我国国家自然科学基金委员会认为，人工智能东西能够帮忙节省挑选基金鉴定的时间。

我国最大的基础科学资助安排正在检验选用人工智能东西来挑选研讨人员鉴定基金恳求，以期推动整个进程变得更加高效、灵敏和公正。一些研讨人员标明，这种办法是世界抢先的，但也有人对人工智能能否改进这一进程持怀疑态度。

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挑选研讨人员鉴定项目计划书或出版物是一件耗时又简略发作成见的作业。一些学术出版商正在检验运用人工智能（AI）东西来挑选鉴定以及实行其他任务；也有少数资助安排（包括北美和欧洲的）现已试用了简略的AI东西来寻找潜在鉴定。其间一些东西的做法是将基金恳求中的关键词与其他科学家的出版物中的关键词进行匹配。

而我国国家自然科学基金委员会（NSFC）则正在创建一套更凌乱的系统，该系统将运用自然语言处理技术爬取在线科学文献数据库和科学家的个人网页，以收集有关潜在鉴定的出版物或研讨项目的详细信息。NSFC主任李静海介绍说，这套系统将对文本进行语义分析，并与基金恳求进行比对，然后找到最匹配的鉴定。

省时省力

4月，NSFC前主任杨卫在杭州的一场学术交流会上展示了试点数据。他标明，初期版其他AI东西早年一年近44，000个项目鉴定小组中各选出了至少一个人。大多数鉴定小组由3-7人组成。杨卫说，这套系统为行政人员节省了许多寻找鉴定的时间。本年将选用类似的办法来挑选鉴定。

欧洲最大的基础研讨安排法国CNRS世界合作部主管Patrick Ndellec标明，NSFC现已成为革新基金鉴定流程的世界领导者。上一年9月，李静海在一场会议中谈论了NSFC的革新计划，相同出席会议的Ndellec说，由于恳求人数不断添加，NSFC不得不立异鉴定流程。压力太大，我国别无挑选，只能寻找最好的办法。他说。

在以前5年里，NSFC收到的恳求数量每年添加约10%。2018年，NSFC审理了22.5万份基金恳求几乎是美国国家科学基金会收到的6倍。李静海标明，NSFC正头疼要怎样审理恳求和寻找适合的鉴定。我们面临的困难是：人手不可。他说，但AI能处理这个问题。

减少成见

李静海还希望AI东西能减少审理进程中的成见。在我国，科学家要为自己的项目游说。点评中的一个问题是，人们会动用人脉。但AI不会受此影响。他说。

在要求恳求人举荐专家鉴定的国家，这也一个问题。例如，瑞士国家科学基金会发现，恳求人举荐的鉴定往往比基金会选的人更倾向于支撑某个项目。

NSFC的AI试点系统仅支撑中文网站，但李静海希望未来也能支撑英文网站。

维也纳科技大学的科学政策顾问Manfred Horvat上一年9月也参加了上述会议，他认为，NSFC的革新计划政策远大，具有前瞻性和全面性。

其他国家也在效法我国的做法。挪威研讨理事会顾问Thomas Hansteen走漏，该理事会从4月开端运用自然语言处理技术对3000多份研讨计划书进行分组，通过匹配办法寻找最适合的鉴定小组。

质疑之声

可是，并非所有人都认为应当将AI用于鉴定流程。英国研讨安排RAND Europe的科学政策专家Susan Guthrie指出，加拿大卫生研讨院在选用类似算法时就遭受了严峻应战。

2016年，加拿大卫生研讨院聘请了RAND Europe对有关基金同行鉴定的研讨进行元分析，并部分地依据该分析陈说得出结论，算法有时选出的鉴定存在利益冲突或不适合或资格缺少。独立专家小组总结说，虽然依据算法的匹配系统听起来很吸引人，但以AI现在的发展水平，它能结束的政策是有限的。挑选鉴定有必要主要依据人类的科学判别。

威斯康辛州麦迪逊市Education Analytics的政策研讨人员Elizabeth Pier认为，AI并不能消除挑选成见。她担忧AI系统最终会拷贝人类根深蒂固的成见，而不是避免成见。她建议NSFC做一项研讨，将AI挑选的鉴定和人为挑选的鉴定进行对比。李静海标明，等到系统上线工作，NSFC或许会考虑这项研讨。

嘉奖鉴定

为使基金系统更公正，李静海计划在接下来的5年里引入其他东西，包括一套诺言系统，奖励细心、公正、及时结束鉴定的研讨人员。不过，李静海没有对这种奖励的性质予以点评。

他说，诺言系统的目的是鼓动鉴定细心、专业地对待这份作业。

斯坦福大学统计学家John Ioannidis对NSFC极力运用客观的数据驱动型东西来挑选鉴定的做法标明赏识。但他认为，怎样判别鉴定是否做出了的正确抉择，是否值得信任，仍是个难题。Ioannidis说，有些主见或许需求数十年时间才华验证其巨大或普通。

李静海现已准备好迎候应战。这项任务不简略结束，需求在长期研讨和试验中不断改进。