如何鼓励原创性研究

　　我国近年在科研整体实力上有了明显提升，主要原因是，目前科研一线的老师在科研、论文写作力、指导学生的能力等方面都有了质的飞跃……

　　从全球科研论文发表数量来看，我国已跃居世界第二，仅次于欧盟（如图）。并且，在国际顶尖期刊上发表论文数也居世界第四位。

　　这说明我国在科研整体实力上有了明显提升，主要原因是，目前科研一线的老师在科研、论文写作力、指导学生的能力等方面都有了质的飞跃；搜索国际前沿论文的途径更加便捷；在计算机领域，由于代码共享方式的盛行，学科间、学校间在切入研究方向上差异变小、事半功倍，这使得我国的科研队伍能迅速实现复制、比较和改进。

　　但我们在创新力上仍有待提高。以人工智能领域为例，近年来主流技术以深度学习为主。尽管我国在论文发表总量上不输其他国家，但在深度学习必需的硬件环境上，我们仍依赖于目前还无法国产化的GPU显卡；在软件平台上，依赖于国外软件；在深度学习的核心算法上，国内提出的关键算法相对较少，多是对国外设计的相关算法上的小修小改。

　　原创能力弱的原因很多，基础教育中过分重视分数、填鸭式教育，导致学生对科研的热情提前燃尽。这需要花时间找到更合理又不失公平的基础教育“减负”平衡点才行，需要“长治”。

　　国内对科研考核评估的指标制定也是重要原因之一。从总体看，近年来国内对硕士、博士研究生毕业、教师职称晋升在论文上的指标要求相对十年前是高了不少。这也很正常，毕竟我们科研水平整体提升了，15年前在国内权威期刊发篇论文就能评上教授，而目前在SCI一区期刊上发三五篇，像在复旦大学这样的学校晋升的机会也不见得大。

　　但这种考核制度是否有利于产出原创性高的研究成果呢？

　　限时考核不利产出原创性成果

　　对于研究生来说，这种考核从某种意义来看，是限时的，即必须在学业完成前获得达标的论文数量才行。不仅如此，多数学校在研究生评奖学金时，会按论文的档次和数量来评分；老师晋升职称、各种人才的评选、奖项的评选以此作为衡量标准。因此，研究生可能在入学后就会有个小算盘，计算如何能尽早完成这个限时指标。结果，就会优先选择那些不需要花太多时间、不用太依赖于扎实的基础理论、容易快速出成果的研究方向。

　　如果博士生的人生目标想以科学研究为主，希望形成原创性高的科研成果，那么就应该在博士期间多花时间打好理论基础、完善论文写作、选题时谨慎考虑好可持续性。理论基础可以保证在未来研究方向产生大的变化时，不容易被抛弃，也是形成原创性成果的必要条件之一；论文写作水平可以提升其指导学生的能力；而谨慎选题需要一定时间的探索，持续性则应该能保证其在毕业后三至五年内，在其研究方向上产生有影响力的工作，并能得到学术同行的广泛认可。这三项并非短时就能见效。但一旦以限时指标来考核，三者都可能被舍弃。结果，在这种环境下，原创性高的成果就很容易被扼杀在摇篮里。

　　当前评审机制不利原创性成果发表

　　追求发表高档次论文就不利于原创性成果吗？当然不是，它是重要途径之一。但从当前国内外研究的发展趋势来看，这一途径正在变窄，影响力也在逐渐减弱。

　　再以人工智能及相关领域为例，计算机视觉顶级会议CVPR2018（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）接收论文数量超过1500篇，而人工智能顶级会议AAAI（American Association of Artificial Intelligence）2019接收论文数量超过1000篇。据报道，现阶段每20分钟就产出一篇机器学习方向的论文。试想，如果想了解这些会议的全貌，单纯读个论文目录都可能得花大半天时间，哪还有多少读者真心愿意再仔细去读论文呢？后果就是，这些会议中的很大一部分会议除了作者本人读过外，有可能就3个评审仔细读过。这导致原创性的研究成果变得不太容易被传播、形成影响力。

　　另外，发表任何一篇论文都是需要时间的。论文中的方法提出和改进、实验和比较、写作和逻辑，再加上评审评阅论文时主观性带来的偶然性，就有可能导致好的论文容易被拒。尤其在现今相对规范的科研环境下，原创性高的研究事实上更容易被拒绝。

　　例如，如果一项原创性非常高的工作投某个相关领域的会议，评审通常会希望至少看到两个要点：1.完整的综述。但如果这项工作本身是个新的切入点，很可能作个完整的综述就比较困难。这极容易让评审抓住辫子，说其对相关领域近三年工作不了解而拒稿。2.全面的实验比较。这一点对于原创性的工作也是同样痛苦。因为作者可能是从某种实际应用中，根据发现的新问题提出的方案，但不一定能在现有的研究方法中找到对应的已有成果来进行比较。此时，评审会很自然地以没有看到充分比较，缺乏可信度而拒稿。相比较而言，反而那些原创性低、可能只是一两个小改进，但实验充分且综述完整、论文写作规范的研究，更容易引起评审的好感而被接收。所以，当前的论文发表和评审模式从某种意义上来说，是不利于原创性成果的发表的。

　　应重视新的传播模式

　　我们不妨审视下国内外近四十年科研走过的道路。早些年，互联网没流行时，国内外均是通过纸质期刊来了解研究动向，而国内能购买期刊的学校非常少，这个阶段我国处于资料缺乏阶段，也不太清楚国际前沿的状态。而国外通过会议进行的交流则比国内相对便利。绝大多数国内科研工作者处在无从下手的时期。

　　随着互联网的出现，学术论文的购买，国内的实力开始缓步前进。进入21世纪，随着海外人才的引进、中青年老师的水平逐年提高，国内在论文发表方面已经完全摸清了门道。比如模式识别领域曾经极难发表论文的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，现在国内学者一年发七八篇也并不罕见了。

　　然而，这种“摸清”并没有对原创性工作产生太明显的改善，更多的是数量的快速提升。这也是国内现在提倡清理“四唯”的原因之一。

　　要改变这一局面，可以考虑以下几点。

　　首先，不宜采用或降低限时考核论文的标准。因为它压缩了科研工作者能形成原创性成果所需的时间。比如博士生毕业指标上，是否可以像中科院数学所一样，只考查学生的毕业论文呢？其他论文发表情况仅作为参考而非必要条件呢？当然，只对学生的论文减负是不可行的。因为这个压力会向后送，到导师、到学院。所以，需要全方面地减负。

　　其次，不宜限定发表论文的档次。鼓励科研工作者多利用网络媒体来传播成果，形成影响力。我们得看到，在网络如此发达的今天，再强调SCI、ESI这类靠“统计”数量的传统指标来衡量论文水平和影响力并非完全与时俱进，也不那么“前沿”。对于科研工作者来说，传统的期刊发表方式是否仍有必要成为唯一途径也值得商榷。在公开的、有知名度的网络文献数据库上发表成果，是否可以算数？

　　再次，以国内目前在国际上论文发表情况看，我们似乎可以不再过多依赖于某些不利于国人的科研尤其是原创性科研的评价标准。不妨自建一套更符合现今的科研评估体系，以保证有更多原创性的成果产生。

　　最后，规范国内期刊和在线文献数据库的论文评审流程，比如公开评审意见、在评价时对国内部分期刊给予更高的权值，并在各级学校进行适当的投稿鼓励和支持。另外，既然我国的论文发表数量排名这么高，至少也说明国内高水平评审人员的数量也不低。只要让他们能对中文论文的评审像国际标准看齐，论文的质量也会提升。这样，会让那些原创能力强，但英语写作能力偏弱的国内科研人员有更多的机会，也有助于提升国内科研论文相关的刊物和网络媒体的总体水平。

　　总之，如果希望提高国内的原创力，论文减负是首要任务。假以时日，原创性的成果就会越来越多。