摘要
人工智慧（AI）正在重塑學術出版，從自動化文獻搜尋到協助草擬手稿。然而，隨著 AI 生成的文本、引用和摘要與人類寫作無縫融合，關於作者身份、誠信、透明度和偏見的擔憂日益加劇。未披露的 AI 使用、捏造的參考文獻、錯誤責任不明，以及微妙的抄襲或自我抄襲風險，都威脅學術工作的信任。由於 AI 模型從現有數據學習，它們也可能複製系統性偏見，放大以西方為中心的觀點，並邊緣化來自代表性不足地區或學科的聲音。
為了在受益於 AI 的同時保障學術品質，學術界需要明確標準和強健治理。關鍵策略包括期刊和機構的強制 AI 披露政策、嚴格驗證 AI 生成的引用和數據、禁止將 AI 系統列為作者的嚴格規定，以及系統性使用相似度和 AI 偵測工具檢查提交前的草稿。研究人員必須接受AI倫理與素養培訓，以便將 AI 作為助手使用——而非取代自身的批判性思維、分析和寫作。
該文章提出多層次方法：透明聲明說明如何使用 AI；將 AI 偵測和抄襲篩查整合到編輯工作流程中；對所有 AI 輸出進行人工監督；以及定義可接受使用和不當行為處罰的機構AI治理框架。在此模式中，AI 成為提升清晰度、效率和知識獲取的工具，而人類研究者仍對其作品的原創性、準確性和倫理完整性負全責。對於高風險文件，謹慎使用 AI 並結合專家academic proofreading，仍是符合大學和出版商對相似度和研究質量期望的最安全方式。
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確保 AI 生成學術內容的誠信：挑戰與解決方案
導言：AI 在學術出版中的承諾與風險
人工智慧（AI）已迅速從學術工作的邊緣進入日常流程。研究人員現在使用 AI 工具來搜尋和摘要文獻、草擬和修訂文本、生成圖表、提出假設，甚至模擬數據。出版商和期刊正在嘗試使用 AI 系統篩選投稿、檢測抄襲並支持同行評審。謹慎使用這些技術可以節省時間、提升清晰度，並使複雜研究更易理解。
同時，AI 生成的學術內容引發了關於作者身份、責任、原創性和偏見的嚴重問題。AI 可能捏造看似合理但不存在的參考文獻，誤解複雜研究，或在未標註的情況下複製現有句子和想法。未揭露的 AI 參與模糊了真正智慧貢獻與自動化文本產出的界線。隨著大學和出版商加強對 AI 生成作品、相似度分數和研究誠信的政策，研究人員需要明確指引以負責任地使用 AI。
本文探討了與 AI 生成學術內容相關的主要挑戰，並概述了保護學術誠信的實用解決方案。目標不是完全拒絕 AI，而是展示如何以透明、倫理且符合長期學術標準的方式將其整合到研究和出版中。
AI 生成學術內容的主要挑戰
生成式 AI 在研究和出版中的興起帶來技術和倫理挑戰。這些困難並不意味著必須禁止 AI 參與學術工作，而是凸顯了迫切需要強有力的規範、政策和保障措施。
1. 缺乏關於 AI 使用的透明度
或許最迫切的問題是學術寫作中未揭露使用 AI 工具。由於現代 AI 系統產生的文字流暢且極似人類寫作，編輯、審稿人或讀者幾乎無法判斷稿件中有多少內容是由 AI 生成或大幅修改的。
- 許多期刊和機構仍在制定或修訂AI 揭露政策。在缺乏明確規則的情況下，做法差異很大。
- AI 可以生成文獻回顧、詮釋，甚至“新穎”的論點，造成對作品真正作者身份和智慧財產權的不確定性。
- 當 AI 參與被隱藏時，讀者可能會以為所有的想法和措辭都來自列出的作者，這可能會造成誤導並帶來倫理問題。
缺乏透明度會使評估內容的可靠性及背後人類專業程度變得困難。
2. 捏造引用、誤導性摘要與數據問題
生成式 AI 模型眾所周知會“幻覺”：它們可能產生看似可信但錯誤或完全捏造的信息。在學術環境中，這表現為多種形式：
- AI 可能會創造不存在的引用，將真實期刊名稱和作者姓名組合成虛構參考文獻。
- AI 生成的文獻綜述可能會誤解關鍵發現、過度簡化複雜結果，或將主張歸因於錯誤來源。
- 若使用不當，AI 可能被用來生成合成數據、圖像或表格，營造真實實驗或調查的假象。
這些問題不僅破壞了它們出現的具體論文；如果其他研究人員依賴這些不準確的引用和摘要進行自己的工作，也會污染更廣泛的文獻。
3. 作者身份、問責制與 AI 的角色
傳統學術作者身份建立在被命名作者對作品內容負責的假設上。他們做出智識貢獻、核查事實、擔保數據並回應批評。AI 使這一情況變得複雜：
- AI 系統沒有法律或道德上的責任。它們無法對錯誤、偏見或不當行為負責。
- 有些研究人員可能會傾向過度依賴 AI 進行草擬，減少他們自己所貢獻的原創思考和批判性分析。
- 期刊和倫理機構必須明確指出，即使 AI 產生了大量文本，AI 也不能被列為共同作者。
這些問題迫使學術界重申一項關鍵原則：人類——而非機器——必須對學術作品內容負全責。任何 AI 參與都必須被視為輔助，而非作者身份。
4. 抄襲與自我抄襲風險
由於 AI 工具是基於龐大的文本語料庫訓練，其輸出有時可能會呼應或近似複製現有措辭。這產生了幾個重疊的風險：
- AI 生成的文本可能會重用現有文章中的句子或片語而未適當引用，導致無意的抄襲。
- 研究人員可能會使用 AI 改寫自己早期的出版物，並將結果呈現為新作品，這可能導致自我抄襲和重複發表。
- AI 衍生的摘要可能與原始摘要或引言非常相似，實際上複製了學術資料庫中的先前內容。
即使作者無意抄襲，他們仍須確保 AI 生成的文本符合其領域所期望的原創性和歸屬標準。
5. 敏感領域的偏見與倫理違規
AI模型繼承其訓練數據的優缺點。若數據偏頗，輸出也會偏頗。在學術內容中可能導致：
- 西方或英語來源過度代表，使其他地區和語言的研究被邊緣化。
- 對少數族群及弱勢學者和社群的引用不足或錯誤呈現。
- 在醫學、社會科學或法律等領域，對於敏感議題的處理不當，而這些議題需細膩與脈絡理解。
當AI誤解或過度簡化種族、性別、健康差異或文化習俗等議題時，所產生的學術內容可能加劇傷害並強化現有不平等。
解決方案：如何保障AI生成學術內容的誠信
儘管存在這些挑戰，若研究人員、機構和出版商採取明確策略以維護學術標準，AI仍可負責任地使用。以下方法相輔相成，合併實施效果最佳。
1. 建立強有力的AI透明度與揭露標準
第一步是堅持誠實揭露AI使用情況。讀者和評審不應該猜測稿件是否有AI協助撰寫。
揭露的最佳實踐包括：
- 新增專門章節（例如「AI工具使用」），讓作者具體說明使用了哪些AI系統及其任務（如語法校正、背景文獻摘要或生成圖表說明）。
- 制定期刊可在作者指南和投稿系統中要求的標準化AI透明聲明。
- 鼓勵同行評審和編輯尋找未揭露AI使用的跡象，並在發現不一致時要求澄清。
清晰的揭露不會懲罰負責任的AI使用；反而有助於區分合法協助與問題依賴或欺騙。
2. 強化研究人員的AI倫理與素養培訓
許多最具風險的AI使用並非出於惡意，而是因為對其限制的有限理解。因此，研究人員需要明確的AI倫理與能力培訓。
實施策略包括：
- 將AI倫理與誠信模組整合到研究方法課程、博士培訓及持續專業發展中。
- 提供實用指導，說明AI在學術寫作中能做與不能做的事情，包括其傾向於捏造引用和過度簡化複雜論點。
- 定期提供AI 素養工作坊，讓研究者在監督下試用工具並公開討論倫理困境。
透過提升意識，機構能減少無意的誤用，並幫助研究者識別何時 AI 輸出需謹慎的人類修正或補充。
3. 負責任地使用 AI 偵測與驗證工具
正如 AI 可生成文本，基於 AI 的工具也能協助偵測AI 生成或 AI 密集內容，並篩查原創性問題。
常用工具和方法包括：
- AI 偵測系統，用以評估段落更可能是機器生成還是人類撰寫。
- 抄襲檢測服務，如比對手稿與大量已發表作品及網路內容資料庫的相似度檢查工具。
- 將所有參考文獻交叉核對於可信的學術資料庫（例如 Scopus、Web of Science 或 Google Scholar），以確認引用真實且歸屬正確。
期刊可將這些檢查整合到編輯流程中，作者則可在提交前自行測試以識別並修正問題。對許多研究者而言，結合專業學術編輯與校對的過程最為有效，確保語言改進不以犧牲原創性或可靠性為代價。
4. 確保人類監督與最終責任
AI 應被視為輔助工具，而非替代品，用於學術判斷。無論 AI 參與多少，最終文本的責任仍由人類作者完全承擔。
建議的人類監督實踐：
- 主要將 AI 用於狹義任務——例如語法檢查、結構建議，或生成將被大幅修改的初稿措辭——而非從零創建整個章節。
- 逐行審查 AI 生成的內容，根據原始資料核實事實、解釋和引用。
- 檢查 AI 生成的段落是否與作者自身的理解和實驗證據一致；若不一致，應重寫或捨棄。
簡言之，AI 可以幫助提升效率和清晰度，但它無法取代定義真正學術研究的人類智力勞動。
5. 建立機構及期刊層級的 AI 治理框架
個人良好實踐很重要，但持久的變革需要系統性規則和治理。大學、研究機構、期刊和專業團體必須合作制定並執行標準。
AI 治理的關鍵要素包括：
- 在機構政策和期刊作者指南中定義可接受和不可接受的 AI 使用案例。
- 建立AI 倫理委員會或諮詢委員會，以審查棘手案例、提供政策建議並監控新興風險。
- 將與 AI 相關的不當行為（如明知提交 AI 偽造的數據或參考文獻）與明確的制裁和糾正措施掛鉤，必要時包括撤稿。
治理應足夠靈活以適應快速的技術變化，但又堅定表明誠信是不可妥協的。
研究人員使用 AI 撰寫的實用建議
對於在這不斷演變的環境中航行的個別研究人員，有幾條實用指南可大幅降低風險：
- 坦誠以對。 記錄 AI 使用的方式和地點，並將此納入揭露聲明中。
- 檢查所有內容。 將 AI 輸出視為草稿需仔細審查，而非無條件接受的成品。
- 保留你的聲音。 確保最終手稿反映你自己的推理、結構和風格——而非通用的 AI 聲音。
- 明智地使用專業支援。 對於重要的投稿，考慮專門處理學術工作的人工編輯服務，以精煉語言和結構，且不引入倫理風險。
遵循這些原則讓研究人員能夠利用 AI 的優勢，同時保護他們的聲譽，並符合日益謹慎的大學和出版商的期望。
結論：邁向負責任的學術出版 AI
AI 正以幾年前難以想像的方式改變學術出版。它能加速文獻回顧、協助起草和修訂手稿，並幫助讀者導航複雜的研究成果。然而，若這些工具被不謹慎或不誠實地使用，可能會產生偽造的引用、模糊作者身份、加強偏見，並侵蝕對研究記錄的信任。
因此，確保 AI 生成學術內容的完整性不是可選的；而是必須的。前進的道路在於透明度、培訓、強大的檢測工具、人類監督和強有力的治理框架。AI 應被視為強大但有缺陷的助手——在明確政策和負責任的人類判斷指導下，能提升研究品質，但絕不應成為逃避智力努力或倫理責任的捷徑。
透過採用這些做法，研究人員、機構和出版商可以確保 AI 成為強化學術工作的工具，而非削弱它。在相似度分數和 AI 生成文本受到越來越多審查的環境中，謹慎使用 AI 並結合嚴格的人類審核——以及在適當情況下，專家校對服務——提供了產出清晰、原創且符合倫理的學術內容的最可靠方式。
