AI Open影响因子引发学术界关注

近年来，随着人工智能技术在科研领域的广泛应用，一种新型评价指标——AI Open影响因子逐渐进入公众视野。它并非传统期刊影响因子的简单延伸，而是聚焦于开源AI模型、数据集及工具在学术社区中的引用与复用频率，旨在更真实地反映AI研究成果的实际影响力。

以2025年为例，Hugging Face平台上的BERT变体模型在超过12,000篇论文中被直接调用或作为基线方法，其衍生版本甚至出现在医学影像分析、法律文本处理等多个跨学科研究中。这一现象促使部分高校开始将此类开源贡献纳入科研评价体系，AI Open影响因子成为衡量学者技术影响力的新维度。

支持者认为，传统影响因子过度依赖期刊声望，忽视了代码和模型的实际应用价值。例如，斯坦福大学AI实验室负责人指出：“一个被广泛使用的开源模型，其社会价值可能远超一篇高影响因子期刊论文。”然而，也有学者担忧该指标易被“刷量”，比如通过自引或微小改动重复发布模型来人为抬高分数。

1. Meta的Llama 3系列在发布三个月内，GitHub星标数突破8万，相关技术报告被引用超5,000次，但因许可证限制，其AI Open影响因子计算方式引发争议；
2. 中国科学院自动化所推出的OpenIdea框架，因其模块化设计被全球30余所高校采用，成为非英语国家AI开源影响力的代表；
3. 在2025年NeurIPS会议上，首次设立“高影响力开源项目”奖项，获奖项目均依据AI Open影响因子排名筛选，标志着该指标正逐步获得主流学术会议认可。

目前，包括arXiv、Papers With Code在内的多个平台正合作制定统一的AI Open影响因子计算标准，强调可复现性、社区活跃度与长期维护性等多维指标。尽管尚处探索阶段，但这一趋势无疑将推动AI科研从“论文导向”向“实用导向”转变。