人工智能驱动科技评价变革的方法与路径OA

[研究目的]科技评价是科技治理的重要工具,也是国际科技界长期关注的难点问题。伴随着科技活动规模扩大、创新过程复杂化以及跨领域协同不断增强的发展趋势,传统科技评价在信息获取、价值识别、过程刻画和效率评价等方面面临新的挑战。人工智能技术在数据处理、知识发现和认知分析等方面的快速发展,为科技评价改革提供了新的技术条件。围绕人工智能如何系统性融入科技评价全过程,以及其对科技评价运行逻辑和制度体系产生何种影响等问题开展研究,能够为深化科技评价改革、提升科技治理现代化水平提供新的理论视角与实践参考。[研究方法]基于科技评价理论与人工智能技术发展实践,提出人工智能驱动科技评价(Artificial Intelligence for Research Evaluation,AI4RE)的分析框架。从科技评价全流程视角出发,系统分析人工智能在评价目标设定、评价信息建构、评价组织实施、评价判断形成和评价结果反馈等环节中的赋能机制与应用场景;结合人工智能能力演进、人机协同关系变化和评价规则生成机制演化,构建AI4RE五级能力分层体系,并分析其发展边界与潜在风险。[研究结论]AI4RE并非简单的技术工具应用,而是人工智能与科技评价体系协同演进形成的新型评价范式。该范式通过重构评价信息获取、分析判断与组织实施方式,形成覆盖评价方案制定、数据分析、组织实施和结果形成的全流程赋能路径。AI4RE的演进阶段分为信息支持型阶段、任务执行型阶段、认知支持型阶段、自主评价型阶段、协同演化型阶段,同时面临着技术可靠性、数据安全、伦理治理和算法偏见等风险。未来应坚持人机协同与责任可控原则,推动技术能力演进与评价制度建设协同发展。