六家期刊集体宣布：暂停收稿！

10月19日，概率论与统计学领域五本期刊集体暂停接收新稿。理由很直白：投稿涨得太快，编辑和审稿人已经处理不过来了。而声明里专门点名的那个变量，就是AI。 PART 01 新闻速览 2026年10月19日，法国数学会（Société Mathématique de France）发布多家期刊编辑部的联合声明，宣布调整稿件接收安排。 直接暂停接收新稿的五家期刊： Annales de l'Institut Henri Poincaré, Probabilités et Statistiques Bernoulli Electronic Journal of Probability Electronic Communications in Probability ESAIM: Probability and Statistics 这五家均属概率论与统计学领域，覆盖概率理论、随机过程、数理统计等方向。 第六家《Stochastic Processes and their Applications》 采取的方式略有不同： 没有关闭投稿入口，而是暂时推迟处理这段时间新收到的稿件。 根据联合声明，五家暂停收稿的期刊计划在11月恢复投稿，届时公布调整后的编辑政策。其中 ESAIM: Probability and Statistics 的时间表最明确——出版机构 EDP Sciences 公告暂停期为 2026年10月19日至11月8日，11月9日重新开放。暂停期间已提交的论文继续正常处理，修改稿也可照常提交。 伯努利学会也在10月21日确认，Bernoulli 暂停收稿至11月8日，这段时间编辑部将研究新的编辑政策、投稿指南以及应对投稿增长的具体办法。 所以这次行动的真实含义是： 不是停刊，不是停止审稿，而是给编辑系统按下暂停键，争取时间重建规则。 PART 02 为什么要暂停？ 对期刊来说，投稿变多通常意味着影响力上升。可一旦稿件增速远超编辑和审稿资源的增速，投稿量就从资产变成了负债。 六家期刊在联合声明中的表述是： 投稿数量急剧上升，给整个编辑系统带来前所未有的压力；按现有节奏，编辑团队已难以为每篇稿件投入他们认为必要的时间和精力。 这里有个常被忽略的事实： 作者提交一篇论文，不等于期刊只需要一个人读一遍。 一篇稿件进入期刊后，先要由编辑做初步判断——主题是否符合收稿范围、是否具备相应学术价值、是否值得送外审。进入外审后，编辑还要寻找熟悉该细分方向的专家、发出邀请、跟踪进度，收到意见后再组织修改和评估。 整个链条里， 真正稀缺的不是系统容量，是专家的时间 。 数学尤其典型。 一篇涉及复杂定理或证明的论文，审稿人要检查推导是否成立、假设是否充分、结论是否具备真正的创新性——这些工作没法靠扫描一遍完成，只能一行一行看。 投稿量快速上涨，愿意且有能力审稿的专家却没有同步增加，于是找审稿人越来越难、处理周期越来越长、质量维护越来越吃力。这次联合行动的直接目的，就是减轻压力、保住同行评审的质量与公平性。 PART 03 声明里AI被点名 这件事引起广泛关注的另一个原因，是编辑部公开把AI摆到了台面上。 EDP Sciences 在10月19日的公告中明确指出， 概率论与统计学领域投稿量显著上升，人工智能的快速发展是推动这一变化的重要因素。 法国数学会公布的联合声明也强调，AI正在深刻改变科学出版，编辑部需要重新考虑部分政策和工具。 而且这并非孤例。在此之前，国际学术出版领域已经出现过类似讨论： 2026年9月1日， 美国工业与应用数学学会（SIAM）旗下《SIAM News》刊发文章《Why Are There So Many Papers?》，作者 Alex Townsend 长期担任多本期刊副编辑。文章引用 arXiv 数据：2019年全年收到 155,866 篇新投稿，2025年增至 284,486 篇；仅 2022 至 2025 年，年度投稿量增长约 53%。 2026年6月11日， SAGE 旗下《Information Polity》发表编辑文章《An Explosion of Submissions: Is Artificial Intelligence the Culprit?》，两位作者介绍该刊自2023年以来投稿量增长超过100%，并怀疑 AI 辅助写作工具的普及是重要推手。 2026年4月27日 ，《Organization Science》发表研究《More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review》。团队分析了该刊自2021年以来处理的 6,957 篇初次投稿与 10,389 份文本形式的同行评审意见。结果显示，自2022年11月ChatGPT发布以来，该刊投稿量增长42%；同时，AI生成文本的增加与论文写作质量指标下降之间存在明显联系。 需要说明的是arXiv 的数据覆盖全部学科，不等同于数学期刊的增长率；《Organization Science》的数据也只来自一家期刊。但三者指向同一个方向。 Townsend 的观察点出了关键： 论文生产和传播的成本在下降，但专家阅读、理解、评价一篇论文所需的时间，并没有以同样速度减少。 结果就是—— 论文越来越多，能认真审读论文的专家还是那么多。 PART 04 小结 期刊层面的制度调整，落到个人头上通常慢两三年。但有几件事，我们现在调整不吃亏： 1. 审稿周期还会继续变长，投稿要留足提前量。 找审稿人变难是系统性问题，不会因为某一家期刊恢复收稿就消失。如果你的毕业、结题、职称节点卡在"论文被接收"上，请把投稿提前量至少再往前推三个月，同时并行准备 1–2 本备选期刊。 2. AI 怎么用，要能说清楚。 现在越来越多期刊在投稿系统里要求披露AI使用情况。安全的边界是：用于语言润色、文献整理、代码辅助，并在稿件中如实声明；不把未公开的稿件全文、审稿材料上传到第三方AI平台（涉及保密和数据安全）。这一条对临床研究尤其重要——患者数据上传外部平台可能直接违反伦理审批要求。 3. 别用AI"注水"，抽查只会更严。 AI让凑一篇结构完整、语言通顺的论文变容易了，但也让"看似完整却创新不足"的稿件暴增。这正是期刊系统承压的主因，也必然招致更严格的核查。近期已有期刊开始电话核验第一作者是否真正了解自己的论文，数据可分割、结论重复的论文是重点对象。靠注水多发几篇，风险收益比正在快速恶化。 4. 投稿前先查期刊状态，别只看影响因子。 这一轮调整说明，期刊的"状态"和"质量"同样重要，而且变动更快。投稿前建议确认三件事：是否被 Web of Science 标记 On Hold、是否已被剔除、是否发生更名（按旧名搜索容易撞上仿冒投稿网站）。 🛠 科研猫工具入口 ▪ 科研猫期刊查询系统同步每月 WOS 期刊目录变动，含期刊剔除、更名、被标记 On Hold 的完整清单，每月更新投刊前先查风险。 关于科研猫期刊查询系统的使用方法 ▪ 还在纠结投哪本？登录 Hiplot官网（科研猫旗下）--AI 选刊--云选刊 ：输入标题和摘要，一次拿到多本候选期刊及预警状态标注，选刊避雷一步完成。 投稿选刊不能只靠经验：Hiplot AI选刊实测案例 过去学术期刊发愁的是怎么吸引好论文、提高影响力。现在它们还要面对一个新问题：当论文变得更容易写、更容易投，谁来承担后面那部分无法加速的工作——阅读、理解、判断。 六家期刊关门一个月，给出的答案不是"拒绝AI"，而是"先把规则理清楚"。对真正做研究的人来说，这未必是坏事：它挤掉的是注水的空间，留下的是需要被认真对待的工作。 论文可以写得更快，但判断一篇论文值不值得发，从来都快不了。