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在综合性大学里，法学院是有点憋屈的。

扬眉吐气的时刻，大约只在本科招生季，法学院的招生分数线在全校文科学院中是最亮眼的（起码是之一）。除此之外就黯淡无光了。而每逢人才引进、职称晋升、年终业绩分配和研究生国奖评定，法学院就迎来了它的至暗时刻——除非学校把名额直接分配到学院，否则法学院师生那点可怜的学术成果就会被全校其他各个学院（尤其是经、管、理、工、医）轮番碾压。

与经济学院、管理学院相比，同等级别法学院（以学科评估的口径论）的论文数量可能不到前两者的五分之一。

学校管理者通常只粗略区分文科、理科和工科，经、管、法都被装进“文科”这个口袋。很少有人去思考，经济学和管理学的知识生产方式是不是早已高度接近理科？它们有数据、有模型、有合作署名，也有容量巨大的英文期刊市场。

法学则完全不同。论文篇幅长，专业期刊少，且一般拒绝合作署名，更无“通讯作者”这一说。全国六百多所法学院师生竞争有限期刊版面，CLSCI期刊版面又高度集中于头部院校。更要命的是，法学的英文发表出口是非常狭窄的。

法学院的困境不是没有成果，而是成果被放进了一套不合适的计量标准。以相同篇数考核不同学科，本质上相当于要求不同赛道上的运动员跑出同样的圈数，却不考虑每一圈究竟有多长。

但若你跟学校管理者说，法学博士生只要发一篇CLSCI，就能上得了“小红书”，他们听不懂——这像是发生在另一个星球的故事；也不想听懂——谁愿意理会你们那点鸡零狗碎？

管理者天然喜欢整齐划一，这不是抱怨，而是陈述。我也做过管理者，也喜欢整齐划一，甚至还喜欢论资排辈。尽管我经常提醒自己要换位思考，但其实做不到，因为换位思考不仅需要足够的认知带宽，还需要强大的心理能量。管理者也是一肚子苦水，因为管理者也要被管理。

学术评价首先是一种组织管理技术。

一所大学有成千上万名教师和学生。管理者不可能阅读论文，不可能准确评估不同学科的真实贡献。他们要的是少数几个清晰、稳定、可核验、可比较的指标，据此完成资源分配。论文多少篇，发表在什么期刊，出版了什么专著，获得了什么项目和奖励，这些指标的最大优点不是准确，而是方便。只要一个指标能被写进文件、录入表格、计算分值，在发生争议时能拿到会议的桌面上，它就有了组织价值。

“破五唯”之所以困难重重，原因正在于此。

管理者不知道指标的缺陷吗？当然知道。但他们找不到更好的替代。取消这些指标，就意味着必须由具体的人对具体的成果作出实质性判断，这是不可能的——判断需要时间，需要眼光，也要承担责任。

学术指标的生命力，就在于它降低了判断的成本并转移了决策的责任。

同行评价也很难。即使把指标直接分到学院，院长和学术委员会也很难解释为什么我的论文比你写得好。可如果我发表过“三大刊”，事情就简单多了。“三大刊”未必都是好论文，但却是一个过硬的、可以公开陈述的理由。

因此，某项指标能否准确评价学术水平与其是否适合组织使用，是两个不同的问题。前者关乎知识，后者关乎管理。法学院以及法学评价的困局，由此而生。

拥有独立的学术评价体系很重要，它是法学院在综合性大学的一条生命线。如果法学被经济学、管理学劫持，甚或被理、工、医绑架，法学院就会迅速萧条。

争取到独立评价，是法学院的巨大胜利。理论上不难做到——只需体制优化——但实际上很难做到，除非法学是这个学校的拳头学科。这怪不得学校管理者，因为管理者算的是一笔更大的账，每个学院都有特殊性，凭什么给你法学院开口子？

学校管理者能否把名额直接分配给学院呢？我认为可以。每一种分配方案都有缺陷，但学校直接分配名额看似粗糙，实际上更合理。管理可以化繁为简，至少在学校层面绕开了错综复杂的评价难题，而且学校可以通过名额分配控制不同学科的规模扩张。许多综合性大学早就开始这么做了。

我当然不是个“唯指标论者”，而且我相信古德哈特定律——一旦指标变成目标，它就不再是个好指标。但我是个“指标现实主义者”——在不能消灭指标的前提下，努力的方向是优化指标或优化指标的使用方式。

2

现行学术评价体系通常同时看论文、专著、项目和获奖，但这几种信号的可靠程度并不相同。

理工科背景的管理者尤其重视项目，这是认知同化的结果。没有人愿意主动理解事不关己的陌生学科，每个人都倾向于把陌生的东西强行同化到自己既有的认知图式中。

在自然科学中，大型研究确实需要设备、实验室和团队，经费规模与研究能力高度相关。但法学研究通常不是这样，给你100万经费，你都不知道怎么花。

许多项目的申报表只有几千字，要在这几千字里拼高低，申报人会怎么做？答案很简单：与其珍视自己的兴趣和积累，还不如去仔细琢磨评委今年会喜欢什么话题。但琢磨评委是一门玄学。众口难调，考虑到申报表要穿越无数双看不见的眼睛，你有几分把握认为自己的创新不是风险而是竞争力呢。

AI普及以后，项目申报表的信号功能进一步下降。当大部分申报表都漂亮到如出一辙的时候（今年的国社科和教育部项目必定如此），评委面对的，就不再是更充分的信息，而是更严重的信息污染。

法学研究当然需要项目——实证研究、田野调查、数据库建设和跨学科合作都需要经费。但按理说，经费只是研究条件，不是学术成就。何苦把立项视为成果，只评价产出不就够了吗？

这个提问很天真。我没法细说来龙去脉，但明面上的理由大家都能看得到——产出是难以评价的，而立项只需看级别、金额和数量。

国家级项目的最终成果通常是一部法学专著，但专著的信号问题更复杂。

出版行业的市场化程度比期刊行业高。有些出版社编辑的学术眼光相当毒辣，不输于期刊编辑，优秀的出版社编辑甚至能提前发现潜力股，这是他们的生存技能。但市场只能替学术评价做一部分工作。法学知识很难像科技成果那样迅速转化，出版社重视的是销量，而销量不等于质量。

更大的问题，是补贴书稀释了出版社的筛选信号。作者、课题或者学校承担出版成本以后，出版社就无需为作品质量下注。即使同一家高等级出版社，不同专著所经历的筛选强度也可能相差很大，出版社的级别和名号很难稳定反映作品的质量。专著的价值与专著的信号，由此分道扬镳。即使引用、书评和再版能够逐渐识别真正的好书，但组织评价等不了那么久。

所以，不要怀疑，论文至今仍是学术市场上的硬通货。

原因不是论文天然优于专著，而是论文至少经过了一道没有补贴的外部筛选和惨烈竞争。期刊用有限版面、审稿程序和自身声誉，为论文提供了第三方认证。这是一种并不完美、但暂时还没有被替代的认证。

能够突破重围的好书可以赢得远超论文的学术声誉，学术声誉与组织评价是两条赛道。前者不能直接被后者吸纳，但能以多种方式对后者施加影响。

3

从知识传播的角度看，期刊是可以逐渐消失的。

国家可以建设统一的论文数据库，任何人都可以上传自己的学术成果。今天的搜索技术已经足够强大，AI还可以根据读者需要，从海量论文中寻找真正相关的材料。在这种条件下，把一组论文定期编排、装订成一本期刊，已经没有多少传播上的必要。

但期刊不会因此消失。

数据库可以取代书架， AI可以取代目录、摘要和搜索引擎，却不能自动提供被组织普遍接受的认证。学校仍需要知道哪些论文可以用于职称晋升、人才引进和资源分配。只要组织仍需要简便的判断依据，期刊的价值就仍然不可替代。

虽然期刊的传播功能继续下降，但其认证功能却会持续上升。

普通论文越容易生产，认证就越稀缺；普通期刊的信号越弱，头部期刊的信号反而越强。所以，不要怀疑，CLSCI和三大刊的行情持续看涨。不是学术天然需要三大刊，而是体制需要三大刊。体制内的各方都需要一个共同承认的聚焦点，否则体制就难以运转。

所以，“破五唯”的难点不在于人们没有认识到指标缺陷，而在于指标承担着认证、排序和责任转移的功能。只要这些功能仍在，取消旧指标之后就一定会出现新指标。评价不会消失，只会更换载体。

论文仍是硬通货，在AI时代可能更硬。

4

AI辅助很快就会成为默认的写作方式。

将来再要求作者逐项披露自己在哪个环节使用了AI，价值可能越来越小。AI就像数据库、搜索引擎、文献管理软件和文字处理工具一样，嵌入写作全过程；作者可能用它检索文献、梳理论证、建构模型、确定边界、寻找反例、修改语言、核验引证，也可能让它直接生成部分初稿。不同功能之间是很难划界的。

不过，反向披露——期刊允许作者自愿声明自己的作品是纯属“古法手搓”——也许是一种有益的尝试。“手搓”未必证明文章质量更高，却可能带有某种尚未被充分认识的意义。未经机器磨平的文本，可能保留作者的迟疑、跳跃、粗糙甚至偏执，但缺陷有时就是原创性的来源。AI擅长把文章搞得十分周全，但真正的新思想却经常是不太周全的。

“古法手搓”也许会像手工制品一样，成为特殊的写作标签。但它很难核验，也不应自动获得制度奖励。否则，评价又会从“机器崇拜”转向不可验证的“手搓崇拜”。

AI辅助写作常态化所真正改变的，是文本的稀缺性。文本将越来越便宜，结构也会越来越容易复制。这不见得是坏事，学术评价因此被迫要去追问：除去语言和形式，这篇文章究竟增加了什么知识？

当作者使用AI写作、期刊使用AI审稿的时候，论文审查就会变成两套智能系统之间的攻防。作者的AI像辩护律师，审稿人的AI像检察官。双方反复攻防以后，论文表面的漏洞会越来越少。但“以己之AI打败人之AI”不等于获得真理，而只意味着成功通过机器审查。

没错，机器审查将会成为期刊的常规操作，甚至成为一道前期必经程序。

如果期刊遴选的只是形式上的严谨，作者AI就会把论文加工成一种“装甲文本”——每个角度都有回应，每项批评都有预案，每个结论都附有限定，整篇文章看上去无懈可击，但真正新增的知识却很少。

AI可以让一篇平庸论文变得极难反驳，却不能保证它值得去写。

法学领域尤其容易发生这种情况。许多法学问题最终解决，是依赖信念而不是依赖检验；一种观点总能找到支持理由，也总能生成反对理由。学术竞争可能从怎样提出更重要的问题滑向怎样构筑坚固的堡垒。

如果CSSCI官方保持现在的评价标准，那么未来的论文可能越来越长，限定越来越多，预防性辩护越来越密集。我相信CSSCI肯定会调整评价标准，从侧重单篇引证数量转向侧重期刊引证总量。这样，法学论文的标准篇幅才可能压缩到最优水平——1万—1.5万字，而非现在流行的2万字。

AI审稿总体上是一种积极现象。至少在发现概念混乱、前后矛盾和论证跳跃方面，AI审稿的质量可能超过绝大多数工作匆忙的人类审稿人。AI不能保证公正，但它能提高编辑部无视论文缺陷的成本。

AI审稿的短板不是发现错误，而是判断贡献。因此，人类审稿人和AI之间会形成分工，后者主要负责寻找缺陷和错误，前者负责评价贡献。

5

AI审稿可能会削弱学术发表的马太效应（发表越多就容易发表更多），甚至可能削弱头部学者声誉形成之后的检验豁免权。机器不会因为作者身份而假装没有看到问题，编辑忽视AI的意见也会变得越来越困难，毕竟问题已经被明确指出来了。

但事情还有相反的一面。

头部学者拥有数量庞大的个人文本，即使这些文本彼此缺乏逻辑，也至少可以为AI提供私人语料。AI能从他们几十年的著述中挑出最像样的部分，删除矛盾，补充过渡，重新命名概念，把原本零散甚至冲突的观点整理成一套连贯的理论。这是一种追溯的体系化。

AI不会自动终结学术权力，但会改变维护权力的方式。它也不是一个学术平权的工具，它还可能把差距拉得更大。当每个人都能生成一篇结构完整、语言流畅、文献齐备的论文时，单纯的写作能力就会贬值。真正稀缺的，是长期积累的案例、史料、数据、文献批注、问题清单、失败记录和概念体系，以及把这些材料组织起来的个人知识库。

个人知识库将会成为学术研究的基础设施。

新手和 AI 的合作往往是一次性的——今天讨论一个话题，明天又换一个，每次讨论都要重新开始。建立了个人知识库的老手则不然，他们率先拥有一个相互关联的知识网络。不同论文、不同书稿之间是有关联的，AI 可以理解这些“暗线”，在已有研究基础上继续推进，而不是每次都从零起步。

个人知识库相当于一个庞大的提示工程，而不只是简单的提示词，它能让 AI 快速理解作者想要的究竟是什么。AI已经熟悉了他的研究兴趣、问题意识、概念体系、论证方式以及语言风格，无须重建语境，也因此可以把更多计算资源用于创新。

每一次合作产生的新成果，都可以继续进入知识库，成为下一轮研究的基础。新论文帮助改进旧理论，旧理论又帮助催生新论文，由此形成持续积累、不断增强的知识复利。随着时间推移，这种优势会越来越明显。

当学者的论文、书籍不断相互引用、相互修正、相互扩展时，外界看到的不再是一篇篇独立作品，而是一套不断发展的理论体系。学者的影响力不是来自某一篇代表作，而是一个能够持续生长的思想体系。个人知识库正有助于形成这个体系。

即使人人都拥有个人知识库，老手仍可以巩固其优势。AI可以拉平语言，却不能拉平积累。新手使用相同的基础模型，得到的结果却大不相同。表面上，大家使用的是同一种工具；实际上，老手已经拥有一套私人化的学术生产系统。

但个人知识库也会成为老手的笼子。

如果只是把自己的旧作全部装进去，AI就会变成一个私人谄媚者。它不断引用作者自己，按照作者既有的框架理解新问题，把过去的偏见包装成稳定的理论传统。这样的知识库不是创造知识复利，而是制造认知牢笼和认知蜜罐。

因此，未来的学术竞争，不是看谁拥有个人知识库，而是看谁拥有一个能够不断吸收新知识、可以自我演化的知识体系。

6

新马太效应即将发生，而且很难阻止。

旧马太效应是认证和发表的滚动积累，新马太效应是知识体系组织化之后的生产能力。二者都会制造不平等，但性质不一样。

一方面，头部学者更容易建设私人知识系统。他们不仅拥有更多材料，还有更多人替他们清洗、标注和组织材料。旧的声誉资本会转化为新的数据资本和知识库资本。

另一方面，新手第一次获得了绕过漫长声誉积累的机会。只要建立了结构严密、来源可靠、可容纳反对意见的知识库，新手就可能在具体问题上弯道超车。

AI不能消灭差距，却可能缩短新手中的高手穿越差距的时间。

与此同时，头部学者群体也会迅速分化。那些确实拥有知识积累和思考储备的，AI能使其研究能力进一步增长；而那些仅仅拥有版面积累的，AI则会逐渐暴露其著述之间的空洞、重复与混乱。

新的马太效应仍然不平等，但也许比旧的马太效应更值得接受。旧制度主要奖励一个人过去得到过多少认可，新制度则有可能更多奖励一个人组织知识、修正错误和持续提出问题的能力。

还有一种可能，AI会直接改写学术评价——不是因为它会写，而是因为它会读。

过去，没有人能够读完一个学者的全部作品。马太效应之所以能够不断滚动，因为后来者很少有能力把旧账重新翻出来。但AI能够快速阅读，可以比较作者几十年间的不同表述，发现一部新作究竟提出了新问题，还是把旧内容换了一套说法。这意味着，过去因为无人细读或无人追踪而出现某些特权，将会被削弱。

著作等身的护城河，可能成为一份随时被核对的账单。

当然，机器会读不等于人类会接受机器的判断。谁来评价以及怎样评价AI的判断，将会成为下一轮权力争夺的中心。

7

法学期刊拒绝合作作品，将会成为一种过时的做法。

独立署名越来越不是一个值得骄傲的标记，它既不能证明作者没有借助AI，也不能证明一个人独自完成了选题、检索、资料整理、数据处理和论证校验。

AI降低了协作的沟通成本，却提高了研究的复杂度。更大的材料规模、更快的知识更新和更严格的交叉核验，都需要不同能力的人共同完成。合作因此不是个人能力不足的补救，而是复杂知识生产的常态。拒绝合作等于默认这个领域太简单。

法学期刊应当像自然科学期刊那样，区分第一作者、第二作者和通讯作者，并逐步要求作者说明各自贡献。由学生担任第一作者、导师担任通讯作者，是一种很合适的安排：学生获得与实际劳动相称的首要荣誉，导师则对研究设计、学术规范和最终质量承担持续责任。

当贡献可以被拆分时，研究者就不必人人同时扮演资料员、方法专家、理论家和点子；评价的重点会从一个人写了多少篇转向他在高质量知识生产中究竟贡献了什么。

这种改革还有一个现实好处，就是缓解学术圈的内卷，让更多年轻人有崭露头角的机会。这个想法很世俗，但既然我们生活在一个世俗世界中，就不能只想着去怎么对抗它，而不理会去怎样适应它。

这种改革会发生吗？我认为会。期刊之间是有竞争的，期刊也要适应时代的变化。一个时期的骄傲标记，会成为下一个时期被议论的怪癖；一任主编的坚持，可能为下一任主编创造改革红利。

只要方向不对头，任何事情都是难以坚持的。