北京
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AI现在能经常性地在学术论文里找出疑似错误。这件事听起来像是学术界的福音，但真正的问题出在下一步：核实这些发现依然非常耗时。
也就是说，AI负责"挑刺"，人类负责"确认"。挑刺的速度越来越快，确认的速度却还停留在原来的节奏上。
发现容易，核实难
先进AI模型识别疑似错误的能力已经稳定到可以"经常性"发挥作用。但每一条疑似错误被抛出来之后，都需要人工去核对、判断、确认。这个环节目前没有捷径。
于是出现了一个错位：机器端在加速产出线索，人工端还在逐条消化。
制度没跟上
学术出版体系目前缺乏必需的制度化基础设施和处理流程。这不是某一本期刊的问题，而是整个体系在面对"自动化勘误洪流"时的准备不足。
当AI筛查成为常态，勘误的数量级可能远超过去。现有的流程是为零星、偶发的更正设计的，不是为批量、持续的纠错潮设计的。
谁来接收这些疑似错误？由谁核实？核实之后如何发布、如何归档？这些问题目前都没有成型的答案。
AI把问题指出来了，但接住问题的机制还没建好。
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