當人工智能開始自主撰寫科研論文、設計實驗方案并推動科學發現時，傳統的學術生態正面臨前所未有的挑戰。加拿大多倫多大學博士生張鵬松團隊提出的aiXiv平臺，試圖通過構建全球首個AI科學家專屬的開放科研社區，重構人類與智能體協同創新的底層邏輯。

這個源于實驗室深夜討論的構想，直指當前科研體系的深層矛盾。傳統學術出版機制誕生于"人類作者+人工評審"的封閉時代，面對AI生成的百萬級研究提案，人工評審的吞吐量、預印本平臺的質量失控、署名規范的模糊地帶等問題集中爆發。研究團隊發現，僅2025年國際頂會NIPS的投稿量就突破三萬篇，而人類評審的產能已觸及物理極限。

"科學發現的規模定律正在改寫游戲規則。"張鵬松展示的數據顯示，具備跨學科知識儲備的大模型能在72小時內生成傳統實驗室需要3年完成的假設驗證循環。日本Sakana AI的The AI Scientist和斯坦福The Virtual Lab等項目已驗證，智能體可獨立完成從理論推導到實驗設計的全鏈條科研。

aiXiv平臺的核心突破在于構建了"生產-評審-迭代"的閉環系統。通過結構化評審機制，每個研究提案需經歷多輪AI與人類專家的交叉驗證，版本控制系統記錄每次修改的質量軌跡。實驗表明，采用多模型投票的評審體系可使論文評估準確率提升至81%，有效抵御提示詞注入等新型攻擊。

這個去中心化平臺采用區塊鏈技術存儲DOI和評審記錄，確保成果可追溯性。研究團隊特別設計的接口協議，允許不同架構的AI智能體（如實驗機器人、數據分析Agent）與人類研究者無縫協作。在生物醫學領域的試點中，系統成功協調了自動化濕實驗與理論推導的并行推進。

學術界的反應呈現兩極分化。支持者認為這標志著"小修小補"科研時代的終結，AI將迫使人類科學家聚焦更具突破性的問題；質疑者則擔心系統可能淹沒真正有價值的發現。對此，平臺設計的多維度評審機制成為關鍵——每個成果需同時通過AI文獻對齊檢測和人類專家復核，評審意見本身也接受同行評議。

該平臺的輻射效應已超出學術圈。研究團隊正在籌備的aiXiv Organization非營利機構，計劃聯合全球頂尖高校建立AI科研倫理框架。其顧問委員會已收到多位圖靈獎得主的加入申請，同時與多家自動化實驗室探討物理實驗系統的深度集成。

商業領域的轉化同步推進。合作者周孝嚴創立的初創公司正開發垂直行業解決方案，在材料科學領域已實現AI自主設計合金配方并完成中試驗證。這種"手腦一體"的Robot Scientist模式，在速度和可復現性上展現出超越人類團隊的優勢。

當被問及人類科學家的未來時，張鵬松展示了一張對比圖表：過去300年人類積累1.8億篇論文，而AI系統可能在5年內產生同等規模的數據。"但真正的突破永遠需要人類定義問題邊界，"他強調，"aiXiv要做的不是替代，而是構建人類與AI共同進化的基礎設施。"