随着生成式人工智能技术的迅猛发展，AI工具已深度融入学术活动各个环节。调查数据显示，近三成中国大学生将生成式人工智能用于论文写作，88%的英国本科生在课程考核中使用过AI工具。值得注意的是，2023年以来，全球已有超过1万篇学术论文因AI生成内容被撤稿。AI工具的出现在提升研究效率的同时，也给传统学术诚信规范带来了前所未有的挑战。
长期以来，学术诚信建立在“明确贡献”与“适当归属”两大基础上。无论是独立研究还是合作项目，学术规范要求研究者清晰地标识各方贡献，准确引用他人成果，并对自己声明的工作负责。然而，AI的出现使这一传统框架面临根本性挑战：AI生成内容处于人类独创与工具辅助之间的灰色地带，归属认定陷入困境；AI参与程度从简单润色到核心构思跨度极大，贡献比例难以量化；特别是现有检测技术对混合内容的识别准确率不足，技术监管遭遇瓶颈；传统学术规范难以适应与解答AI使用边界等新问题，导致学术评价体系面临适应性危机。
面对这些挑战，各国学术机构已开始探索应对之策。教育部发布《中小学生成式人工智能使用指南》，倡导“知情使用”与“明确边界”原则；多所高校制定差异化规范，如文科论文AI内容不超20%、理工科不超40%；国际顶级期刊如《自然》《科学》明确AI使用原则，要求在方法部分声明AI使用情况；各机构也在开发专业检测工具并建立多层次审查体系，应对AI滥用风险。
本文旨在探讨AI时代学术诚信的新内涵，分析典型案例的警示意义，并提出基于透明披露的学术诚信新范式，为构建健康、可持续的AI学术生态提供系统性思路。我们认为，AI时代的学术诚信不应停留在简单的禁止或放任，而是需要构建一种同时鼓励创新和维护学术诚信的新机制，这一机制的核心是透明披露和规范使用。
一、AI时代学术诚信的根本性挑战与案例警示
AI技术给学术诚信带来的挑战不仅是技术层面的，更是概念和伦理层面的。首先，AI生成内容具有“半创造性”特征，处于人类独创与机械辅助之间的模糊地带。当研究者使用ChatGPT生成文献综述或提供研究框架时，这些内容既非完全原创，又不仅是工具辅助，传统的引用与署名规范难以适用。这导致学术归属出现“主体缺位”——AI不具备作者资格，人类又非内容直接创造者，归属认定陷入困境。
其次，AI参与学术活动的程度从简单文本润色到核心思想构建跨度极大，且过程常不可见。研究者可能在构思、写作、分析各环节使用AI，但贡献比例难以量化：是按字数计算，还是基于思想原创性？更重要的是，AI参与常常改变思维路径本身，使传统基于“谁做了什么”的学术透明与学术贡献机制失效。即使有研究者愿意声明AI使用情况，也难以准确描述AI的实际贡献。
同时，现有AI检测技术面临严重局限。例如，DetectGPT等检测工具对纯AI生成内容的识别准确率尚可，但对经人工修改的混合内容误判率高达30%以上。更严峻的是，检测与反检测之间形成“军备竞赛”态势——新型AI可通过“人类化改写”轻易规避检测，使技术监管面临持续挑战。这意味着，仅依靠技术手段很难确保学术诚信，必须寻求更综合的解决方案。
这些挑战不是理论推测，已有多起真实案例揭示了AI不当使用的严重后果。2024年2月，《Frontiers in Cell and Developmental Biology》期刊撤回一篇关于精原干细胞的论文，原因是其插图由Midjourney生成且存在明显错误——实验大鼠被描绘有四个睾丸，标签含生造词汇。该论文发表仅三天即被撤稿，创下“最短命论文”纪录。这一案例暴露了AI生成科学图像的风险，以及同行评议对AI内容的审查漏洞。
同样引人深思的是，2023年9月《Physica Scripta》撤回一篇物理学论文，成为首例因ChatGPT使用而撤稿的SCI论文。该论文被发现包含“Regenerate response”等ChatGPT特有提示词，表明作者直接复制AI输出而未审核修改。2024年7月，《Medicine》期刊撤回一篇关于碱性水治疗痛风的论文，因其医学插图由AI生成且存在明显错误，如手臂和小腿骨骼数量异常。
这些案例共同揭示了AI学术应用的三重风险：技术局限导致的事实错误、审核机制的系统性失效，以及学术诚信意识的普遍缺失。更值得注意的是，这些撤稿事件反映出不同学科对AI使用的敏感度差异。医学研究因直接关系健康安全，对AI生成内容的容忍度最低；自然科学对数据准确性要求极高，也对AI生成图表持谨慎态度；而人文社科则主要关注思想原创性。这种学科差异性暗示我们，AI使用规范不应一刀切，而需要差异化设计。
二、重构AI时代的学术诚信理念：从禁止到规范
在应对AI带来的学术诚信挑战方面，学术界已有多种尝试。然而，从实施角度看，采取相对“一刀切”的路径面临三重挑战：首先，随着AI技术的发展，其参与学术研究的程度和方式将更加多样化，很难用简单的“核心/非核心”二分法界定；其次，当前文字类AI内容的检测技术尚不完善，难以对混合内容进行准确判断，规范的执行面临技术瓶颈；最后，过于严格的禁止性规定可能导致研究者隐瞒AI使用情况，反而不利于学术透明。
面对AI带来的挑战，学术诚信理念需要进一步发展和扩展。如前所述，学术诚信一直建立在“明确贡献”与“适当归属”两大基础上，但AI的出现使这些原则面临新的实施挑战。核心转变不是抛弃这些原则，而是将其延伸至人机协作场景：从传统的人类合作者之间的“明确贡献”，扩展为包含AI在内的“透明协作”；从简单的文献“适当归属”，扩展为全方位的“过程披露”。
这一转变将关注点从“是否使用AI”转向“如何合理使用AI并明确披露”，承认AI作为一种特殊“协作者”的存在。这并非对学术诚信原则的颠覆，而是在新技术环境下对其的深化和具体化，使学术透明度的理念能够适应人机协作的新模式。这一转变基于对学术生产本质的理解——学术价值在于推动知识边界与思维拓展，AI辅助可被纳入创造过程，但必须遵循透明原则。
其次，学术规范需从“引用规范”到“协作规范”转变。传统引用规范基于文献资料等静态内容，而AI参与是一种动态协作。因此，需建立新型“协作规范”，明确AI与人类的责任边界。这包括：明确操作过程、区分AI与人类的贡献、验证AI输出、对结果负责。这种规范不再仅聚焦于“引用什么”，而是关注“与AI如何互动”的过程，它重新定义了学术创作的过程性特征。
同时，学术评价需从“结果评价”到“过程评价”转型。传统学术评价主要关注最终成果，但AI时代需要更重视研究全过程。这种转变反映在要求研究者提交思路演变记录、提示词使用历史、修改痕迹等过程性材料，强调思维过程而非仅看结果。这不仅有助于评估真实能力，也促进了对AI辅助过程的反思与优化，使学术创作更加自觉和透明。
基于以上理念重构，我们提出学术透明的四级框架，为AI使用设定差异化规范。资源级透明是指AI仅作为资料检索与整理工具，类似传统数据库，此类使用需简要声明工具名称；辅助级透明是指AI提供表达优化或结构建议，但不直接生成核心内容，需声明优化范围和人工判断过程；共创级透明是指AI参与核心内容生成，但在人类主导下进行，需详细记录AI提示词、生成内容及人工修改过程；主导级透明是指AI生成大部分内容，人类主要进行选择与修正，在大多数学术场景应谨慎采用，若使用则需全面披露。
这一分级框架既承认AI在不同层次的合理使用，又为每一层次设定相应的透明义务，实现包容与规范的平衡。它打破了“用或不用”的二元对立，为研究者提供了清晰的行为指引，也为学术机构提供了差异化管理的基础。
三、构建透明有效的AI使用披露机制：从理念到实践
将学术诚信新理念转化为实践，核心在于建立标准化、可操作的AI使用披露机制。首先，我们建议在学术成果中引入标准化AI使用声明，包含四大核心要素：基础信息区明确使用的AI工具名称、版本、功能类型；使用范围区详细说明AI在哪些环节、何种程度参与创作；贡献度区对AI贡献比例进行合理估算与说明；验证说明区说明对AI输出的验证过程与人工修正情况。
标准化AI使用声明应具备实用性与可操作性，可考虑设计不同场景的标准模板。例如，对于学术论文，可在方法部分设立“AI贡献声明”小节，包含四大要素：基础信息区需明确使用的具体AI模型名称、版本号和访问日期，如“本研究采用ChatGPT-4o（2025年3月版）辅助完成部分内容分析”；使用范围区应细化到具体章节或功能环节，如“AI用于文献综述初稿生成（第2章第1节）、数据可视化（图3-5）和表达润色（全文）”；贡献度区可采用定量与定性相结合的方式，如“全文约25%内容由AI辅助生成，主要集中在背景介绍部分，核心分析与结论均由作者独立完成”；验证说明区则需说明验证方法，如“所有AI生成内容均经人工核实并通过X数据库交叉验证”。
期刊和学术机构可将此模板直接纳入投稿系统和论文模板中，作者只需按要求填写相关内容即可，降低合规成本。实际操作中，这类声明可通过AI使用日志自动生成，作者只需确认并必要时修改，进一步简化流程。同时，为确保声明准确性，可要求提交关键AI交互记录作为附件，类似于实验数据的存档要求。
鉴于学科差异，AI使用披露机制应体现差异化原则。人文社科领域强调思想原创性，AI主要用于资料整理和表达优化，文科论文AI生成内容比例建议控制在20%以内，且核心论点必须由人类提出；理工科领域允许更广泛的AI辅助，尤其在代码开发、数据处理环节，AI比例可适当放宽至40%，但创新性方法、理论推导仍需人工主导；医学健康领域对涉及医疗决策、健康建议的内容实施最严格限制，禁止AI生成临床图像、病例数据；艺术设计领域则需明确创意构思与技术实现的边界，鼓励AI在技术层面辅助，但创意概念应保持人类主导。
这些差异化标准应由各学科领域的专业学会制定细则，形成共识文件，再由期刊和学术机构根据自身特点调整采纳。在实施初期，可先在部分期刊或会议试点，收集反馈后再逐步推广，确保标准既有理论基础，又具实践可行性。
然而，仅有规范还不足以确保其能够落地，还需要建立多层次协同的实施机制。在国家层面，教育、科技主管部门应制定基本原则和指导框架，明确AI使用的法律地位；在行业层面，学术期刊、学会组织需制定统一的AI使用披露标准，将透明度要求纳入投稿指南；在机构层面，高校、科研院所应建立AI使用监管和审核机制，将学术透明纳入内部治理体系；在学科层面，各学科应根据特点制定差异化实施细则，体现学科特性。
这一多层次机制的关键在于层层落实、责任到人，避免成为“空中楼阁”。具体实践中，可采用从试点、评估到推广的渐进式路径，先在重点期刊、高校及研究机构试行，积累经验后再全面推广；同时建立反馈与调整机制，定期评估规范实施效果，根据技术发展和实践反馈及时优化规则，确保机制既有原则性又有灵活性，能够适应AI技术的快速演进。
同时，技术支撑不可或缺。应开发AI使用日志系统，帮助研究者记录与AI的交互历史；研发贡献标识技术，自动标记内容来源；构建透明度验证机制，确保披露信息的真实性。这些技术工具能大幅降低透明披露的操作成本，提高执行效率，使规范不至于成为研究者的额外负担。
值得注意的是，透明机制的建立不应被视为对学术创新的限制，而应成为促进创新的积极力量。明确AI使用细节有助于提高研究的可复制性，这是科学创新的基础条件；透明要求将推动更高效、更规范的AI使用方法研发，形成方法学创新；明确的人机协作规范为学术创新开辟新型研究范式，拓展知识生产的可能性。因此，透明披露机制不是给创新“设限”，而是为创新提供更可持续的框架。
四、技术与制度协同：AI内容标识的前沿进展
在构建透明披露机制的同时，AI生成内容标识技术也在快速发展，为透明披露提供坚实的技术支撑。2024年10月，谷歌DeepMind在《自然》杂志发表了一项关于AI文本水印的重要研究，这一技术进步为学术诚信问题提供了新的解决思路。他们开发的SynthID-Text能够在AI生成文本的过程中嵌入不可见的“水印”，这一技术已经在Gemini聊天机器人上进行了大规模部署，服务数百万用户，被认为是首次在现实世界中规模化应用的文本水印技术。
与图像水印相比，文本水印面临更大挑战，因为单词是唯一可以更改的变量，可调整空间有限。为解决这一问题，SynthID-Text引入了“Tournament采样算法”，将水印整合到大语言模型文本的生成步骤中，以一种隐秘但有规律的方式标记模型选择的词语。该技术通过调整模型在生成过程中的概率分布，使得生成的内容具有某种统计特征，这种特征对人类读者完全不可见，但可通过特定密钥检测。由于密钥复杂性，试图删除、擦洗水印或伪造水印将变得极其困难。更重要的是，即使文本经过第二个语言模型解释或部分修改，该水印仍可被检测到，展现出较强的鲁棒性，同时不会降低文本生成速度和质量。
这类水印技术为学术诚信提供了新的技术路径。在学术环境中，水印技术可以与机构政策紧密结合，支持学术透明度。期刊与学术机构可以利用水印检测技术在投稿审核阶段自动识别AI生成内容，确保作者遵守声明义务；对于已发表的学术内容，水印技术能够帮助追溯内容的来源，确定是否由特定AI系统生成，为学术归因提供技术依据；不同学科还可以根据特点调整水印强度，实现技术层面的差异化管理，如医学和实验科学领域可采用更严格的标准，而理论研究领域可采用更灵活的配置。
然而，技术与制度的协同仍面临诸多挑战。瑞士联邦理工学院的研究表明，任何水印都可能被“擦洗”掉，甚至被用于欺诈，即将水印应用于人工创作的文本，给人一种AI生成的假象。此外，水印技术需要在模型生成阶段嵌入，对于已经部署的开源模型难以追加实施；不同机构的水印标准不一，也可能导致检测结果不一致，增加了学术机构采纳这一技术的复杂性。
从长远来看，AI内容标识需要技术与制度的双重演进。一方面，需要不断提升水印技术的鲁棒性和适应性，使其能够应对更复杂的使用场景和可能的对抗性攻击；另一方面，需要完善相关法规，如今年9月1日起实施的《生成合成内容标识办法》，推动建立行业共识。谷歌已将SynthID-Text开放给开发者，希望其他AI模型开发人员能够接受并将水印与自己的系统集成，这种开放共享的态度有助于形成技术标准，为制度建设奠定基础。
这种技术与制度的融合正是我们前文所提出的透明披露机制的重要支撑。透明披露机制需要依靠技术手段降低操作成本、提高可验证性，而水印等技术则需要合理的制度设计来规范应用和解释。只有二者相互配合，才能在保障学术创新活力的同时，维护学术生态的健康发展，确保AI技术在学术领域的良性应用。随着技术的进步和制度的完善，我们有理由相信，AI时代的学术诚信问题将找到更加平衡和可持续的解决方案。
五、迈向人机协同的学术新生态
随着AI技术持续进化，学术诚信治理需要更具前瞻性的思考。一方面，应从静态规范转向动态治理体系。动态治理体系比固定规则更能适应技术变革带来的持续挑战，是学术诚信长期可持续的关键。这意味着学术诚信治理应该建立覆盖研究准备、实施、发布全流程的监管机制，将伦理考量纳入AI技术设计与应用全过程，强化AI伦理素养教育，培养负责任使用的意识与能力。
另一方面，需要推动从规范到文化的转变。再完善的规则也难以覆盖所有情况，真正有效的学术诚信保障来自内化的学术文化。应将AI伦理纳入学术培训体系，强化对透明价值的认同，培养研究者的自觉意识。只有当透明披露成为学术共同体的普遍期望和自觉行为，而非被迫的合规要求，学术诚信才能真正适应AI时代的挑战。
然而，AI时代学术诚信建设仍然面临诸多挑战。AI贡献度的量化依然是一个难题，无论是基于字数、工作量还是思想原创性的计算方法都存在局限；差异化与统一性的平衡需要更多实践探索，既要尊重学科特点，又要维持基本标准的一致性；技术检测与人工判断的结合方式仍在摸索中，需要平衡准确性、操作成本和隐私保护；从外部规范到内在文化的转变也非一朝一夕，需要长期的价值引导和制度塑造。这些挑战不是学术诚信建设的障碍，而是进一步深化研究和实践的方向。
AI时代的学术诚信不应停留在传统的禁止性规定，而应构建基于透明披露和规范使用的新范式。这一变革既是技术形态的升级，更是学术规范的巨大进步。透明披露机制作为核心环节，为学术活动从纯人类智力劳动向人机协同模式的转变提供了伦理基础和实践指南。在此基础上，我们既能充分发挥AI的效率优势，又能守护人类学术探索的独特价值；既能促进知识生产的创新与高效，又能确保学术活动的透明与可信。学术诚信新范式的构建不是对创新的限制，而是对创新更可持续、更有价值的引领，它将成为推动人类知识体系健康发展的重要保障。
AI技术持续进步，学术诚信规范的建设之路也随之铺开。只有不断反思、调整和完善，才能确保学术活动在技术变革中保持其核心价值和社会信任。这是学术共同体的集体责任，也是每个研究者的个人使命。（作者为复旦大学马克思主义研究院人工智能伦理与意识形态安全创新团队 刘清扬 李凌）
