来源：中国科学报   2020-06-23

日前，计算语言学领域顶级国际学术会议ACL2020发布论文录取统计数据，中国（包括香港、澳门、台湾）学者共提交论文1174篇，投稿量位居世界第一，高出美国130多篇。近年来国内学者在各类顶会顶刊上的论文投稿量不断增长，引发诸多人士有关“论文成灾”的担忧。

但在6月21日举行的2020北京智源大会在线论坛上，多位专家表示，论文是衡量科研工作的重要手段之一，不能一概而论。

“重视论文的时候，论文就是一切；不重视论文的时候，论文就什么都不是。”中国工程院院士高文表示，在破“四唯”过程中，“凡事不能走极端”。

没有评估就没有进步

“现在每次顶会，动辄都是成千上万篇投稿，感觉有论文成灾的现象。”香港科技大学教授杨强表示，“这是因为在一些热门的领域，关注和研究的人很多，做了研究发表论文，也是正常的事情。”

“过去有些人做研究，就是为了发论文，至于研究本身是不是新的、有没有用，他并不在乎。”这样为发论文而发论文，当然应该摒弃。高文表示，“科研工作，区分研究动机是关键。”

高文指出，在对待论文的问题上，不能走极端。“研究工作要抢占制高点，就要瞄准一些前人没有做过的工作。做出成果了，该发论文的就发论文，该开发产品的就开发产品。科研和发论文不能弄成是对立的事情。”

清华大学教授唐杰表示：“没有评估就没有进步。”论文是科研工作的重要评价手段，对于顶会顶刊，我国学者还是很有必要积极参与的，“这是抢占科研制高点的事情”。

杨强表示，除了发表论文，研究工作还要扎实做好创新，要在创新上下功夫。他认为，创新性工作，选题是关键。“一是研究要新，要研究以前没有做过的开创性工作；二是研究的问题要难，是很多人不知道怎么下手的，这样的问题才值得研究；三是研究的问题要带有普遍性。”

“大家之所以对发论文有非议，是因为把心思放在了论文的数量上，没有从选题角度、从重要性角度发论文。”杨强说。

营造更加宽松的科研环境

中国科学院院士张钹表示，“普遍性”的问题，其实是更“基础性”的问题。“要鼓励优秀的学生、学者做基础研究，基础研究往往是高水平的研究。”

国内学者和学生不愿意做基础性的研究，有现实的窘境。

张钹举了一个例子：国外大学里，导师往往让最优秀的学生做非常难的、探索性的研究，这些研究，大多最终是失败的，学生往往做了8年博士论文，却做不出结果来。但毕业后出去找工作，这些学生也会被许多公司抢着要，因为公司认为，这样的学生在研究中已经积累了8年的工作经验。

“但在中国，这往往是行不通的。”张钹说，“一方面学生不愿意去做，失败的可能性大，意味着风险也很大，有可能毕不了业。另一方面老师本着对学生负责的态度，也不会让学生做预见不到结果的工作，免得学生无法毕业，出去找不到工作。”

杨强建议，研究所和高校要切实进一步完善机制，鼓励学生敢于做这样的探索性工作，从而培养学生的创新意识和创新能力。

张钹表示，期待进一步完善相关制度，营造更加宽松的科研环境，让年轻人能够潜心研究，脱颖而出。

人才饱和是相对的

与张钹所说学生毕不了业相比，国内学生更关心毕业后找工作的事。

近年来，高校和研究院所纷纷设立人工智能相关人才培养计划，每年人工智能相关毕业生呈逐年上升的趋势。一些学生感觉就业形势陡然紧张，担心找不到工作。

作为导师，唐杰就面对学生这样的提问，“现在人工智能人才是不是饱和了？”

“人才饱和是任何时候、任何专业都会存在的问题。”高文说，相对来说，博士毕业可供选择的就业领域确实会受到一定限制，这对学生研究的方向性提出了要求。

但高文同时指出，人才饱和是相对的，毕业生不用过于在意这方面的问题。“只要自身做得足够好了，确实在研究中锻炼了能力，找工作不是难事。”

“研究工作光做别人做过的，不具有开创性，确实会受到限制。”杨强也指出，随着人工智能的不断发展，行业急需一些“能做高精尖研究、能把技术落地的人”。