背景

物理學家 Peter Woit 在其部落格指出，arXiv 的高能物理理論（hep-th）分類近期出現異常的投稿量增長。數據顯示，2025 年初的投稿數量較往年同期幾乎翻倍，這引發了學界對於 AI 代理人是否已開始大規模自動生成學術論文的擔憂，進而可能徹底摧毀現有的學術評價體系。

社群觀點

Hacker News 的討論圍繞著學術生產力、評價體系的崩潰以及 AI 對知識品質的影響展開。許多留言者認為，這種現象並非 AI 憑空創造了問題，而是加速揭露了學術界長期存在的「不發表就發臭」（Publish or Perish）的病態體制。過去，首席調查員（PI）依賴研究生與博士後研究員產出大量平庸的論文以換取資助，現在 AI 只是以更高的效率取代了這種「人類勞動力」。部分觀點指出，高能物理理論領域的門檻在某些層面上已經變得極低，導致 AI 生成的內容與人類產出的平庸論文在品質上難以區分。

針對投稿量激增，社群中出現了兩種截然不同的預測。悲觀者擔心，當平庸的論文淹沒預印本平台，真正的學術瑰寶將被埋沒在無盡的雜訊中，使研究人員更難過濾出有價值的資訊。然而，樂觀者則認為這可能是「平庸體制」終結的契機。當產出平庸論文的成本降至零，論文數量將不再具備參考價值，這會迫使學界尋找新的衡量標準，從追求「量」轉向追求真正的「質」與實質影響力。有人類比這就像是資訊爆炸初期的混亂，雖然雜訊大增，但隨後可能會出現更強大的 AI 篩選工具來協助人類去蕪存存菁。

此外，討論也延伸到了其他領域。Hacker News 的管理員 dang 證實，該平台的投稿量與投稿人數在長期穩定後，近期也達到了歷史新高，顯示這股由 AI 驅動的內容洪流正席捲整個網路生態。有留言者提到，這不僅是學術界的問題，軟體開發領域也面臨類似挑戰：AI 可以輕易複製現有的技術架構，但能否創造出下一個具備突破性的原創作品仍存疑。爭論的焦點在於，AI 究竟是僅能進行機率性的模仿，還是已經具備了某種程度的推理與創造力，足以推動科學邊界的實質擴張。

最後，社群對於如何應對這一趨勢也產生分歧。有人提議應在投稿系統中加入更嚴格的人為聲明或法律約束，以減緩 AI 論文的氾濫；但反對者認為，如果 AI 產出的論文品質確實優於人類，單純禁止 AI 並無意義。真正的問題在於，當前的激勵機制過於看重論文篇數與引用次數，這種金錢與名聲驅動的系統才是導致「學術垃圾」氾濫的根本原因。

延伸閱讀

• Sabine Hossenfelder 的評論影片：AI Is Bringing "The End of Theory"，探討 AI 對理論科學研究模式的衝擊。
• Experimental History 文章：The Rise and Fall of Peer Review，回顧同行評審制度的歷史演變與當前困境。
• Redis 創始人 antirez 的部落格文章：探討 AI 在軟體開發中的角色與潛力。