自然语言处理领域顶级国际会议ACL2020日前发布论文录取统计数据，中国（包括香港、台湾、澳门）学者共提交论文1174篇，比美国多出130多篇，投稿量位居第一。

这似乎印证了近年来国内学者在各类顶会顶刊上论文投稿量不断增长的现象，并引发人们关于“论文成灾”的担忧。

但在6月21日举行的2020北京智源大会在线论坛上，多位专家对此表示，论文是衡量科研工作的重要手段之一，不能一言以蔽之。

“重视论文的时候，论文就是一切；不重视论文的时候，论文就什么都不是。”中国工程院院士高文表示，在破“四唯”过程中，“凡事不能走极端”。

科研和发论文并不对立

“现在每次顶会，动辄都是数千上万篇投稿，感觉有论文成灾的现象。” 香港科技大学教授杨强表示，“这是因为在一些热门的领域，关注和研究的人很多，做了研究发表论文，也是正常的事情。”

“过去有些人做研究，就是为了发论文，至于研究本身是不是新的、有没有用，他并不在乎。”这样为发论文而论文，当然应该摒弃。高文表示，“科研工作，区分研究动机是关键。”

高文指出，在对待论文的问题上，不能走极端。“研究工作要抢占制高点，就要瞄准一些前人没有做过的工作。做出成果了，该发论文的就去发论文，该开发产品的就去开发产品。科研和发论文不能弄成是一件对立的事情。”

清华大学教授唐杰表示：“没有评估就没有进步。”论文是科研工作的重要评价手段，对于顶会顶刊，我国学者还是很有必要积极参与，“这是抢占科研制高点的事情”。

杨强表示，除了发表论文，研究工作还要扎实做好创新，“要在创新上下功夫”。

他认为，创新性工作，选题是关键。

“一是研究要新，要研究以前没有做过的开创性工作；二是研究的问题很难，很多人不知道怎么下手，这样的问题值得研究；三是研究的问题带有普遍性，很容易解释，一句话就能描述。”

“大家之所以对发论文有非议，是因为把心思放在了论文的数量上，没有从选题角度，从重要性角度，去发论文。”杨强说。

营造更加宽松的科研环境

中国科学院院士张钹表示，“普遍性”的问题，其实是更具有“基础性”的问题。“要鼓励优秀的学生、优秀的学者做基础研究工作，基础研究往往是高水平的研究。”

国内学者和学生不愿意做基础性的研究，有现实的窘境。

张钹举了一个例子：国外的大学里，导师在指导学生时，往往让最优秀的学生做非常困难的、探索性的研究，这些研究，相当多时候最终是失败的，学生往往做了8年博士论文，但却做不出结果来。毕业后出去找工作，这些学生被许多公司抢着要，因为许多公司认为，这样的学生在研究中，已经积累了八年的工作经验。

“但在中国，这样的事往往是行不通的。”张钹说，“一方面学生不愿意去做，失败的可能性很大，意味着风险也很大，有可能毕不了业。另一方面老师本着对学生负责的态度，也不会让学生做预见不到结果的工作，免得学生无法毕业，出去找不到工作。”

杨强建议，研究所和高校要切实进一步完善机制，鼓励学生们敢于做这样一些探索性工作。“有利于培养学生的创新意识和创新能力。”

张钹表示，期待进一步完善相关制度，营造更加宽松的科研环境，让年轻人能够潜心研究，脱颖而出。

人才饱和是相对的

与张钹所说学生毕不了业相对的，国内学生更多的是关心毕业了找不到工作的事。

近年来，高校和研究院所纷纷设立人工智能相关人才培养计划，每年人工智能相关毕业生呈逐年上升的趋势。一些学生感觉就业形势陡然紧张，担心找不到工作。

作为导师，唐杰就面临了学生们这样的提问，“现在AI人才是不是饱和了？”

“人才饱和，这是几乎在任何时候任何专业都会存在的问题。”高文说，相对来说，博士毕业了，可供选择的就业领域确实会受到一定的限制，这对学生研究的方向性提出了要求。

但高文同时指出，人才饱和是相对的，毕业生们不用太过于在意这方面的问题。“只要自身做得足够好了，确实在研究中锻炼了能力，工作不会是困难的事。”

“研究工作光做别人做过的，不具有开创性，确实会受到限制。”杨强也指出，随着人工智能的不断发展，仍然急需一些“能做高精尖研究的人，能把技术落地的人”。