在AI领域，越来越多的博士生和博士后追求数量而非质量的现象引发了热议。这个问题反映出学术评价体系、风气以及研究思维等多方面的问题。
首先，当前国内许多高校与科研机构仍将论文数量作为主要考核标准，这种单一化的评价体系导致了“论文机器”的出现。这种硬性要求使得研究者在外部压力下不得不快速产出成果，而忽视了研究的深度和质量。这不仅影响个人的发展，也侵蚀整个科研生态。
相比之下，一些国外高校更注重论文的质量、影响力及实际贡献，使得研究人员有更多空间进行深入探究。在这样的环境中，“灌水”行为相对较少，因为价值观导向促使人们关注真正具有意义和影响力的工作。
其次，当一个领域内存在“灌水”现象时，它会产生跟风效应，并可能导致“劣币驱逐良币”。一些认真做研究的人因短期缺乏成果而被边缘化，从而形成恶性循环。此时，对个体行为批评并不能解决根本问题，更应该着眼于整体系统性的改革，以营造更加公平合理的学术氛围。
从长远来看，为了解决这一困境，需要重新定义学术价值，构建更合适当代社会发展的评价体系。只有通过改变制度导向，让高质量、有深度的科研活动得到认可，我们才能够促进科技进步与创新，实现可持续发展。不忘初心，坚持真实有效的科学探索，是未来学界需要共同努力追求的重要目标。
