核心內(nèi)容摘要
AI參與科研，邊界在哪里，【記者觀察】自大型語言模型問世以來，人工智能(AI)已廣泛應用于知識獲取、數(shù)據(jù)分析和學術(shù)寫作等領(lǐng)域，顯著提升了學習與研究效率。但AI賦能科學研究的同時，也催生了“AI洗稿”“數(shù)據(jù)裝飾”“代筆”等一系列
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當過山車遇到狂風驟雨：極端天氣來了，游樂設施安全嗎甘肅蘭州西固區(qū)，河南安陽湯陰縣，云南昆明呈貢縣，廣東陽江江城區(qū)，安徽淮南潘集區(qū)，山東青島黃島區(qū)，海南?？诿捞m區(qū)，吉林長春綠園區(qū)，江西九江廬山區(qū)，遼寧錦州黑山縣，貴州黔東南天柱縣，湖北十堰竹溪縣，貴州安順鎮(zhèn)寧布依族苗族自治縣，安徽蕪湖鏡湖區(qū)，甘肅天水秦安縣，福建漳州平和縣，云南曲靖陸良縣，安徽滁州鳳陽縣，山東青島城陽區(qū)
第19號臺風“紫檀”停止編號售后服務電話全國服務區(qū)域：，河南安陽安陽縣，湖南邵陽洞口縣，四川內(nèi)江資中縣，河北省滄州任丘市，江西贛州會昌縣，江蘇南京秦淮區(qū)，黑龍江省大慶肇源縣，黑龍江省大興安嶺呼中區(qū)，青海果洛久治縣，貴州遵義鳳岡縣，北京市昌平區(qū)，山東煙臺牟平區(qū)，云南大理劍川縣，四川達州開江縣，甘肅慶陽寧縣，河南平頂山汝州市，甘肅白銀景泰縣，河南南陽方城縣
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聚焦2026數(shù)博會｜貴州：構(gòu)建“算力，重慶豐都豐都縣，河北省衡水饒陽縣，黑龍江省牡丹江西安區(qū)，安徽宿州靈璧縣，新疆伊犁新源縣，廣東云浮羅定市，山東濰坊青州市，江西九江九江縣，四川成都都江堰市，云南臨滄鎮(zhèn)康縣，貴州黔東南黎平縣，湖北十堰丹江口市，浙江溫州龍灣區(qū)，云南大理劍川縣，河北省邢臺任縣，安徽阜陽潁東區(qū)，福建泉州豐澤區(qū)，云南玉溪通?？h
華大智造2026年中報：營收雙位數(shù)增長、現(xiàn)金流連續(xù)為正，業(yè)績修復迎來拐點，廣東揭陽揭西縣，四川成都錦江區(qū)，遼寧沈陽鐵西區(qū)，甘肅蘭州西固區(qū)，四川成都雙流縣，陜西西安長安區(qū)，新疆和田于田縣，重慶綦江綦江縣，四川資陽簡陽市，山西呂梁中陽縣，湖北宜昌當陽市，內(nèi)蒙古呼和浩特玉泉區(qū)，內(nèi)蒙古烏海海勃灣區(qū)，湖北咸寧崇陽縣，廣西梧州岑溪市，河北省承德寬城滿族自治縣，山東聊城陽谷縣，湖南常德澧縣
耕地保護和質(zhì)量提升法草案三審稿增加多方面規(guī)定，內(nèi)蒙古烏蘭察布卓資縣，新疆烏魯木齊米東區(qū)，浙江衢州江山市，浙江臺州玉環(huán)縣，安徽滁州明光市，遼寧大連長?？h，江西南昌新建縣，山東青島萊西市，湖北武漢東西湖區(qū)，陜西渭南潼關(guān)縣，廣西南寧江南區(qū)，四川巴中通江縣，黑龍江省黑河嫩江縣，青海玉樹治多縣，湖北十堰房縣，福建廈門思明區(qū)，黑龍江省伊春美溪區(qū)，黑龍江省哈爾濱依蘭縣
【記者觀察】
自大型語言模型問世以來，參科人工智能(AI)已廣泛應用于知識獲取、研邊數(shù)據(jù)分析和學術(shù)寫作等領(lǐng)域，界里顯著提升了學習與研究效率。參科
但AI賦能科學研究的研邊同時，也催生了“AI洗稿”“數(shù)據(jù)裝飾”“代筆”等一系列新型科研誠信問題。界里以“算法參與”為特征的參科科研模式，導致了貢獻界定模糊、研邊研究過程不透明、界里結(jié)果可解釋性下降等一系列新問題。參科更復雜的研邊是，AI系統(tǒng)可能攜帶算法偏見，界里甚至生成虛假或誤導性內(nèi)容，參科這使研究結(jié)果的研邊可靠性面臨嚴峻挑戰(zhàn)。
如何應對這些新挑戰(zhàn)，界里已成為關(guān)乎科學事業(yè)健康發(fā)展的重要課題，記者就此進行了調(diào)研采訪。
AI浪潮下，新舊問題漸次浮現(xiàn)
“AI對學術(shù)出版生態(tài)最核心的沖擊，是科研生產(chǎn)力的大幅提升與滯后的科研生產(chǎn)關(guān)系之間矛盾的加劇。”清華大學圖書館館長金兼斌觀察到，一方面，從科學問題的提出與篩選到學術(shù)成果的產(chǎn)出，AI都在深度賦能科研；另一方面，從數(shù)據(jù)、圖表造假到論文的AI生成，科研過程中的AI濫用日益嚴重，“學術(shù)誠信事件頻發(fā)，論文撤稿大量增加。撤稿論文中有明顯AI參與生成的比例顯著高于非撤稿論文”。
在金兼斌看來，學術(shù)誠信并非新問題，只是在AI時代被進一步放大，有了新的造假途徑和方式；但新問題同樣存在——人們開展科研的方式正在被重塑?！氨热缥墨I綜述環(huán)節(jié)，今后會越來越依賴AI完成。沒有進入學科知識大模型語料的文獻，對后續(xù)研究的影響將趨近于零?！苯鸺姹笳f。
上海交通大學醫(yī)學院圖書館館長仇曉春則從另一個角度感受到?jīng)_擊：當AI參與論文的起草、構(gòu)思甚至數(shù)據(jù)生成，傳統(tǒng)的作者概念受到根本挑戰(zhàn)，AI生成的文本模糊了抄襲與創(chuàng)新的界限；一些審稿人用AI撰寫評審意見，導致評議質(zhì)量下滑、內(nèi)容趨同?！啊甈ublish or Perish’(不發(fā)表就出局)的循環(huán)加劇，此前側(cè)重文獻計量分析的學術(shù)評價體系面臨風險?！背饡源赫f。
對于這些問題，F(xiàn)rontiers(前沿)出版社首席執(zhí)行總編范洺菘提出：“一個非常明顯的趨勢是，AI已經(jīng)成為科學研究和新興技術(shù)的基礎設施。”在他看來，治理的起點在于區(qū)分“誠實使用AI”與“惡意使用AI”——很多非英語母語的科研人員用AI提升論文語言質(zhì)量，“他們只是用工具改善了論文表達，這沒有任何問題”；而用AI編造虛假內(nèi)容冒充真實研究成果，則必須被識別和阻斷。
還有一些新問題?！氨热纾珹I的介入模糊了責任邊界。大模型生成的錯誤或‘幻覺’內(nèi)容，應被視為‘誠實的錯誤’還是歸責于使用者？大模型能否作為作者或共同作者？”中國科學院院士梅宏在接受采訪時舉例說，“操縱AI審稿”等新伎倆已經(jīng)出現(xiàn)，如在論文中隱藏“僅限正面評價”的指令，以欺騙AI評審系統(tǒng)。
算法的尺，能量得出真貢獻嗎？
技術(shù)與規(guī)則之外，更深層的是AI對科研評價體系的影響。
“‘唯論文’導向的學術(shù)考評制度，是導致各種學術(shù)誠信和學術(shù)出版問題的源泉。”金兼斌直言，基于發(fā)表量、引用量的量化考評，不斷制造學者對論文發(fā)表的需求和大學對于排名的追逐，“學術(shù)出版過度商業(yè)化的傾向正在異化科學研究和學術(shù)發(fā)表的本質(zhì)，掠奪性期刊、論文工廠、署名交易正是這種異化的直接表現(xiàn)”。
對此，金兼斌建議，大力加強本土優(yōu)秀學術(shù)期刊建設，推進本土預印本平臺和機構(gòu)知識庫建設；圖書館則應充分發(fā)揮掌握本校科研教學數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，打破簡單依賴發(fā)表量和引用量的考核模式，推動構(gòu)建多元考評體系。
然而，更深層的挑戰(zhàn)在于，“唯論文”評價體系已經(jīng)難以適應AI for Science(人工智能驅(qū)動的科學研究)帶來的科研活動多元化特征。中國科學院院士、北京大學教授鄂維南在接受采訪時就表示，科研成果的體現(xiàn)形式不應再局限于期刊論文這一“中間態(tài)”。
“一個革命性的想法、一套高質(zhì)量的科學數(shù)據(jù)、一個被廣泛使用的軟件工具，其科學價值與社會影響力，可能遠超一篇普通論文?！倍蹙S南透露，目前正在探索基于大數(shù)據(jù)的新一代評價方法，“利用‘玻爾平臺’等新型基礎設施匯聚的科研全過程數(shù)據(jù)，我們可以嘗試對科研人員的‘想法—工具—數(shù)據(jù)—論文’這一全鏈條貢獻進行更精細、更公正的度量”。
“這將有助于引導科研人員回歸解決真問題的軌道，減少為發(fā)表文章而進行的重復性、跟風式研究，把寶貴的智力資源投入真正的原始創(chuàng)新和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)上?！倍蹙S南說。
“唯論文數(shù)量、唯職稱、唯學歷、唯獎項，加上期刊影響因子，本質(zhì)上都是考核人員用來回避深度評價工作的簡便指標?！痹诜稕齿靠磥?，科研評價本身就是非常艱難的工作，真正公平的評價，是深入理解一個人實際完成了什么工作，這項工作的真實價值是什么。
“而AI恰恰能在這里發(fā)揮作用，對不具備特定學科背景的考核人員而言，AI可以成為強大的對標工具，將一個人的工作與同領(lǐng)域的整體水平進行比較?！狈稕齿客瑫r提醒，任何工具都有兩面性，如果訓練數(shù)據(jù)本身無法覆蓋科研全鏈條貢獻，或者算法設計陷入另一種簡化主義，那么看似客觀的AI評分反而可能制造出更隱蔽的偏差，讓評價失去應有的深度與溫度。
數(shù)據(jù)的鏡，能照見責任邊界嗎？
中國科學院院士譚鐵牛警示：AI生成的虛假或錯誤內(nèi)容，若未被有效識別而進入學術(shù)傳播鏈條，長期危害不容小覷。“人工智能對于科學研究而言，既是賦能創(chuàng)新的‘阿拉丁神燈’，也可能是開啟風險的‘潘多拉魔盒’。”譚鐵牛說。
在此背景下，讓原始數(shù)據(jù)可獲取、可核驗，便成了驗證科研誠信的直接途徑。
金兼斌認為，需要從制度與技術(shù)兩個維度劃定責任邊界。他呼吁，應建立覆蓋研究全周期的數(shù)據(jù)透明規(guī)范，要求科研人員在發(fā)表成果時，同步提交關(guān)鍵原始數(shù)據(jù)、算法代碼與處理流程，并借助區(qū)塊鏈等技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源和防篡改。
“當每一個數(shù)據(jù)點都可以回溯，每一次AI介入都有清晰記錄，‘誠實錯誤’與‘惡意造假’的界限就不難厘清，責任就有了落腳點?！痹诮鸺姹罂磥?，越是AI深度參與的研究，越需要以透明贏得信任，以可復現(xiàn)性作為衡量研究可靠性的核心標尺。
數(shù)據(jù)核驗是守住結(jié)果的底線，而學術(shù)出版的過程同樣需要透明與協(xié)作。
范洺菘建議，應把評審重心放在論文本身，而非作者資歷背景，“我們正探索將傳統(tǒng)同行評審轉(zhuǎn)變?yōu)閷徃迦伺c作者實時互動的協(xié)作式評審，為青年學者提供與資深科學家合作主持專刊、擔任科學編輯的機會”。
這一過程中，AI可以扮演“公正助手”的角色。
“自動隱去作者身份信息，實時分析評審意見是否聚焦于內(nèi)容而非資歷，甚至輔助比對已有研究數(shù)據(jù)，讓青年學者的創(chuàng)新不被盲目的偏見遮蔽。”范洺菘直言，“但工具終歸是工具，協(xié)作式評審的真正溫度，仍來自人與人的坦誠對話，來自前輩對后輩的托舉與信任——這是算法無法計算的價值?！?/p>
審稿公平只是學術(shù)生態(tài)的一環(huán)，更根本的防線在于讓評價體系回歸人的判斷。
“通過構(gòu)建多元賽道、提供長周期支持、嚴守學風底線，努力將制度壓力轉(zhuǎn)化為學術(shù)動力?！背饡源赫J為，圖書館也將迎來從“資源倉庫”向“評價智庫”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵機遇——通過整合多維數(shù)據(jù)、提供多維度影響力報告，幫助評審專家從更多視角理解一項成果的價值。
“但報告提供的是信息而非判決，AI計算出的影響力分數(shù)永遠無法替代同行對一項工作內(nèi)在突破的深刻洞察。”仇曉春直言，“評價改革的核心，正是讓AI成為照亮學術(shù)貢獻全貌的鏡子，而非裁剪人才與創(chuàng)造力的刀子——如此，技術(shù)才能真正服務于人，服務于科學那不可被量化的好奇心與遠見。”
(本報記者 崔興毅)
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優(yōu)化核心要點
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