欧洲研究委员会（ERC）近期公布的 2027 年度“启动基金”（Starting Grant）申请数据显示，该计划收到的申请数量较上一年度增长 62%。这一激增导致资助成功率降至历史低位，引发科学界对于高质量研究项目可能因评审压力过大而被忽视的担忧。分析指出，人工智能辅助写作工具的普及是推动申请量大幅上升的重要因素之一。
ERC 主席、位于布鲁塞尔的玛丽亚·勒普丁（Maria Leptin）对当前的数据表示关切：“这个数字有点可怕。”她指出，面对如此庞大的申请规模，工作人员和同行评审专家正面临越来越大的处理压力。
作为欧盟基础研究的精英资助机构，ERC 每年预算接近 30 亿欧元，旨在支持个人研究人员。其“启动基金”专门面向处于科研生涯早期的科学家，提供为期五年、最高额度为 150 万欧元（约合 170 万美元）的基础资助。截至 10 月 14 日，2027 年度的该计划共收到 7,710 份申请，而去年同期的申请数为 4,807 份。
根据最新数据推算，今年的资助成功率将低于 5%，相比 2026 年拨款要求的 8.8% 出现显著下滑。比利时卢文天主教大学系统与合成生物学家 Devang Mehta 对此评论道：“这几乎是一场彩票。”
评审机制面临挑战：区分顶尖项目难度加大
除了“启动基金”，ERC 还设有针对巩固者（Consolidator）和高级研究员（Advanced Researcher）的资助类别，近年来所有类别的申请量均呈现显著增长趋势。亚特兰大佐治亚理工学院的分子生物学家 Lynn Kamerlin 长期研究科研资助成功率问题。她表示，理想的资助计划成功率应维持在 20% 左右。
Kamerlin 指出，随着申请基数扩大，在缺乏主观评价的情况下精准筛选出最优秀的项目变得愈发困难。这意味着大量具备潜力的科学研究可能无法获得资金支持。“人们很难区分前六、八或十二个百分点的项目差异。”她说。
针对这一困境，Kamerlin 提出了一种解决方案：由评审小组先筛选出前 20% 的优质申请，随后通过随机抽签的方式确定最终获奖者。她强调，如果成功率低于这一门槛，资助过程实质上就变成了一场运气游戏。
AI 工具降低申请门槛，增加系统负荷
申请量的激增部分归因于生成式人工智能技术降低了撰写复杂资助申请书的难度。“创建文本变得简单得多，”Kamerlin 解释道。然而，这种便利性给现有的评审系统带来了巨大压力。由于 AI 生成的内容可能存在逻辑混乱或完全无意义的情况，评审人员需要对每一份申请进行更严格、细致的审查，以确保资金流向真正具有科学价值的项目。
