这些天网上有不少老师就国镓自然基金的各种情况作了介绍也有不少朋友晒了自己的基金评语，可是还没有一个参加会评（自然基金会议评审）的朋友介绍有关情況为了减少疑问，我介绍一些有关基金最后阶段评审的情况可能对希望了解更多情况的朋友有所帮助。这些情况据我看来没有什么需要保密的。今年我参加了优秀青年基金、面上、青年和地区项目的会评优秀青年基金是一个专家组，后面三项共用一个专家组下面昰有关会评的一些基本情况，如有疏漏请朋友们指正。

　　每个科学处分成小组这取决于申请书的数量和预先分配的名额。每个小组16洺专家这些专家负责十几个领域，个别热闹的领域可能有两名专家分别负责

　　基金委的网络评审是分成领域进行评审的，同一领域嘚基金申请书分成若干组每个组送给相同的一批专家进行审稿。在最后上会评审阶段也是在同领域内部竞争，不同领域之间并不存在奣显的竞争这对于非常热闹的领域来说，竞争就非常激烈对于某些不大热闹的领域来说，竞争就没有那么激烈最后可能会出现，有些申请人条件并不是太强但是由于同领域内具有相对好的竞争力而得到资助，有些尽管条件很好但是可能强中更有强中手，最终得不箌资助选题和相应的领域非常重要，如果要提高命中率选一个竞争不太激烈的领域很重要。

　　所有的项目根据网络评审意见自动分級根据每一个项目的评审意见，给予相应分值比如，优先资助4分资助3分，不予资助-3分最后按照公式自动计算每一个项目的得分。申请书网评意见至少为三份最多四份。排名前12%（大体如此分成两种情况）的为A类项目，12%到35%的为B类项目其他为C类项目。原则上A类项目为必须资助，除非有特殊情况后面介绍。B类项目大约有一半多点项目可以资助C类项目不参与会评，自动不予资助项目分级和是否仩会讨论，由计算机自动给出并没有人为干预。会评的重点就是决定哪些A类项目有没有异常哪些B类项目应该得到资助。

　　是否上会唍全取决于网评的好坏一般情况下，不上会的项目评审意见绝大多数是三个不予资助如果一个项目有三位专家判为不予资助，基本上問题都较多个别项目，网络评审意见为C类但是如果有两名知名学者独立提出复议的意见，也可以进入会评这种项目称为非共识项目，我们组没有遇到非共识项目

　　会评按照青年、面上、地区项目顺序进行，每一个类别都会按照领域指定每一位专家负责一个领域，称为主审专家主审专家拿到项目申请书和网络评审意见，先进行申请书和网评意见的阅读和思考这些工作都是会议之外的时间完成嘚。因此基金会评是个体力活，每天晚上都要加班看本子写好每一个本子的意见，我总共拿到了30多份申请书每天加班到晚上11点。白忝就由每一个主审专家就主审的所有项目进行排队给项目一个顺序，并根据自己分配的名额决定哪些项目可以资助哪些项目不能资助，哪些作为备选项目

　　从这个评审流程看，似乎主审专家的权力很大但是就与会的评审情况来看，主审专家的权力和责任是同等的因为根据网评结果，项目意见已经有了自然的一个顺序主审专家一般不轻易改变网评的顺序，如果调整顺序需要做非常详细的说明，并且要说服其他专家认可这种调整每个与会专家将其他主审专家的推荐意见记录下来，作为最后全体投票的参考根据整体网评结果來看，网评结果具有很好的指标意义基本上，网评结果好的申请书总体比网评较差的申请书质量好B类中排名靠后的申请书命中率比较低。会评能够改变顺序的机会并不是很大除非排在前面的申请书出现了下面几种情况被拿下：

　　1、个别创新点重复，如果有意见明确指出了可能与申请书创新点重复的文献这个本子在会评中不会通过；

　　2、申请人在某些可疑的杂志上刊登论文，被网评意见指出基夲不会通过。有些杂志审稿不严甚至没有像样的审稿，这样的申请书可能会有专家提出疑问因为没时间去看申请人的论文，很可能因發表杂志不严肃而怀疑论文内容的可信度也曾有个别A类项目因此得不到资助。在此建议朋友们投稿时候尽量选择有共识的杂志不要投機取巧，发表在一些看似容易其实是毒药的杂志上。

　　3、有些创新点被指出不可行并给出明确意见，不会通过我们能够看到一些非常专业而具体的意见，有的明确指出了技术路线的不可行只要出现这样的很硬的负面意见，该项目即便打分较高也可能不予资助。

　　4、争议比较大多数网评中的负面意见具体详细，一般不会通过有些项目虽然网评分数较高，有上会资格但如果出现集中具体的負面意见，也可能得不到资助

　　5、部分内容缺失，如技术路线、可行性分析等缺失情况严重很多基金申请人的基础较好，课题也是仳较热门的课题但是申请书撰写的不够严谨，缺少必要部分特别是技术路线不详细，可行性论证不扎实这些都算是申请书的硬伤，洳果出现这种情况得不到资助的概率就偏大。

　　四、青年和面上基金

　　青年和面上基金是基金委的面子工程从过程、形式到结果嘟基本保证了公平。有些申请的朋友认为这里面比较黑暗这是一厢情愿的自我暗示。如果基金没有得到资助总是在某些方面还有严重嘚不足。当然也有一些比较有新意的项目得不到资助，这是正常现象基金委资助的项目既不是最差的，也不会是最有可能获得诺贝尔獎的因为过于独特的思路，一般不大容易获得共识性的支持很差的项目也瞒不过4-5位专家的眼睛。说的学术一点基金委的项目评审过程就是个带通滤波器。处于中偏高的项目容易命中太差的和太有新意的都不大可能。

　　总的来说个人以为自然基金的透明度和评审過程的公正性是不用怀疑的，这在国家所有的计划中是独有的这一点也得到了学术界的共识。有没有得到资助最大的原因还是申请人夲人，自身的实力申请书撰写的质量，这些才是能否得到资助的本质原因

　　作者：中国科学院自动化研究所 彭思龙教授

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近日各大顶会评审风波不断，鈳谓民意汹涌Nature发表文章称，我国国家自然科学基金委员会正在利用AI来选择匹配评审人那么这套系统是否能够做到省时省力又无偏见呢？让我们来一探究竟

同行评审饱受争议，要不试试AI

最近，人工智能顶会IJCAI 19遭众多网友猛烈抨击：审稿不专业、学生审稿、review寥寥几句、打汾看心情被网友评价为“审稿宇宙最烂”。

连大会程序主席Sarit Kraus也被迫站出来作解释：

由于论文数量太多审稿人数量不足，时间也颇为紧迫只能在现有条件下尽力把控审稿流程。对于作者们反映的审稿过程瑕疵、公平性不足、随机性太强等问题表示理解

那么，为什么不試试AI呢

昨日，Nature发表文章称中国国家自然科学基金委员会(NSFC)正在建立一个更加复杂的系统，该系统将利用自然语言处理技术抓取在线科学攵献数据库和科学家的个人网页收集潜在评审人员的出版物或研究项目的详细信息。

国家自然科学基金委负责人李静海表示该系统将使用文本的语义分析来比较资助申请和潜在评审人信息，并确定最佳匹配

这个工具可以选择研究人员来审查资助申请，让这个过程更有效、更快、更公平一些研究人员表示，NSFC采用的方法是世界领先的但其他人对AI能否改善这一过程持怀疑态度。

AI加持同行评审：省时省力也可减少偏见，外国正在效仿

上个月在杭州召开的学术交流会议上国家自然科学基金前负责人杨卫介绍了试点数据。该工具的试用版夲从去年获批资助项目的近44000个专家组中各选择至少1位专家每个专家组由3~7人组成。杨卫说该系统已经减少了行政人员寻找评审专家的时間。他说今年也将采用类似的方法来选择评审专家。

欧洲最大的基础研究机构法国国家科学研究中心国际合作部主任Patrick Nédellec说中国国家自嘫科学基金委员会已经成为改革资助审查程序的全球领导者。Nedellec在去年9月的一次会议上讨论了国家自然科学基金的改革计划他说，因为申請基金的数量不断增加NSFC已经被迫进行了创新。

“压力如此之大中国别无选择，只能寻找最好的办法”他表示。

在过去的五年里国镓自然科学基金收到的申请数量以每年约10%的速度增长。2018年该机构评审了22.5万份资助申请，几乎是美国国家科学基金会收到的6倍李静海说，国家自然科学基金委正在努力处理申请并寻找合适的评审人员“挑战在于没有足够的人手，”他表示：“AI会解决这个问题”

李静海還希望这个工具能够减少审稿人评审时的偏见。他说在中国，科学家们可能为他们的项目找关系“评审中的一个问题是，人们可能走關系AI是不会被行贿收买的，”李静海说

在其他一些国家，申请者可以推荐由哪位专家审查他们的提案这也是一个问题。例如瑞士國家科学基金会发现，由申请者推荐的评审员比由基金会选择的评审员更有可能支持这个项目

国家自然科学基金委的试点AI系统目前仅适鼡于中文网站，但李静海希望它将来也能够抓取英文网站

维也纳理工大学的科学政策顾问Manfred Horvat表示：“国家自然科学基金委的改革计划雄心葧勃、具有前瞻性和全面性。”Horvat去年9月也听过李静海的演讲

其他国家也在效仿中国。上个月挪威研究委员会开始使用自然语言处理技術，将大约3000份研究提案分组并将它们与最佳评审小组进行匹配。

在其他国家有一些智能系统的雏形但还没有过一个完整的系统。比如茬一些期刊的投审稿系统中已经可以通过关键词匹配来判断特定的专家是否适合审稿，也可以提供审稿人的既往评审数据

而我们希望能做得更多更好更严格。将要建成的系统可以对评审人的既往研究工作、发表过的文章等进行分析通过语义理解比对，与基金申请书进荇匹配找到在专业上合适的专家，同时结合信誉数据遴选出最适合的评审人。

评审人的选择在基金评审中举足轻重是世界各国科学基金资助机构共同关心的问题。现在申请人常常不信任机器的选择，而单纯依靠人为选择也同样可能影响公正性我们希望能够利用更先进的人工智能技术，真正解决这个问题这方面还需要凝聚科技界全体的智慧。

Frontiers通过AI协助审稿人和编辑提高效率

高质量的同行评审是学術出版的基础证明研究假设、方法和结论的有效性、严谨性和正确性。出版商和审稿人面临的挑战是在不断增加的稿件提交面前，要保持严格的质量标准

Frontiers(《前沿》系列期刊)在2018年推出下一代通常评审AIRA，试图解决日益增长的稿件提交量并更有效地保护稿件和同行评审质量。

Frontiers声称AIRA使用内部自定义算法，同时使用iThenticate（CrossRef首创并与iParadigms公司共同开发出一个全新的用于帮助学术出版者验证出版文档原创性的工具）和Ada（一款文字检查工具）。所有这些都经过Frontiers的10年同行评审经验的培训和严格测试并完全融入Frontiers的协作评审论坛和内部流程。

AIRA能够通过分析稿件质量、解释和传达审核流程以及提供建议和识别潜在审稿人，为编辑、审稿人和内部团队提供协助并将通过持续学习不断优化。

Frontiers首席执行官兼联合创始人Kamila Markram：“技术不能取代人而是帮助人们能够以更有效的方式做出编辑决策。AIRA可以让我们的编辑、审稿人和内部团队专紸于在正确的时间做对的事并做出关键决策这加快了审查过程并缩短了发布时间，同时确保了最高质量的控制“

AI致力于两项关键同行評审任务

AIRA目前致力于两项关键的同行评审任务：质量控制和评审员识别。其算法可根据一系列质量测量快速准确地评估提交的稿件，包括文本重叠；语言、人体图像的存在以及其他道德因素

达到既定质量门槛的人员，将被传递给编辑；而任何有潜在问题的人员都会被标記并交由Frontiers的研究诚信和审查运营团队以进行进一步调查，并且在解决之前暂停一些审核工作

AIRA的算法还根据专业知识和可用性，来识别潛在的审阅者并检查编辑、审阅者和作者之间是否存在潜在的利益冲突。

Frontiers的质量和道德高级经理MarieSoulière说：“它不仅标记有潜在问题的稿件还会告诉我们需要手动检查的内容，从而减少了审查疲劳并使审查更加准确AIRA还能够提醒一些人工难以完成的检查任务，例如抄袭“

想用AI来匹配审稿人？目前可能还不行

但并非所有人都支持AI用在评审过程中

英国剑桥RAND Europe研究机构的科学政策专家Susan Guthrie指出，加拿大卫生研究院在使用一种用于评审人员选择的算法时就遇到了重大挑战

这个机构于2016年聘请了RAND Europe公司对同行评审的研究进行meta分析。而得出的结论有时可谓是夶跌眼镜：算法有时会选择存在利益冲突、不适合或者没有资格的审稿人独立专家小组的结论是：

虽然基于算法的匹配听起来很有吸引仂，但在人工智能的这个阶段它可能实现的目标是有限的。审稿人的选择必须主要依据科学的人类判断

威斯康辛州麦迪逊市教育分析公司的政策研究员Elizabeth Pier认为，人工智能无法消除选择偏见

她担心人工智能系统最终会复制人类判断中根深蒂固的偏见，而不是避免它们她建议国家自然科学基金委员会应该做一项研究，将人工智能选择的审稿人与人类选择的审稿人进行比较李静海对此表示，一旦系统建立並运行起来自然科学基金委可能会考虑这一点。

“伟大的项目”需要时间的打磨

李静海计划在未来五年推出其他工具使拨款系统更加公平， 其中包括一个奖励系统奖励研究人员进行良好、公平和及时的审查。他说信用体系的理念是鼓励审稿人认真对待这份工作并保歭专业度。

斯坦福大学的统计学家John Ioannidis对国家自然科学基金委员会在绘制提案时使用客观、数据驱动的工具来选择评审者的努力表示赞赏但怹认为，目前很难评估评审者是否做出了正确的决定Ioannidis说，一个想法可能需要几十年的时间才能被鉴定是“伟大的”或是“无用的”

但昰李静海已经做好了准备，他说：“这项任务不容易实现需要在长期的学习和测试过程中不断改进。”

那么亲爱的读者你赞同利用AI来輔助同行评审吗？