人工智能会颠覆科研经费申请制度吗？

本文探讨了AI代理（即具备网络搜索、文档阅读、代码编写与外部服务调用等能力的大型语言模型）在科研基金申请中的快速普及及其深层影响。与仅辅助润色的传统AI工具不同，AI代理能全程自主生成高度契合资助要求的申请书——通过学习申请人全部成果、目标基金委的评审标准及近期获批项目文本，几分钟内产出数十个创意并完善为正式申请。2022至2025年间，12家跨国资助机构（涵盖澳大利亚、欧盟、中国、美国等）数据显示，申请量增长14%至142%，同期申请质量明显提升（如欧盟玛丽·居里学者项目2025年仅5%申请低于质量门槛，2018年为20%）。多项调查佐证这一趋势：2025年Elsevier全球调研显示58%科研人员使用AI，其中41%用于撰写基金申请；预印本分析发现2024年计算机领域论文摘要中约22%句子疑似经LLM修改。尽管直接检测基金文本较难，但NIH和NSF数据已显现类似信号。问题核心在于：当所有申请都高度达标、差异极小时，同行评审将退化为随机选择；更严峻的是，若评审本身也由AI代理完成（如自动查文献、评方法、写意见），整个系统将不再评估真实科学思想，而只是复现过往获资助项目的“模板化表达”。当前禁令（如NIH禁止AI主导申请、UKRI禁止评审员上传提案）既难以执行，又加剧英语非母语者不公，且无法解决根本矛盾。作者主张彻底重构资助逻辑：弱化对书面申请的依赖，强化对申请人长期科研实绩、团队持续产出、现场访谈及作品集评估的考核。英国医学研究理事会已率先恢复对所有入围申请者的面试环节，正是对此趋势的积极回应。