一、测试结果：10篇论文筛出“作者失格”
抽样方式：主编从原本要“桌面拒稿”的论文中随机抽取10篇，约作者线上视频面试，请其解释自己的研究。
面试数据：1篇闻讯直接撤稿，1篇推托没空，1篇爽约；实际面谈7篇中，3篇作者连论文基本设定与符号都答不上来，事后补发邮件被检出全由AI生成，3篇讲得清宏观思路却答不出技术细节，仅1篇能答全问题，但核心论点被当场发现重大漏洞。
二、定性判断：临时救火还是行业标配
现阶段更像“救火”：面试8位作者就耗费20多小时，在投稿量激增的背景下，这种人工验证极难规模化。主编本人也表示，这坚定了期刊严格执行初筛拒稿的必要性。
未来可能走向标配：当论文变成换取职位的筹码，AI让造假成本降到零，系统信噪比急剧下降。若“发表”不再代表“理解”，学术评价可能被迫回归“复古”——通过面对面答辩、现场演示或可复现的代码库来验证真实水平。
三、深层危机：AI代笔正在侵蚀学术信任
署名权异化：论文正从“研究成果的记录”变为“获取信用额度的文本”，作者身份已名存实亡。
评审体系连锁反应：大量作者自己都不理解的AI产物，却要求人类专家花数周审阅，是对公共资源的掠夺；更糟的是，这些不合格作者未来可能成为评审人，用AI评审别人的AI论文，形成无意义闭环。 (以上内容均由AI生成)
