摘要: 当前学术评估体系中盛行的“数字崇拜”现象，根源在于传统同行评审等定性评估手段难以应对科研成果规模化增长所带来的评估需求，迫使学术界不得不依赖简化的量化指标作为替代性工具。为应对这一困境，本文探索了AI赋能定性评估的可能路径。在分析AI于创新识别、论证检验等关键环节中所展现技术潜能的基础上，构建出一个以智能增强为核心理念的负责任人机协同定性评估模式。该模式遵循人在回路、透明可解释、公平公正等基本原则，形成了由AI预审查、专家深度评议与动态反馈构成的三阶段协同流程，随后分析了偏见固化、算法保守主义、决策黑箱、数据隐私等潜在伦理风险及其治理。