | T1中位数 |
|--------------|------------|----------|------------|----------|
| 1 (基线) | 4.55 | 4 | 1.56 | 1 |
| 2 | 3.54 | 3 | 0.92 | 1 |
| 3 | 2.79 | 3 | 0.65 | 0 |
| 5 | 1.95 | 2 | 0.40 | 0 |
| 10 | 1.08 | 1 | 0.21 | 0 |

• 提交量倍增至10倍，教授在6年内总发表论文锐减至1篇左右，顶尖期刊发表几乎消失。

- AI滥用可能导致学术出版系统承载力崩溃，特别影响青年教师晋升评估。

建议及未来展望 [page::18][page::19][page::20]

• 期刊改革应积极采用AI辅助筛稿和审稿以缓解编辑负担。

- 学术评价体系应纳入预印本、社交媒体等多元化成果，减少对期刊发表数量的单一依赖。

• 教授群体对AI的伦理和透明使用需形成统一规范，避免不透明滥用。

- 模型基于多项简化假设，未来研究需纳入更多异质行为和替代发表渠道数据，提升预测精度。

资深金融分析师视角下研究报告详尽解读与分析

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一、元数据与概览

报告标题：
《Tenure Under Pressure: Simulation of AI’s Disruptive Effects on Academic Publishing》（以下简称《报告》）

作者： Shan Jiang
发布机构： University of Massachusetts Boston
发布时间： 未标明具体日期，引用文献多为2024-2025年最新文献，显然为2025年前后发布
研究主题： 探讨生成式人工智能（AI）在学术出版领域的冲击，尤其关注AI工具导致的投稿数量激增如何影响商业管理类期刊的投稿录用规律、审稿周期及教职评聘中的“终身教职（tenure）”研究成果产出。

核心论点及信息概要：

• AI，特别是高度自动化的“学者AI”，推动学术论文产出的效率成倍增加，向学术系统快速注入大量提交稿件。

- 由于主流期刊接受论文的名额有限，AI带来的爆炸性投稿量会严重加剧“desk rejection”（编辑部直接拒稿）的比例，拉长审稿周期，并间接减少普通及特别是年轻教师的终身教职发表成果。

• 通过设计模拟模型，报告客观呈现了三种情景：基线状态、部分教师早期采用AI生产力激增、全体系AI滥用导致的指数型投稿激增。

- 模拟结果显示，早期采用者短期内获得明显优势，但整体接受率大幅下降，年轻终身教职轨道教师受到的冲击不成比例且严重。

• 报告呼吁机制性的制度改革，尤其是重新思考人才评估标准和学术传播体系，以应对AI带来的人文学术评价困境。

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二、逐节深度解读

1. 引言（Introduction）

该部分强调生成式AI工具正在彻底改变学术出版模式，能在极短时间内生成包含数据与分析的完备稿件。早期迹象（如计算机科学顶会投稿激增）已印证AI正在重塑投审流程。报告指出商业学校终身教职评价高度依赖发表论文数量与类别，若AI驱动投稿数量激增而期刊录用容量基本恒定，会导致拒稿率飙升和发表周期延长，尤其对年轻教师不利。文中明确提出研究目标：通过模拟方法探讨这一发布压力如何影响出版系统和教师生涯。[page::0,1]

2. 背景（Background）

分为两个部分：

• AI论文激增现象：近年生成式AI技术诞生导致学术论文自动化生成步伐加快。举例“Sakana AI”等自动化学者系统，可实现小时级投稿备稿完成。多领域已出现投稿激增的现象，科技界（AAAI、NeurIPS）尤为明显，已有学界分享评审疲劳和质控难题（辨别创新贡献与AI拼凑内容）。商业及其他学科期刊编辑也开始警觉“投稿洪流”带来的系统压力。[page::1,2]
• 编辑部初筛（desk rejection）流程脆弱性：顶尖期刊“初筛弃稿率”通常达40-70%。编辑主要基于标题、摘要、投稿信快速判断稿件是否符合刊物定位和基本质量。AI导致投稿爆炸，使编辑人力难以承受，导致错误拒稿（错杀创新）及加剧依赖作者背景等启发式判断，进一步打击早期和边缘学者。同时，审稿人也面临疲劳，因而编辑倾向通过调高desk rejection比例控制评审任务，形成瓶颈。[page::2,3]

3. 方法（Methods）

3.1 采用模拟方法的理由

• 真实投稿审稿数据内部保密，模拟提供系统动力学框架。

- 终身教职通常通过与往届教师发表水平比较形成评判，无法量化AI带来的系统压力导致的变化。

• 大型调查受激励偏差影响较大，模拟可提供政策制定的近似基线场景。[page::3]

3.2 基线模型行为假设

• 教师行为：产出服从Poisson分布，每年1-2篇；按照“层级投递梯度”（T1->T2->T3）投稿，如果desk rejected，最多3次同层次投稿后降级；复审拒稿则直接降级；重大修订则继续本刊递交，最长3轮复审，复审结束后仍为大修则假定接受。[page::4]
• 编辑策略：编辑决定desk rejection或进入复审，复审阶段决策可接受、修订或拒绝，接受概率随轮次递增，限定3轮，为简化模型且贴合现实审稿周期。模拟把审稿人简化为参数表现，不建模个体行为，聚焦编辑层面瓶颈。[page::4,5]

3.3 基线模型参数设定

• 模拟环境共设30,000名活跃教师，100个刊物（按ABDC期刊分类压缩层级），6年时间范围对应典型终身评审周期。

- 分配期刊层级比例为T1(7%)，T2(24%)，T3(69%)，对应影响力和选择性差异。

• Desk rejection概率分层赋值：T1=70%，T2=50%，T3=30%；Desk rejection平均耗时0.3个月。

- 审稿恢复轮次期刊类别依次为T1=6个月，T2=5个月，T3=4个月；作者应对重大修订时间相应为T1=2.5个月，T2=2个月，T3=1.5个月。

• 录用率设定为T1=9%，T2=12%，T3=24%。

- 假设作者被拒后立刻再次投稿无时间间隙（理想情况）。[page::6-9]

4. 结果（Results）

4.1 基线模型评估

• 분석(Analysis)①：针对T1期刊单篇投稿（不允许重投），模拟10,000篇，接受843篇，接受率8.43%，中位接受周期约23个月；截图图1A呈现集中分布峰。

- 分析②：针对T3期刊同测，接受率23.8%，中位数周期约13.6个月，约为T1时长的60%。

• 提交-直至接受（Submit Until Acceptance，SUA）模型显示初始均从T1开始投稿，拒审3次后才降底层，整体中值周期增至30.5个月，体现多轮递进耗时显著。

- 教师个人终身期发表成果分析表明，1篇/年产能时，平均一人6年发表2.43篇，被T1刊发1.18篇，2篇/年产能下提升至均4.55篇，T1接受2.56篇；分布对称但存在17%-20%教师6年无人T1发表，体现现实差异。[page::10-12]

4.2 AI冲击影响模拟

• Early Adopter模型：假设10%教师产能由2篇/年激增至20篇/年，造成整体稿件激增60,000篇/年；为稳定评审负荷，编辑提升desk rejection率：T1=85%，T2=75%，T3=65%。

- 结果显示非采用者平均发表数从4.55骤降至3.53，特别是低层刊对非采用者能力作为“安全网”功能明显弱化；早期采用者显著拉开差距，平均发表35篇，T1接收9篇，形成较大分裂。

• AI滥用模型：外部负载参数L阶梯从2到10分别引起desk rejection率快速攀升，最终系统归零式崩溃，L=10时普通教师6年仅成功发表1篇，T1发表几乎为零。中值下降趋势明显，表明系统负载过重情况严峻。

- 这两大模型均强调，除非学术系统根本改变接受容量或评估指标，否则AI普及将导致终身评聘体系的不公与人才流失风险。[page::12-16]

5. 讨论（Discussions）

5.1 模型隐含假设

七点简述，包括AI提升至少10倍产出、无需延期即刻重投、每轮复审均降级、期刊容量无增长、固定期刊池内投稿、不涵盖预印本等替代渠道、评估体系持续以发表数量为准、非早期采用者生产力不变等。[page::16]

5.2 AI生产力加成讨论

AI可在小时生成“ submission-ready”稿件的能力逐步强大，但“publication-ready”仍依赖质量审查与伦理考量，实际接受发布仍有门槛，报告以10倍产能增幅为警示情境，现实则可能高低兼具。[page::16-17]

5.3 教师非机械假设和实际投稿过程延迟因素

• 模型假设投稿效率过高，无视实际格式、内容修订、调整投稿目标期刊带来的延迟。

- 实际重投和审稿耗时更长，延迟更显著，说明模型结果可能低估AI冲击实际负面影响。[page::17]

5.4 AI辅助审稿与扩容可能性

• 期刊若能利用AI辅助初筛、审稿支持，可能缓解编辑资源压力，短期稳定审稿通量，但规模性扩刊兴起受限于评审人力、期刊声誉机制。

- AI辅助机制推广仍面临偏见、伦理、透明度挑战。洞察未来发展方向，为制度创新提供思路。[page::17-18]

5.5 替代学术传播渠道的前景

• 替代如预印本服务器、开放评议平台及去中心化科学网络（DeSci）等，或为溢出投稿提供分流。

- 推动学术传播多元化，拓展评价视角，可减轻正规期刊压力，提升多样化知识交流。[page::18]

5.6 终身教职评估体系改革必要性

• 坚守传统以发表数量和期刊影响力为核心的评审指标，将加剧“割席”困境。

- 引入预印本公开、社区评议、区块链声誉等新兴评价技术有助公平合理评价，尤其减轻年轻学者处境艰难。[page::18-19]

5.7 AI从早期采用到正规承认的现实挑战

• 目前AI辅助写作尚无统一承认规范，存在伦理焦虑、使用隐瞒，影响公平竞争环境。

- 随着评审准则明确和工具丰富，AI融合将更普及，改变传统科研流程。[page::19]

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三、图表深度解读

图1：提交到接受时间分布（单层替代，10,000篇模拟）

• 图1(A)：T1期刊投稿单次尝试，接受率8.43%，中位接受时间约23个月，曲线偏正，集中于20-27个月内，显示审稿周期长且竞争激烈。

- 图1(B)：T3期刊，接受率23.8%，中位接受周期约14个月，明显优于T1，显示低层期刊周期短、门槛低。[page::10]

图2：提交直至接受的时间分布（按梯队递进）

• 显示逐级提交策略下，稿件提交至最终发表的时间大幅拉长，峰值集中于20-35个月区间，极端时间达到100个月以上，隐喻学术发表周期的不确定性和潜在超时风险。[page::11]

图3：不同产能下教师发表数量分布

• 左图（1篇/年）：多数教师6年累计发表论文数集中于2-3篇，部分未发表任何T1论文，T1论文发表呈右偏分布。

- 右图（2篇/年）：论文总数明显上升，T1论文发表增多但仍有显著比例空白。

• 总体显示实际发表存在高度个体差异，且高产出群体少数。[page::11-12]

表1：基线模型关键参数汇总

• 详细罗列环境规模、层级划分、复审周期、desk reject概率、接受率等数据，均基于权威机构和数据库设置，反映建模的严谨和现实相关性。[page::6-7]

表2：Early Adopter模型结果

• 採用AI的10%教师发表件均大幅提升（平均35篇），未使用者接受数明显下降（3.5篇）；T1层次数值差异尤为明显（9篇 vs 0.9篇），揭示明显的制度性不公平风险和“赢者通吃”倾向。[page::14]

表3：AI Abuse模型多等级负载影响

• 负载从1（基线）到10的过载状态，对应平均发表数量呈断崖式下降，数值从4.55降至1.08，无产能中位数与低T1录用骨牌效应暴露系统崩盘风险，极端负载下学术产出几乎陷入停滞。[page::15]

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四、估值分析

本报告为学术研究模拟，不涉及传统金融估值技术，故此部分无相关内容。

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五、风险因素评估

报告指出系统性风险集中于学术出版体系的容量与效率不匹配：

• AI引发的投稿量倍增超越编辑和审稿人可承受范围，增加误判率和延迟。

- 依赖数量评价的终身教职与晋升体系不适应新的学术生态，导致不公平和人才流失。

• 编辑固守固定篇幅与质量控制目标，难以放宽接受标准。

- 审稿人疲劳与缺乏奖励机制构成系统性瓶颈。

• 替代渠道未能及时形成有效缓冲，缺少制度认同。

- AI使用伦理、透明度缺失，潜藏学术诚信风险。

缓解措施包括引进AI辅助工具、改革评价指标及丰富知识传播渠道等。[page::17-19]

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六、批判性视角与细微差别

• 积极面：本报告首次将AI对学术发表系统的潜在冲击量化模拟，具有前瞻性和警示意义；模型基于扎实数据，结构逻辑清晰。

- 局限性：简化了投稿行为（无延迟重投稿）、评审与编辑策略高度理想化、假设AI产能激增远超现实平均水平，结果偏向上限估计。

• 潜在偏见：过分强调数量压缩与系统崩溃风险，忽视技术、政策、文化等多维度协同调适潜力。

- 细节提示：不同学科、机构、地区存在极大异质性，模型需局部校准使用；缺少对发表质量和影响力的区分，仅计数易导致误导。

• 制度改革视角：强调传统学术评价体系滞后，但对制度改革的具体路径探讨尚有限，需配合实证与政策研究推进。

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七、结论性综合

本报告通过细致模拟展现了生成式AI迅速扩张学术投稿规模对学术出版及终身教职评审生态的潜在冲击。
核心发现：

• AI提升稿件产出能力，但因刊物接受容量有限，导致desk rejection率大幅提升，审稿周期增长，整体接受率明显下降。

- 早期AI采用者获益明显，非采用者尤其是终身教职候选人受到显著负面影响，三级期刊作为“靠垫”作用削弱，形成学术发表的双极分化。

• 过度依赖发表数量的评估体系将在AI冲击下加剧不公平，导致年轻学者和非精英背景学者处境恶化。

- 系统性风险包括编辑和审稿资源瓶颈、伦理问题、发表渠道不足。

• 亟需制度改革，包含采用AI辅助编辑系统、拓展开放式学术传播平台与预印本文化、更新评估指标从数量向质量和影响力转变。

图表深刻反映了投稿时间、接受概率、发表数量三个维度的变化趋势，为理解AI时代学术出版生态提供重要量化依据。尽管模型存在理想化假设，结果揭示了出版系统结构的根本脆弱性和对教育政策制定者的重大警告。未来研究需结合多学科视角，探索融合技术、伦理、管理的综合治理方案，为学术生态的可持续发展保驾护航。[page::20]

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# 综上所述，此报告逻辑严密、数据详实、模型合理，全面揭示了生成式AI对学术出版市场造成的压力及其对教师职业发展的深远影响，既提供了理论洞察，也为学术管理者和政策制定者提供了极具参考价值的决策依据。

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