摘要
人工智能（AI）正在重塑学术出版，从自动化文献检索到协助起草手稿。然而，随着AI生成的文本、引用和摘要与人类写作无缝融合，关于作者身份、诚信、透明度和偏见的担忧日益加剧。未披露的AI使用、伪造的参考文献、错误责任不明确，以及潜在的隐性抄袭或自我抄袭风险，都威胁着学术工作的信任。由于AI模型从现有数据中学习，它们也可能复制系统性偏见，放大以西方为中心的视角，边缘化来自代表性不足地区或学科的声音。
为了在受益于AI的同时保障学术质量，学术界需要明确标准和强有力的治理。关键策略包括期刊和机构强制执行AI披露政策，严格核实AI生成的引用和数据，坚决禁止将AI系统列为作者，以及系统性使用相似性和AI检测工具在提交前检查草稿。研究人员必须接受AI伦理和素养培训，以便将AI作为助手使用——而非替代自身的批判性思维、分析和写作。
该文章提出了多层次的方法：透明声明说明如何使用AI；将AI检测和抄袭筛查整合到编辑工作流程中；对所有AI输出进行人工监督；以及定义可接受使用和违规处罚的机构AI治理框架。在此模式中，AI成为提升清晰度、效率和知识获取的工具，而人类研究人员仍对其工作的原创性、准确性和伦理完整性负全责。对于高风险文件，将谨慎使用AI与专家级学术校对相结合，仍是满足大学和出版商关于相似率和研究质量期望的最安全方式。
📖 Full Length Article (Click to collapse)
确保 AI 生成学术内容的诚信：挑战与解决方案
引言：AI 在学术出版中的承诺与风险
人工智能（AI）已迅速从学术工作的边缘进入日常流程。研究人员现在使用 AI 工具来搜索和总结文献、起草和修改文本、生成图表、提出假设，甚至模拟数据。出版商和期刊正在尝试使用 AI 系统筛选投稿、检测抄袭并支持同行评审。谨慎使用这些技术可以节省时间、提高清晰度，并使复杂研究更易理解。
同时，AI 生成的学术内容引发了关于作者身份、责任、原创性和偏见的严重问题。AI 可能伪造看似合理但不存在的参考文献，误解复杂研究，或在未注明出处的情况下复制现有句子和观点。未披露的 AI 参与模糊了真正的智力贡献与自动文本生成之间的界限。随着大学和出版机构加强对 AI 生成作品、相似度评分和研究诚信的政策，研究人员需要明确的指导，了解如何负责任地使用 AI。
本文探讨了与 AI 生成学术内容相关的主要挑战，并概述了保护学术诚信的实用解决方案。目标不是完全拒绝 AI，而是展示如何以透明、伦理且符合长期学术标准的方式将其整合到研究和出版中。
AI 生成学术内容的主要挑战
生成式 AI 在研究和出版中的兴起带来了技术和伦理挑战。这些困难并不意味着必须禁止 AI 参与学术工作，而是强调迫切需要建立强有力的规范、政策和保障措施。
1. 缺乏关于 AI 使用的透明度
也许最紧迫的关注点是学术写作中未披露使用 AI 工具。由于现代 AI 系统生成的文本流畅且极似人类写作，编辑、审稿人或读者几乎无法判断稿件中有多少内容是由 AI 生成或大幅修改的。
- 许多期刊和机构仍在制定或修订关于 AI 披露的政策。在缺乏明确规则的情况下，做法差异很大。
- AI 可以生成文献综述、解释，甚至“新颖”的论点，这使得作品的真实作者身份和知识产权归属变得不确定。
- 当 AI 参与被隐藏时，读者可能会认为所有的想法和措辞都来自列出的作者，这可能具有误导性且在伦理上存在问题。
缺乏透明度会使评估内容的可靠性及其背后人类专业知识的程度变得困难。
2. 捏造引用、误导性摘要和数据问题
生成式AI模型已知会“幻觉”：它们可能产生看似可信但错误或完全捏造的信息。在学术环境中，这表现为多种形式：
- AI可能会创建不存在的引用，将真实的期刊名称和作者姓名组合成虚构的参考文献。
- AI生成的文献综述可能会误解关键发现，过于简化复杂结果，或将主张归因于错误的来源。
- 如果使用不当，AI可能被用来生成合成数据、图像或表格，使其看起来像真实的实验或调查。
这些问题不仅破坏了它们出现的具体论文；如果其他研究人员依赖这些不准确的引用和摘要进行自己的工作，也会污染更广泛的文献。
3. 作者身份、责任与AI的角色
传统的学术作者身份建立在被命名作者对作品内容负有责任的假设上。他们进行智力贡献、核实事实、保证数据并回应批评。AI使这一情况变得复杂：
- AI系统没有法律或道德上的责任。它们无法对错误、偏见或不当行为承担责任。
- 一些研究人员可能会倾向于过度依赖AI进行起草，减少他们自己贡献的原创思考和批判性分析。
- 期刊和伦理机构不得不明确指出，即使AI生成了大量文本，AI也不能被列为共同作者。
这些问题迫使学术界重申一个关键原则：人类——而非机器——必须对学术作品的内容承担全部责任。任何AI的参与都必须被视为辅助，而非作者身份。
4. 抄袭和自我抄袭风险
由于AI工具是在庞大的文本语料库上训练的，其输出有时可能会呼应或近似复制现有措辞。这带来了几个重叠的风险：
- AI生成的文本可能会重复使用现有文章中的句子或短语而未适当引用，导致无意的抄袭。
- 研究人员可能会使用AI来改写自己早期的出版物，并将结果作为新作品呈现，这可能导致自我抄袭和重复发表。
- AI生成的摘要可能与原始摘要或引言非常相似，以至于实际上重复了学术数据库中的先前内容。
即使作者无意抄袭，他们仍需确保AI生成的文本符合其领域所期望的原创性和归属标准。
5. 敏感领域的偏见和伦理违规
人工智能模型继承了其训练数据的优缺点。如果数据存在偏差，输出也会偏颇。在学术内容中，这可能导致：
- 西方或英语来源的过度代表，使其他地区和语言的研究被边缘化。
- 对少数群体和代表性不足的学者及社区的引用不足或错误表述。
- 在医学、社会科学或法律等领域对敏感话题的处理存在问题，而这些领域对细微差别和背景尤为重要。
当人工智能误解或过度简化种族、性别、健康差异或文化习俗等问题时，产生的学术内容可能会加剧伤害并强化现有不平等。
解决方案：如何保障人工智能生成学术内容的诚信
尽管存在这些挑战，如果研究人员、机构和出版商采取明确策略保护学术标准，人工智能仍可负责任地使用。以下方法相辅相成，最好同时实施。
1. 建立强有力的人工智能透明度和披露标准
第一步是坚持诚实披露人工智能的使用。读者和评审不应猜测稿件是否在人工智能辅助下完成。
披露的最佳实践包括：
- 增加专门章节（例如，“人工智能工具的使用”），作者在其中说明使用了哪些人工智能系统及其任务（例如，语法纠正、总结背景文献或生成图表说明）。
- 制定期刊可在作者指南和提交系统中要求的标准化人工智能透明声明。
- 鼓励同行评审和编辑寻找未披露人工智能使用的迹象，并在出现不一致时要求澄清。
明确披露不会惩罚负责任的人工智能使用；相反，它有助于区分合法的辅助与有问题的依赖或欺骗。
2. 加强研究人员的人工智能伦理和素养培训
许多最具风险的人工智能使用并非出于恶意，而是由于对其局限性的有限理解。因此，研究人员需要接受关于人工智能伦理和能力的明确培训。
实施策略包括：
- 将人工智能伦理和诚信模块整合到研究方法课程、博士培训和继续专业发展中。
- 提供关于人工智能在学术写作中能做什么和不能做什么的实用指导，包括其倾向于伪造引用和过度简化复杂论点。
- 定期提供AI素养工作坊，让研究者在监督下试用工具并公开讨论伦理困境。
通过提高意识，机构可以减少无意的误用，帮助研究者识别何时AI输出需要仔细的人类修正或补充。
3. 负责任地使用AI检测和验证工具
正如AI可以生成文本，基于AI的工具也能帮助检测AI生成或AI密集内容并筛查原创性问题。
常用工具和方法包括：
- AI检测系统，评估某段文字更可能是机器生成还是人类撰写。
- 抄袭检测服务，如将稿件与大量已发表作品和网络内容数据库比对的相似度检测工具。
- 交叉核对所有参考文献，对照可信的学术数据库（例如Scopus、Web of Science或Google Scholar），确认引用真实且归属正确。
期刊可以将这些检查整合到编辑流程中，作者也可以在提交前自行测试以识别和修正问题。对许多研究者来说，这一过程与专业学术编辑和校对结合最为有效，确保语言改进不以原创性或可靠性为代价。
4. 确保人类监督和最终责任
AI应被视为辅助工具，而非学术判断的替代品。无论AI参与多少，最终文本的人类作者始终负全部责任。
推荐的人类监督实践：
- 主要将AI用于狭义任务——例如语法检查、结构建议或生成将被大幅修改的初稿措辞——而非从零创建整段内容。
- 逐行审查AI生成的内容，核实事实、解释和引用是否与原始来源相符。
- 检查AI生成的段落是否与作者自身的理解和实验证据一致；如果不一致，应重写或舍弃。
简而言之，AI可以帮助提高效率和清晰度，但它不能取代定义真正学术研究的人类智力劳动。
5. 建立机构和期刊层面的AI治理框架
个人良好实践很重要，但持久的变革需要系统性规则和治理。大学、研究机构、期刊和专业团体必须合作制定和执行标准。
AI治理的关键要素包括：
- 在机构政策和期刊作者指南中定义可接受和不可接受的AI使用案例。
- 建立AI 伦理委员会或咨询委员会，以审查棘手案例，提供政策建议，并监控新兴风险。
- 将与 AI 相关的不当行为（如明知提交 AI 伪造的数据或引用）与明确的制裁和纠正措施联系起来，包括必要时的撤稿。
治理应足够灵活以适应快速的技术变革，但又足够坚定以表明诚信是不可谈判的。
研究人员使用 AI 写作的实用技巧
对于在这一不断变化的环境中航行的个人研究人员，一些实用指南可以大大降低风险：
- 坦诚相待。 记录 AI 的使用方式和地点，并在披露声明中包含这些信息。
- 检查所有内容。 将 AI 输出视为需要仔细审查的草稿，而非无需批判接受的成品。
- 保持你的声音。 确保最终手稿反映你自己的推理、结构和风格——而非通用的 AI 声音。
- 明智地使用专业支持。 对于重要的投稿，考虑使用专注于学术工作的人工编辑服务，以完善语言和结构，同时不引入伦理风险。
遵循这些原则使研究人员能够利用 AI 的优势，同时保护他们的声誉，满足日益谨慎的大学和出版商的期望。
结论：迈向负责任的学术出版中的 AI
AI 正以几年前难以想象的方式改变学术出版。它可以加速文献综述，协助起草和修改手稿，帮助读者导航复杂的研究成果。然而，如果这些工具被不谨慎或不诚实地使用，可能会生成伪造的引用，模糊作者身份，加剧偏见，并侵蚀对研究记录的信任。
因此，确保 AI 生成学术内容的诚信不是可选的；而是必需的。前进的道路在于透明度、培训、强大的检测工具、人类监督和强有力的治理框架。AI 应被视为一个强大但有缺陷的助手——在明确政策和负责任的人类判断指导下，它可以提升研究质量，但绝不能作为逃避智力努力或伦理责任的捷径。
通过采用这些做法，研究人员、机构和出版商可以确保 AI 成为加强学术工作的工具，而非削弱它。在相似度分数和 AI 生成文本受到越来越多审查的环境中，将谨慎使用 AI 与严格的人类审查相结合——并在适当情况下，借助专家校对服务——提供了产生清晰、原创且符合伦理的学术内容的最可靠方式。
