人工智能 (AI) 正在通过提高研究效率、自动化抄袭检测、改进同行评审流程以及协助期刊选择等方式改变学术出版。然而，尽管人工智能带来诸多优势，但由于作者诚信、原创性和知识责任方面的担忧，学术环境中不允许将其用于内容创作。
机构、出版商和研究人员必须以负责任的方式使用人工智能，以维护学术信誉。人工智能可以协助语言优化、研究辅助和合规性检查，但研究人员必须确保所有内容均为原创、正确署名，并符合道德出版标准。
本文概述了在学术出版中使用人工智能时应注意的关键事项，帮助研究人员、作者和出版商合乎道德地使用人工智能，同时避免可能损害学术作品完整性的违规行为。
应该做的：在学术出版中使用人工智能的最佳实践
1. 使用人工智能进行研究辅助，而不是内容创作
人工智能工具可以有效地帮助研究人员总结论文、识别相关文献、生成引文并提高稿件的可读性。然而，人工智能不应该被用来生成原创研究内容，因为它缺乏批判性思维、分析推理和领域专业知识。
最佳实践：
- 使用人工智能进行初步研究，但手动验证信息。
- 利用人工智能协助文献综述，但要批判性地分析来源。
- 利用人工智能来改进语法和清晰度，同时保持作者的控制权。
2. 验证人工智能生成的摘要和参考文献的准确性
人工智能工具可能会生成误导性的摘要、错误的解读和伪造的引用。研究人员在将任何人工智能辅助的内容纳入其工作之前，必须手动验证。
确保准确性的步骤：
- 将人工智能生成的摘要与原始研究论文进行比较。
- 使用 Scopus 或 Web of Science 等可信数据库对 AI 建议的参考文献进行交叉检查。
- 确保人工智能产生的见解与现有文献和证据相一致。
3. 在稿件准备过程中披露人工智能的使用情况
现在许多期刊都要求透明披露研究和稿件准备过程中使用的AI工具。作者必须明确说明是否使用了AI辅助流程，例如语法校正、文献综述辅助或格式指导。
如何合乎道德地披露人工智能的使用：
- 在手稿的方法论或致谢部分包含 AI 使用声明。
- 提交之前请遵循期刊的 AI 披露指南。
- 清楚地说明使用了哪些 AI 工具以及用于什么目的。
4. 使用人工智能进行抄袭和道德合规检查
人工智能抄袭检测工具能够识别无意的相似之处、检测自我抄袭并确保原创性，从而帮助作者维护研究的完整性。这些工具能够帮助研究人员正确引用来源，避免违反学术道德规范。
推荐用于合规性检查的AI工具：
- Turnitin——检测抄袭和引用不匹配。
- iThenticate——期刊用它来在出版前筛选稿件。
- Grammarly 剽窃检查器——检查文本相似性和正确的归属。
5. 利用人工智能协助同行评审
人工智能可以帮助编辑筛选投稿的原创性、发现研究不端行为以及识别潜在的利益冲突，从而增强同行评审流程。人工智能驱动的期刊匹配工具还能帮助研究人员找到合适的期刊进行投稿。
人工智能如何支持同行评审：
- 协助检测图像处理和数据不一致。
- 根据稿件内容推荐合适的审稿人。
- 帮助期刊预先筛选稿件的格式和合规性。
注意事项：避免在学术出版中滥用人工智能
1. 不要使用人工智能进行内容创作
人工智能生成的文本不被允许用于学术出版，因为它缺乏原创性思考、批判性分析和作者责任。人工智能无法产生新颖的研究成果，无法解读复杂的数据，也无法提供伦理洞见，因此将其用于内容创作违反了学术诚信。
人工智能生成论文的风险：
- 复杂的论点缺乏连贯性。
- 抄袭和内容重复的风险。
- 无法提供批判性见解和细致入微的观点。
2. 未经适当授权，请勿使用人工智能
未能披露人工智能参与稿件准备的情况违反学术诚信，可能导致论文撤稿、处罚或被期刊拒稿。作者不应将人工智能生成的内容误认为是自己的内容。
应避免的情况：
- 未经披露而提交人工智能生成的内容。
- 使用人工智能创建虚假引文或更改研究数据。
- 声称人工智能辅助文本是原创研究。
3. 不要想当然地认为人工智能生成的参考文献是可靠的
人工智能工具经常生成虚假的参考文献、不正确的引用或格式不正确的来源。依赖未经验证的人工智能生成的引用可能会导致学术不端行为。
如何避免虚假推荐：
- 使用可信数据库交叉检查 AI 生成的参考文献。
- 核实出版年份、卷数和页码。
- 避免使用缺乏可验证 DOI 的 AI 生成的参考文献。
4. 请勿使用人工智能操纵或伪造数据
学术出版依赖于真实、可重复且符合伦理道德的数据。使用人工智能篡改统计数据、修改图像或伪造结果被视为研究不端行为，可能带来严重的伦理和法律后果。
不道德的人工智能使用示例：
- 生成虚假数据来支持假设。
- 操纵科学图像以歪曲结果。
- 改变统计数据以加强研究主张。
5. 不要过度依赖人工智能来选择期刊
基于人工智能的期刊查找工具固然有用，但它们不应取代研究人员在选择投稿期刊时的判断。人工智能工具可能不会考虑期刊的声誉、范围或同行评审政策，导致论文被投稿到掠夺性或影响力较低的期刊。
AI 期刊推荐的潜在问题：
- 人工智能可能会推荐可信度值得怀疑的期刊。
- AI 可能不会考虑期刊的审查流程和标准。
- 基于人工智能的匹配工具可能与作者对影响因子和受众的偏好不一致。
最后思考：学术出版中负责任的人工智能使用
如果以合乎道德和负责任的方式使用，人工智能将是学术出版的宝贵工具。研究人员必须在人工智能辅助和人工监督之间取得平衡，以确保其工作可信、透明，并符合学术标准。
关键要点：
- 将人工智能用作研究助手，而不是内容创建者。
- 始终验证 AI 生成的摘要、参考和数据。
- 披露人工智能参与手稿准备的情况。
- 利用人工智能进行抄袭检测、同行评审和合规性检查。
- 避免在学术写作中使用人工智能生成的内容，以保持诚信。
通过遵循这些注意事项，研究人员可以利用人工智能的优势，同时确保学术出版保持真实、合乎道德，并符合机构政策和期刊要求。
