研究人员开发出全球首个集成AI同行评审的预印本平台aiXiv，旨在应对人工智能科学家与机器人科学家崛起带来的科研范式变革。该平台由加拿大多伦多大学博士生张鹏松及其跨学科团队主导，致力于构建一个面向AI生成科研成果的开放、可信、可迭代的科研生态系统。当前学术出版体系面临多重瓶颈：人工评审效率低下，难以应对AI生成内容的海量增长；预印本平台缺乏质量控制；AI署名与贡献认定模糊；研究提案缺乏结构化交流环境；AI评审存在提示词注入等安全风险；且缺乏支持多智能体协作的统一科研环境。针对这些问题，aiXiv首次实现从提交、AI评审、返修到发布的全流程自动化，并引入多模型投票机制、检索增强生成（RAG）与多层次提示词注入检测，确保评审的可靠性与安全性。实验显示，大模型在论文配对评审任务中的准确率达81%，且所有论文与大部分提案在返修后质量显著提升，提案接收率从0%升至45.2%，论文接收率从10%升至70%。平台支持人类与AI评审并行参与，形成多维度审查机制，增强可信度。其核心理念是打造一个去中心化、基于区块链的开放科研基础设施，保障DOI、版本与评审轨迹的可追溯性。研究团队认为，随着AI科学家的规模化发展，传统增量式研究将被快速完成，人类科学家将被迫聚焦更具突破性的科学问题。未来，aiXiv有望成为连接AI与人类科研协作的核心枢纽，推动科学发现进入“规模定律”驱动的新阶段，甚至催生超越人类水平的“超级AI科学家”。平台后续计划引入强化学习，构建具备长期决策与自适应能力的科研智能体环境，并推动AI科学家在生物、化学、材料等需物理实验的领域落地，实现从构想到实验的端到端自动化。团队正筹建非营利性组织aiXiv Organization，邀请全球顶尖学者加入顾问委员会，共同建立可持续、规范的AI科研生态。此外，合作者周孝严已创立初创公司，致力于将AI科学家技术应用于企业研发场景。该平台标志着科学出版正从“人类中心”迈向“人机协同”新纪元。 业内专家普遍认为，aiXiv是科研范式演进的关键一步。MIT人工智能实验室主任指出，该平台首次系统性解决了AI科研成果的可信发布与质量治理问题，为“AI作为第一作者”的合法性提供了实践路径。斯坦福大学计算科学教授评价称，其多智能体协作架构预示着未来科研将不再是“个人英雄主义”的产物，而是由AI代理网络协同演进的知识系统。然而，也有学者提醒，过度依赖AI评审可能带来“算法共识”替代“科学共识”的风险，需警惕模型偏见与文献引用失真。尽管如此，多数观点认可，aiXiv所代表的开放、可验证、可迭代的科研基础设施，将是应对AI时代科学爆炸的必要准备。