《组织科学》杂志最新研究揭示，人工智能的广泛应用正导致学术出版领域低质量作品泛滥。尽管 AI 有助于摘要整理和润色写作，但其结合“不发表就出局”的考核压力，正迫使学界追求数量而牺牲质量。该杂志编辑委员会组建专项工作组，对 2021 年至 2026 年间近 7000 篇投稿和逾万份评审意见进行了全面审查，旨在对比 AI 普及前后的学术水准。 研究采用人工智能检测工具及阅读难度测试发现，自生成式 AI 出现以来，投稿量激增 42%，绝大多数手稿在 2026 年初已不同程度使用了 AI 辅助。然而，文章的可读性和风格质量却显著下降，变得难以阅读。数据显示，非英语母语研究者及缺乏经验的新晋学者是 AI 使用率最高的群体，但这往往伴随着更高的拒稿率。甚至在顶尖商学院，面临巨大发表压力的学者也大幅增加了对 AI 的依赖。 更令人担忧的是，AI 已渗透至同行评审环节。超过 30% 的专家审稿意见由语言模型生成，较此前大幅攀升。这些机器生成的评审往往视角狭窄、缺乏深度洞察，迫使编辑投入更多精力筛选劣质稿件，导致同行评审系统不堪重负。研究团队强调，这种趋势短期内难以缓解。为改善现状，杂志建议彻底改革科研评价体系，从单纯考核论文数量转向关注研究思想的质量与价值。这一发现警示学界，需警惕技术便利背后潜藏的学术诚信与质量危机。