摘要： 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）背景下，學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)被放大，包括基于真實(shí)研究的科技論文置信度降低、學(xué)術(shù)不端的科技論文數(shù)量激增、作者責(zé)任無(wú)人承擔(dān)。而原有的風(fēng)險(xiǎn)防范手段僅能較好識(shí)別第三項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于前兩項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效果欠佳，而這兩項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)影響科技論文置信度。鑒于置信度不足的論文通常缺乏足夠的科研事實(shí)支撐，提出把科技論文的審核和科研行為的真實(shí)性、科研結(jié)果的真實(shí)性結(jié)合起來(lái)的監(jiān)管手段，構(gòu)建協(xié)同防范體系。該體系包含長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制、實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制、對(duì)科研單位的監(jiān)督機(jī)制、標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)處理流程，使科技論文刊發(fā)的學(xué)術(shù)規(guī)范更系統(tǒng)更完備，有利于提高研究可靠性、保障科技論文置信度，并有助于提升學(xué)術(shù)風(fēng)氣，提高中國(guó)的國(guó)際學(xué)術(shù)話語(yǔ)權(quán)。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；人工智能生成內(nèi)容；科技論文；學(xué)術(shù)生態(tài)；學(xué)術(shù)監(jiān)管；科研管理

中圖分類(lèi)號(hào)：G311；G230；C931.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1008-4657（2024）05-0081-10

人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content，簡(jiǎn)稱AIGC）是指利用人工智能工具，基于某些預(yù)先設(shè)定或人工智能在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)的算法、模型、規(guī)則，根據(jù)輸入內(nèi)容，進(jìn)行內(nèi)容產(chǎn)生、填充、調(diào)整及形式轉(zhuǎn)化，自動(dòng)生成的新的內(nèi)容。在此過(guò)程中使用的人工智能工具稱為生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱GAI）。

生成式人工智能已被廣泛應(yīng)用于生活創(chuàng)作領(lǐng)域，并已滲透到學(xué)術(shù)界。以ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）為代表的基于大語(yǔ)言模型的文本輸出類(lèi)生成式人工智能因其生成內(nèi)容與人工撰寫(xiě)內(nèi)容難于區(qū)分而給出版界帶來(lái)震動(dòng)。實(shí)際上，早在2022年6月，就有以人工智能署名的論文發(fā)表，但直到2023年1月，ChatGPT以共同通訊作者的身份發(fā)表了一篇JCR分區(qū)Q1的論文，才引發(fā)學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。之后，陸續(xù)有ChatGPT署名的論文誕生。由于人工智能生成內(nèi)容在真實(shí)性、學(xué)術(shù)性、創(chuàng)新性上并不能得到保證，加之其他一些法律［ 1-3 ］、學(xué)術(shù)倫理［ 4 ］、價(jià)值觀［ 5 ］上的爭(zhēng)議，學(xué)術(shù)界普遍擔(dān)憂人工智能生成內(nèi)容會(huì)破壞良好的學(xué)術(shù)生態(tài)壞境［ 4，6-9 ］。對(duì)于人工智能生成文本，不同學(xué)術(shù)出版者態(tài)度不盡相同：德國(guó)《自然科學(xué)》允許使用大語(yǔ)言模型生成文本，但要求進(jìn)行人工審查，以保證生成論文的準(zhǔn)確性和可靠性［ 10 ］；《自然Nature》《細(xì)胞Cell》《柳葉刀The Lancet》以及國(guó)內(nèi)的《暨南學(xué)報(bào)（哲學(xué)與社會(huì)科學(xué)版）》《天津師范大學(xué)學(xué)報(bào)（基礎(chǔ)教育版）》禁止將生成式人工智能列為作者，僅允許使用其輔助撰寫(xiě)論文，但需在文中研究方法部分或致謝部分予以聲明；《科學(xué)Science》和國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議（ICML）禁止使用大語(yǔ)言模型生成文本。對(duì)于人工智能生成視覺(jué)資料（圖像和視頻等），由于涉及虛假的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，各學(xué)術(shù)出版者都禁止使用。

AIGC對(duì)科技期刊傳統(tǒng)的論文評(píng)審模式、評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)、出版?zhèn)惱淼仍斐杉眲_擊。有的學(xué)者對(duì)此持很樂(lè)觀的態(tài)度，認(rèn)為出版業(yè)有能力自行解決相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)［ 11-14 ］，也有的學(xué)者對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)表示擔(dān)憂，認(rèn)為規(guī)范和問(wèn)責(zé)機(jī)制是更好的解決之道［ 6，15-18 ］。目前比較系統(tǒng)地提出解決方案的有：蔣雪穎等［ 17 ］和劉寶存等［ 6 ］認(rèn)為可以用技術(shù)手段、出版規(guī)范、問(wèn)責(zé)制度來(lái)解決人工智能生成內(nèi)容濫用的風(fēng)險(xiǎn)；張萍等［ 18 ］認(rèn)為應(yīng)從期刊內(nèi)部管理和外部協(xié)同治理的方面共同防范機(jī)器參與論文寫(xiě)作。以上學(xué)者的解決方案在理論框架上有著較為完整的邏輯，問(wèn)責(zé)機(jī)制也比較完善，但基于“疑罪從無(wú)”的人權(quán)保護(hù)原則，這些方案需建立在人工智能生成文本與人工撰寫(xiě)的文本能準(zhǔn)確區(qū)分的基礎(chǔ)之上，而目前這個(gè)基礎(chǔ)并不存在［ 16，19-20 ］。而且由于生成式人工智能和檢測(cè)技術(shù)在共同發(fā)展，很難期待將來(lái)的檢測(cè)技術(shù)能達(dá)到并長(zhǎng)期維持準(zhǔn)確區(qū)分兩者的狀態(tài)。更何況，由于人工智能大大提升了科研工作效率，在科研工作中使用人工智能及其生成內(nèi)容很難被絕對(duì)禁止，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)其態(tài)度趨于開(kāi)放，認(rèn)為應(yīng)積極迎接這種改變而非抵制［ 21 ］。以往的觀點(diǎn)多基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)視角提出，側(cè)重于辨別及限制在學(xué)術(shù)論文中使用AIGC，然而，對(duì)于科技論文來(lái)說(shuō)，其研究?jī)?nèi)容的置信度遠(yuǎn)比論文撰寫(xiě)方式是由人工撰寫(xiě)或人工智能生成更為重要。AIGC背景下，某些科技論文中可能隱藏?zé)o意中產(chǎn)生的錯(cuò)誤認(rèn)知，實(shí)施效率更高的剽竊、偽造、篡改等學(xué)術(shù)不端行為產(chǎn)生的不實(shí)論文數(shù)量也可能大量增長(zhǎng)。如何防治科技論文置信度降低的科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)已成為科學(xué)界面臨的重要且棘手的問(wèn)題，置信度不足的科技論文如被批量傳播將對(duì)科技學(xué)術(shù)生態(tài)造成破壞，阻礙科技發(fā)展，科技學(xué)術(shù)界亟需一種可執(zhí)行性較強(qiáng)的防范體系來(lái)應(yīng)對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)。

一、科技論文的產(chǎn)生過(guò)程中使用人工智能是大勢(shì)所趨

科技論文與科技期刊的使命是傳播科技研究成果、促進(jìn)科技學(xué)術(shù)交流。因此，如果某種行為有利于傳播科技研究成果、促進(jìn)科技學(xué)術(shù)交流，那么該行為就應(yīng)當(dāng)被科技出版界鼓勵(lì)；反之，如果某種行為阻礙傳播科技研究成果、妨礙科技學(xué)術(shù)交流，甚至把錯(cuò)誤的認(rèn)知當(dāng)成知識(shí)來(lái)傳播、誤導(dǎo)學(xué)術(shù)交流，那么該行為就應(yīng)當(dāng)被拒絕。合理使用人工智能有助于科研成果快速傳播和更新，使用人工智能是科技論文產(chǎn)生方式不可避免的變革和發(fā)展趨勢(shì)。

（一）科技論文特殊的作品價(jià)值判斷標(biāo)準(zhǔn)是基礎(chǔ)

對(duì)于普通作品，作品價(jià)值在于思想的不同表達(dá)。思想與表達(dá)二分法是著作權(quán)法中的一個(gè)重要原則，保護(hù)的是思想的外在表達(dá)形式，而非思想本身。例如，在高等教育教材領(lǐng)域，同一門(mén)課程往往有多個(gè)版本的教材，其思想相同，都是向高校學(xué)生介紹和傳播該門(mén)課程大學(xué)階段需要掌握的知識(shí)體系；但由于各個(gè)作者對(duì)于不同章節(jié)的重要性觀點(diǎn)不同，對(duì)讀者的接受能力的判斷不同，對(duì)知識(shí)的理解角度不同，個(gè)人的寫(xiě)作習(xí)慣也不同等原因，其思想的表達(dá)，即各章節(jié)的設(shè)置及詳略、各種實(shí)例和圖表的選擇、行文風(fēng)格等都有較大的區(qū)別。對(duì)于普通文字作品而言，在思想不變的前提下，表達(dá)的不同可以形成不同的作品價(jià)值。

對(duì)于科技論文，作品價(jià)值在于思想本身的創(chuàng)新?？萍颊撐氖强萍碱I(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文，即對(duì)科技領(lǐng)域中的學(xué)術(shù)問(wèn)題進(jìn)行研究后，記錄科學(xué)研究的過(guò)程、方法及結(jié)果，用于進(jìn)行學(xué)術(shù)交流、討論或出版發(fā)表，或用作其他用途的書(shū)面材料［ 22 ］。創(chuàng)新性是科技論文的核心價(jià)值所在，也是科技論文同行評(píng)議的重點(diǎn)。在表達(dá)上，科技論文大多遵循相對(duì)固定的寫(xiě)作格式，有著相似的平實(shí)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z(yǔ)言風(fēng)格等，并不追求表達(dá)的新穎?？萍颊撐牡膭?chuàng)新性要求其與以往研究相比，對(duì)某個(gè)學(xué)術(shù)問(wèn)題在研究的對(duì)象、方法、結(jié)論這三項(xiàng)至少有一項(xiàng)不同，即思想的不同。對(duì)于科技論文而言，在思想不變的前提下，表達(dá)的不同不能形成不同的作品價(jià)值。按照《CY/T 174—2019 學(xué)術(shù)出版規(guī)范 期刊學(xué)術(shù)不端行為界定》中的相關(guān)定義，這種“表達(dá)的不同”屬于剽竊行為。

決定作品價(jià)值的因素對(duì)于普通作品和科技論文的價(jià)值影響對(duì)比如表1所示。

因此，在科技倫理規(guī)范內(nèi)，如果在撰寫(xiě)科技論文中使用一定的工具或技術(shù)能更為直觀、形象或便捷地表達(dá)思想時(shí)，那么該種工具或技術(shù)便具備了手段價(jià)值，具有合理使用的基礎(chǔ)。

（二）合理使用人工智能促進(jìn)科技成果的產(chǎn)生、傳播和交流

1.推動(dòng)科研進(jìn)程，促進(jìn)科技成果產(chǎn)生

首先，合理使用人工智能提高了科研效率和論文寫(xiě)作效率。在選擇研究課題以及制定研究計(jì)劃階段，可以借助生成式人工智能，收集關(guān)鍵詞或主題相關(guān)參考文獻(xiàn)，并進(jìn)行分類(lèi)和梳理，總結(jié)參考文獻(xiàn)結(jié)論，并幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的信息來(lái)源，實(shí)時(shí)跟蹤研究領(lǐng)域最新進(jìn)展［ 23 ］，生成的團(tuán)隊(duì)成員共享的文獻(xiàn)資源庫(kù)，并支持團(tuán)隊(duì)成員一起補(bǔ)充文獻(xiàn)資料、閱讀、做文獻(xiàn)筆記［ 24 ］，從而增加文獻(xiàn)閱讀階段團(tuán)隊(duì)成員的思想交互，提高閱讀效率，并啟發(fā)創(chuàng)造性的研究靈感，團(tuán)隊(duì)成員產(chǎn)生的靈感也可實(shí)時(shí)記錄、交流，最終促進(jìn)研究課題的選擇以及研究計(jì)劃的制定和完善。在研究進(jìn)行階段，已有的人工智能實(shí)驗(yàn)室技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用階段，目前不僅能預(yù)測(cè)穩(wěn)定存在的無(wú)機(jī)化合物［ 25 ］，而且能在硬件設(shè)備完善的情況下自動(dòng)合成化合物，17天內(nèi)完成相當(dāng)于一名博士研究生10年的工作量［ 26 ］。在論文撰寫(xiě)階段，可利用生成式人工智能歸納、整理研究材料，對(duì)研究數(shù)據(jù)選擇合適的分析方法、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、制作和優(yōu)化統(tǒng)計(jì)表，對(duì)引文進(jìn)行格式檢查、自動(dòng)排序，對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行翻譯和潤(rùn)色以提高文本的可讀性，對(duì)已完成的論文提取摘要等，同時(shí)可以在寫(xiě)作中實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)成員間的實(shí)時(shí)協(xié)作。

其次，合理使人工智能可以增加科技研究者的有效科研時(shí)間。生成式人工智能可快捷地將已有的數(shù)據(jù)和資料整理成向研究單位定期提交的各種總結(jié)類(lèi)、匯報(bào)類(lèi)的文本，令科技研究者這類(lèi)工作時(shí)間大幅縮短；也可將word文檔直接轉(zhuǎn)化為ppt，令科技研究者為各種學(xué)術(shù)交流準(zhǔn)備材料的時(shí)間大幅縮短?？萍佳芯空叻强蒲蓄?lèi)工作的縮短使得在總工作量不變的前提下，其有效科研時(shí)間增加。

由此可見(jiàn)，合理使用人工智能可以將科技研究者從機(jī)械性、重復(fù)性的工作內(nèi)容中解放出來(lái)，通過(guò)提高科研和寫(xiě)作效率及增加有效科研時(shí)間的方式，使研究者能有更多的精力進(jìn)行創(chuàng)新性的研究思考，從而推動(dòng)科研進(jìn)程，促進(jìn)科研成果產(chǎn)生。

特別強(qiáng)調(diào)，以上人工智能生成內(nèi)容在使用時(shí)都應(yīng)人工檢查辨別真?zhèn)巍?/p>

2.縮短科技論文出版時(shí)滯，促進(jìn)科技成果傳播和交流

一是在論文審稿階段，生成式人工智能可以對(duì)論文進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)引，推薦審稿專(zhuān)家，收集相同主題的論文，輔助審稿專(zhuān)家審閱稿件［ 2 ］。人工智能對(duì)于論文中的關(guān)鍵信息報(bào)告不全、統(tǒng)計(jì)方法或結(jié)果錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)剽竊、抄襲等質(zhì)量問(wèn)題能較好識(shí)別，還能輔助審稿編輯排查不規(guī)范表述，檢查引文準(zhǔn)確性。因此，參考人工智能審讀報(bào)告進(jìn)行審讀將提升審稿效率，縮短審稿等待時(shí)長(zhǎng)。二是在退修階段，如果審稿專(zhuān)家較多，評(píng)審意見(jiàn)繁雜，也可利用生成式人工智能匯總和分類(lèi)評(píng)審意見(jiàn)以幫助作者快速理解評(píng)審意見(jiàn)，提高作者依照評(píng)審意見(jiàn)修改論文的效率。三是在編校階段，針對(duì)拼寫(xiě)和語(yǔ)法錯(cuò)誤，參考人工智能校對(duì)建議，可快速修改部分錯(cuò)誤，提高編校效率和質(zhì)量。由此可見(jiàn)，合理使用生成式人工智能將減少科技論文在各流程所花費(fèi)的時(shí)間，從而縮短科技論文出版時(shí)滯，促進(jìn)科技成果傳播和交流。

綜上，合理使用人工智能不僅不會(huì)影響科技論文的作品價(jià)值，反而會(huì)推進(jìn)科研進(jìn)程、縮短科技論文出版時(shí)滯，促進(jìn)科技成果的產(chǎn)生、傳播和交流，因此，科技論文的產(chǎn)生過(guò)程中使用人工智能是不可阻擋的歷史趨勢(shì)。

二、不當(dāng)使用AIGC帶來(lái)科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)

（一）基于真實(shí)研究的科技論文置信度降低的風(fēng)險(xiǎn)

首先，是論文真實(shí)性風(fēng)險(xiǎn)，即客觀方面的置信度風(fēng)險(xiǎn)。第一，使用AIGC文本，若隱含的知識(shí)性錯(cuò)誤未被發(fā)現(xiàn)和改正，會(huì)降低科技論文真實(shí)性。一部分基于大語(yǔ)言模型的生成式人工智能會(huì)在寫(xiě)綜述時(shí)一本正經(jīng)地編造引用并不存在的文獻(xiàn)，在行文上卻看起來(lái)無(wú)懈可擊［ 27 ］；會(huì)按照法律條文和案例的一般格式和行文習(xí)慣編造現(xiàn)實(shí)中不存在的法律條文和案例；也會(huì)在論文中列舉一些與論文內(nèi)容無(wú)關(guān)的方程，可能只是因?yàn)榘凑照撐牡囊话憬Y(jié)構(gòu)，此處應(yīng)有方程。如果這類(lèi)錯(cuò)誤沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)和改正，出現(xiàn)在正式發(fā)表的科技論文里，那么該論文的真實(shí)性將無(wú)法保證。第二，誤用AIGC圖片作為實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像，會(huì)降低科技論文真實(shí)性。很多實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的微小區(qū)別、實(shí)驗(yàn)條件與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)應(yīng)關(guān)系都將直接影響研究結(jié)論，使用錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤認(rèn)知，對(duì)研究結(jié)論的置信度帶來(lái)毀滅性打擊。因此，不當(dāng)使用AIGC文本和圖片都會(huì)減低科技論文客觀方面的置信度。

其次，是論文偏離作者本意的風(fēng)險(xiǎn)，即主觀方面的置信度風(fēng)險(xiǎn)。研究?jī)r(jià)值和研究結(jié)論的闡述均含有價(jià)值判斷的內(nèi)容，而人工智能難以實(shí)現(xiàn)價(jià)值判斷，而且即便是技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)，由于作者思想的多樣性，這種技術(shù)上的價(jià)值判斷也很難與作者的價(jià)值判斷完全一致，無(wú)法準(zhǔn)確表達(dá)作者的思想。因此，科技論文的研究?jī)r(jià)值和研究結(jié)論的撰寫(xiě)時(shí)使用AIGC，將可能使得這部分內(nèi)容偏離作者本意，降低科技論文主觀方面的置信度。

總之，即使研究事實(shí)真實(shí)存在，對(duì)AIGC的不當(dāng)使用也會(huì)影響科技論文的置信度，破壞科技學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境，干擾后續(xù)研究者的研究計(jì)劃，阻礙相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)程。

（二）學(xué)術(shù)不端的科技論文數(shù)量激增的風(fēng)險(xiǎn)

雖然虛構(gòu)研究事實(shí)或偽造、篡改研究結(jié)果的學(xué)術(shù)不端行為在學(xué)術(shù)界一直都存在，但AIGC的數(shù)據(jù)巨量化和內(nèi)容創(chuàng)造力的特點(diǎn)［ 28 ］，降低了這類(lèi)行為的實(shí)施難度。人工智能可根據(jù)使用者提供的資料高效形成文本，但如果使用的輸入資料是偽造或篡改的，那么生成的文本也將存在相應(yīng)的學(xué)術(shù)不端問(wèn)題。在AIGC背景下，對(duì)圖片進(jìn)行些微改動(dòng)變得更容易了，這種便捷的技術(shù)手段可能用于偽造、篡改實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像。雖然目前很多檢測(cè)技術(shù)聲稱能檢測(cè)出AIGC，但并不能保證檢測(cè)準(zhǔn)確度。更何況，即便是能準(zhǔn)確地在科技論文中檢測(cè)出AIGC，意義也不大，因?yàn)樵诳萍颊撐闹?，需要?zhǔn)確識(shí)別的是研究數(shù)據(jù)、圖片是否真實(shí)，而非論文的撰寫(xiě)方式如何?？梢?jiàn)，在AIGC背景下，學(xué)術(shù)不端的科技論文的高產(chǎn)與識(shí)別效率的低下形成矛盾。

（三） 作者責(zé)任無(wú)人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)

按照一般的署名原則，對(duì)論文有實(shí)際貢獻(xiàn)的責(zé)任者應(yīng)列為作者，包括參與選定研究課題、制訂研究方案、直接參與全部或主要部分研究工作并作出相應(yīng)貢獻(xiàn)，以及參加論文撰寫(xiě)并對(duì)內(nèi)容負(fù)責(zé)的個(gè)人或單位［ 22 ］。從主體上來(lái)說(shuō)，生成式人工智能是一個(gè)輔助工具，既不是個(gè)人也不是單位，缺乏作為作者的主體資格；從能力和責(zé)任上來(lái)說(shuō)，生成式人工智能不能獨(dú)立發(fā)起原創(chuàng)性研究，也不能對(duì)研究結(jié)果負(fù)責(zé)，并缺乏持有和轉(zhuǎn)讓版權(quán)的能力，即缺乏作為作者的基本能力和責(zé)任。故將其列為作者的行為是不合理的，屬于虛假署名，是學(xué)術(shù)不端行為。我們沒(méi)有在科技論文里為電子表格、畫(huà)圖軟件、數(shù)據(jù)處理軟件署名，當(dāng)然也無(wú)需為生成式人工智能署名，只需對(duì)使用了該工具的論文按照要求如實(shí)填寫(xiě)聲明，并說(shuō)明具體使用情況。

而且，作者責(zé)任還包含倫理、道德等社會(huì)價(jià)值觀的約束，以及各種規(guī)章制度、法律法規(guī)等獎(jiǎng)懲措施的約束，在社會(huì)中生產(chǎn)生活的個(gè)人或單位受其約束，而人工智能由于不存在價(jià)值觀也沒(méi)有對(duì)獎(jiǎng)懲措施的敬畏之心，因而不受約束。

已有論文存在生成式人工智能署名的情況，可以認(rèn)為是其作者出于逃避作者責(zé)任、嘩眾取寵或其他利益理由的不當(dāng)署名行為。例如2022年12月一篇雷帕霉素抗衰老應(yīng)用的論文曾把ChatGPT列為第一作者，而按照學(xué)術(shù)界的慣例，第一作者是選定研究課題、制訂研究方案的研究組織者，或是直接參與全部或主要部分研究工作并作出最大貢獻(xiàn)者，顯然ChatGPT并不在以上兩項(xiàng)之列。

因此，將人工智能署名為作者將使得作者責(zé)任無(wú)人承擔(dān)，既不利于保證科技論文的質(zhì)量，也不利于促進(jìn)研究成果的轉(zhuǎn)化。該風(fēng)險(xiǎn)因目前的審稿體系能有效識(shí)別，防范效果較好。

三、現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)防范手段的不足和困境

科技論文現(xiàn)有的質(zhì)量保障主要通過(guò)科技論文出版環(huán)節(jié)的內(nèi)部處理環(huán)節(jié)和外部規(guī)范（學(xué)術(shù)道德規(guī)范和法律法規(guī)）來(lái)實(shí)現(xiàn)，是以學(xué)術(shù)道德規(guī)范和法律法規(guī)為行為準(zhǔn)則，由科技期刊編輯部主導(dǎo)，作者、同行評(píng)議專(zhuān)家共同參與的質(zhì)量保障體系。

（一）學(xué)術(shù)道德規(guī)范和法律法規(guī)效力不強(qiáng)

道德規(guī)范推行及產(chǎn)生效果需要時(shí)間積累，且不具有強(qiáng)制效力，如沒(méi)有強(qiáng)力監(jiān)管手段的配合，結(jié)果可能不盡人意。為了防范學(xué)術(shù)不端，加強(qiáng)誠(chéng)信治理，并引導(dǎo)相關(guān)利益主體就人工智能生成內(nèi)容使用達(dá)成共識(shí)。2023年9月20日，中國(guó)科學(xué)信息研究所聯(lián)合愛(ài)思唯爾、施普林格·自然、約翰威立國(guó)際出版集團(tuán)制定并發(fā)布了《學(xué)術(shù)出版中AIGC使用邊界指南》［ 23 ］，提出了透明度和問(wèn)責(zé)制、質(zhì)量和誠(chéng)信、隱私和安全、公平、可持續(xù)發(fā)展共五個(gè)原則，提供了一個(gè)符合道德行為的框架，以幫助作者、研究機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)期刊出版單位等就如何合規(guī)合理地使用人工智能生成內(nèi)容做出指導(dǎo)。這是我國(guó)作為科技大國(guó)為維護(hù)學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境做出的重要舉措。該規(guī)范實(shí)施時(shí)間較短，也并未全面?zhèn)鞑ジ采w，且不具備強(qiáng)制力，其效果還有待觀察。

在法律法規(guī)方面，尚未有專(zhuān)門(mén)的法律法規(guī)對(duì)利用人工智能進(jìn)行的各種學(xué)術(shù)不端行為作出規(guī)定。以往科技論文剽竊、偽造、篡改等學(xué)術(shù)不端行為的頻率不高，零星的學(xué)術(shù)不端行為的危害相對(duì)較小，通常達(dá)不到需要法律制約的程度，因而也未針對(duì)其立法。而AIGC背景下，這類(lèi)學(xué)術(shù)不端行為變得越發(fā)頻繁，很可能從零星的學(xué)術(shù)不端行為演變成量產(chǎn)的學(xué)術(shù)不端行為，行為的危害性大大提升。由于生成式人工智能屬于新生事物，尚未積累足夠的案例，立法工作相對(duì)薄弱。我國(guó)2023年5月23日頒布并于2023年8月15日起施行的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，僅用于約束生成式人工智能服務(wù)提供者的行為，尚未有法律法規(guī)用于約束生成式人工智能服務(wù)使用者的行為。

因此，在現(xiàn)階段，用學(xué)術(shù)道德規(guī)范和法律法規(guī)防范AIGC背景下的科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施難度較大，作用效力不強(qiáng)。

（二） 作者責(zé)任需要有效監(jiān)督

在科技論文的形成和發(fā)表階段，作者責(zé)任主要包括兩點(diǎn)：

1.作者應(yīng)對(duì)科技論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量負(fù)責(zé)

首先，在科技論文寫(xiě)作中，對(duì)于科技論文中思想性、創(chuàng)造性較強(qiáng)的部分應(yīng)該采取人工撰寫(xiě)的形式，以保證科技論文的學(xué)術(shù)性、創(chuàng)新性。其次，科技研究者在使用前應(yīng)選擇合適的生成式人工智能工具，并對(duì)論文中使用的AIGC進(jìn)行全面人工審查和修改。大語(yǔ)言模型由于本身特性，導(dǎo)致AIGC的真實(shí)性無(wú)法保障，研究者應(yīng)謹(jǐn)慎使用以ChatGPT為代表的基于大語(yǔ)言模型的生成式人工智能。這種真實(shí)性不足結(jié)果主要由兩類(lèi)原因產(chǎn)生：第一，大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)使用的語(yǔ)料庫(kù)資料以及聯(lián)網(wǎng)補(bǔ)充更新的背景數(shù)據(jù)資料并不都是準(zhǔn)確可靠的，錯(cuò)誤的語(yǔ)料庫(kù)和背景數(shù)據(jù)資料會(huì)產(chǎn)生缺乏真實(shí)性的文本［ 29 ］；第二，大語(yǔ)言模型由于自身設(shè)計(jì)的原因，在語(yǔ)料庫(kù)和背景數(shù)據(jù)資料里缺乏答案的情況下，會(huì)自行編造一個(gè)語(yǔ)法正確、語(yǔ)言邏輯通順、符合該語(yǔ)言寫(xiě)作習(xí)慣的答案，并不考慮其是否符合客觀事實(shí)。例如，對(duì)于5052鋁合金能否通過(guò)熱處理強(qiáng)化，ChatGPT給出了肯定的回答。然而5052鋁合金組織為單相固溶體，其溶解度不隨溫度而顯著變化，屬于不可熱處理強(qiáng)化的鋁合金［ 30 ］。研究者可選擇數(shù)據(jù)來(lái)源更可靠的人工智能工具生成內(nèi)容以減少錯(cuò)誤的產(chǎn)生，如，可選擇Research Rabbit，不僅可以進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，還支持不同用戶間的協(xié)作、共享［ 24 ］。在使用合適的人工智能工具生成內(nèi)容后，再進(jìn)行全面的人工審查和修改以排除錯(cuò)誤。這樣，人工撰寫(xiě)的關(guān)鍵部分可以保證科技論文的學(xué)術(shù)性、創(chuàng)新性，合適的人工智能工具生成的內(nèi)容經(jīng)人工全面審查、修改后可以保證其真實(shí)性，人工撰寫(xiě)內(nèi)容和人工智能生成內(nèi)容有機(jī)結(jié)合，保證了科技論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量。

2.作者應(yīng)對(duì)科技論文的署名行為負(fù)責(zé)

應(yīng)按照署名規(guī)范，根據(jù)參與研究的個(gè)人或單位對(duì)論文實(shí)際貢獻(xiàn)的大小在文中依次署名，不應(yīng)將不符合署名條件的個(gè)人或單位列為作者，不應(yīng)將人工智能工具等列為作者。

那么，依靠作者自發(fā)地履行作者責(zé)任是否能有效控制人工智能生成內(nèi)容帶來(lái)的學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)呢？作者在學(xué)術(shù)道德水平、認(rèn)知水平和責(zé)任心上有較大的差異，并不能保證所有作者都積極自發(fā)履行作者責(zé)任；同時(shí)，科技研究存在競(jìng)爭(zhēng)性，科技論文的寫(xiě)作也屬于較為私密的過(guò)程，對(duì)于作者是否正確履行了作者責(zé)任缺乏有效監(jiān)督。在這種情勢(shì)下，把防范AIGC背景下的科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任寄希望于作者自律顯然是不現(xiàn)實(shí)的。

（三） 傳統(tǒng)審稿體系人力資源有限

生成式人工智能把基于真實(shí)研究的科技論文的寫(xiě)作時(shí)間從數(shù)個(gè)月縮短到幾小時(shí)（極端情況下，一篇論文甚至能在一小時(shí)之內(nèi)能完成初稿），極大提高了論文寫(xiě)作效率。偽造的虛假科技論文由于不需整理研究數(shù)據(jù)，所需的時(shí)間只會(huì)更短。因此，在生成式人工智能全面運(yùn)用到科技論文的寫(xiě)作之后，預(yù)計(jì)置信度不可靠的科技論文投稿量將呈數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)，給科技期刊審稿工作帶來(lái)巨大壓力，科技期刊不得不面對(duì)論文工廠產(chǎn)能跨越式提高帶來(lái)的沖擊。

那么，科技期刊是否可以通過(guò)自身努力來(lái)解決這個(gè)矛盾呢？

科技期刊關(guān)注檢測(cè)工具的更新情況，以技術(shù)手段緩解即將到來(lái)的大量低質(zhì)量論文投稿的沖擊是否可行？趙凱［ 5 ］對(duì)于人工智能生成內(nèi)容在出版行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及趨勢(shì)，提出了人機(jī)協(xié)同審核的構(gòu)想。但是由于技術(shù)水平的原因，目前的人工智能審讀報(bào)告會(huì)遺漏很多錯(cuò)誤，實(shí)用性不強(qiáng)，更何況檢測(cè)工具有其局限性。為了保證審稿質(zhì)量，科技期刊不能以檢測(cè)工具的檢測(cè)結(jié)果直接判定論文的質(zhì)量，而應(yīng)該把檢測(cè)結(jié)果作為參考，以人工閱讀為主，綜合判斷其質(zhì)量。因此，在AIGC背景下，新的形勢(shì)對(duì)科技期刊編輯部的人力資源有了更高的需求。相對(duì)于可能出現(xiàn)的呈數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)的投稿數(shù)量，編輯數(shù)量無(wú)法對(duì)等增長(zhǎng)，編輯部將面臨編輯人力資源不足的問(wèn)題。同行評(píng)議是當(dāng)前大多數(shù)科技期刊審稿的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，同理，編輯部也將面臨審稿專(zhuān)家人力資源不足的問(wèn)題。飛速增長(zhǎng)的論文工廠產(chǎn)能與數(shù)量有限的編輯和審稿專(zhuān)家資源形成矛盾。這將導(dǎo)致平均每篇稿件的審讀時(shí)間將大幅減少，審稿質(zhì)量降低，出版時(shí)滯延長(zhǎng)。

四、 新的協(xié)同防范體系的建立

一方面，現(xiàn)有的以學(xué)術(shù)道德規(guī)范和法律法規(guī)為行為準(zhǔn)則，由科技期刊編輯部主導(dǎo)，作者、同行評(píng)議專(zhuān)家共同參與的質(zhì)量保障體系已不能應(yīng)對(duì)人工智能生成內(nèi)容帶來(lái)的審稿工作量的巨大增長(zhǎng)；另一方面，以論文本身作為判斷研究?jī)r(jià)值依據(jù)的審核方式在可靠性上有著先天不足，無(wú)法確定研究事實(shí)是否存在和研究結(jié)果是否真實(shí)。AIGC背景下，在數(shù)量很大的真假摻雜的科技論文投稿中篩選出置信度可靠、有研究?jī)r(jià)值并符合署名規(guī)范的科技論文，是目前審稿體系所無(wú)法獨(dú)立承擔(dān)的一項(xiàng)任務(wù)，需要一種行之有效的防范體系加以輔助，以應(yīng)對(duì)當(dāng)前困局。

由于科技研究中的純理論研究（如數(shù)學(xué)研究、某些學(xué)科的基礎(chǔ)理論研究）論文還未發(fā)現(xiàn)使用AIGC的情況，本協(xié)同防范體系的建立暫時(shí)將這部分研究排除在考慮之外，僅考慮基于科學(xué)實(shí)驗(yàn)的研究所對(duì)應(yīng)的科技論文。構(gòu)建新的協(xié)同防范體系應(yīng)用于科技論文出版體系如圖1所示。

（一） 長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制

長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制可以防治虛構(gòu)研究事實(shí)的學(xué)術(shù)不端行為。生成式人工智能只能偽造科技論文里的文本、圖片等書(shū)面材料，并不能偽造現(xiàn)實(shí)中發(fā)生的科研事實(shí)。因此，在判斷研究的真實(shí)性上，結(jié)合科研事實(shí)進(jìn)行審核的方式，將比僅依靠審讀書(shū)面材料進(jìn)行審核的方式更為可靠。

各科研單位應(yīng)依托單位已有的各種工作數(shù)據(jù)（包括但不限于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和申報(bào)數(shù)據(jù)），建立長(zhǎng)效的學(xué)術(shù)監(jiān)管體系，定期把本單位科研人員發(fā)表的科技論文與其實(shí)際科研工作進(jìn)行聯(lián)合審核，審查相關(guān)研究行為的真實(shí)性；在此基礎(chǔ)上，對(duì)學(xué)術(shù)不端的研究者進(jìn)行懲處，并對(duì)相關(guān)論文及時(shí)撤稿。AIGC背景下，長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制使得偽造研究事實(shí)的學(xué)術(shù)不端行為事實(shí)清楚、證據(jù)充分，相關(guān)處罰也能落到實(shí)處，將更切實(shí)地懲前毖后。長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制包含以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：

第一，應(yīng)建立完整的科研大數(shù)據(jù)庫(kù)，為長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制提供實(shí)施基礎(chǔ)?？蒲写髷?shù)據(jù)庫(kù)是指對(duì)科研工作過(guò)程中產(chǎn)生的非研究數(shù)據(jù)的各種外部信息進(jìn)行整理、歸納和保存，形成的數(shù)據(jù)庫(kù)。應(yīng)將以下內(nèi)容納入科研大數(shù)據(jù)庫(kù)：1.研究場(chǎng)所和儀器使用記錄?？萍佳芯康膶?shí)驗(yàn)和檢測(cè)一般發(fā)生在特定場(chǎng)所，真實(shí)的研究行為必然會(huì)有相應(yīng)的研究場(chǎng)所，真實(shí)的研究數(shù)據(jù)的產(chǎn)生常常需要使用相關(guān)儀器，這類(lèi)記錄既包含場(chǎng)所或儀器使用時(shí)的紙質(zhì)或電子登記記錄，也包含監(jiān)控記錄或門(mén)禁記錄中人員出入的數(shù)據(jù)。2.采購(gòu)記錄。研究單位通常會(huì)對(duì)常用耗材進(jìn)行集中采購(gòu)和管理，采購(gòu)時(shí)間和相應(yīng)的采購(gòu)清單應(yīng)予以記錄。各項(xiàng)目組除了從公共庫(kù)房領(lǐng)取常規(guī)耗材外，對(duì)于需定制的、保質(zhì)期很短的、需提前預(yù)約的或其他特殊的實(shí)驗(yàn)材料常常會(huì)自行采購(gòu)，采購(gòu)時(shí)間和相應(yīng)的采購(gòu)清單也應(yīng)予以記錄。3.支付記錄。這主要包括項(xiàng)目組自行采購(gòu)材料的支付記錄，以及研究相關(guān)的各種勞務(wù)支出的支付記錄。4.耗材的入庫(kù)、出庫(kù)記錄?？萍佳芯康倪^(guò)程中常常伴隨著實(shí)驗(yàn)材料、藥品及其他耗材的消耗，對(duì)于耗材的入庫(kù)、出庫(kù)應(yīng)專(zhuān)人管理，實(shí)時(shí)記錄。5.設(shè)備的物流接收記錄、安裝記錄、實(shí)驗(yàn)室施工記錄（有的設(shè)備需要特定的電源、通風(fēng)、光照等條件，需要對(duì)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行改造才能安裝）。有些專(zhuān)業(yè)設(shè)備到貨后需廠商上門(mén)安裝，各項(xiàng)目組應(yīng)記錄好接收和安裝的時(shí)間、人員，并附有相關(guān)人員簽字。6.其他能印證科研行為的相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，醫(yī)學(xué)研究對(duì)應(yīng)的病歷信息，教育研究對(duì)應(yīng)的相關(guān)學(xué)生的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、考試成績(jī)，大型儀器所在實(shí)驗(yàn)室的用電記錄等等?？蒲写髷?shù)據(jù)庫(kù)的建立是判斷研究行為真實(shí)性的基礎(chǔ)條件，科研大數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容越完善，越有利于準(zhǔn)確判斷研究行為的真實(shí)性。

第二，應(yīng)建立科研大數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部數(shù)據(jù)自動(dòng)比對(duì)機(jī)制，以保證科研大數(shù)據(jù)庫(kù)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無(wú)誤?？蒲写髷?shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部數(shù)據(jù)自動(dòng)比對(duì)機(jī)制是定期或?qū)崟r(shí)自動(dòng)比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常和矛盾之處，查明原因，及時(shí)更正，以保證科研大數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)確性。對(duì)于不實(shí)填報(bào)應(yīng)要求填報(bào)人限時(shí)提供證明材料予以更正，對(duì)于存在主觀惡意偽造數(shù)據(jù)材料進(jìn)行虛假填報(bào)的行為人應(yīng)予以處罰。常見(jiàn)的異常之處有內(nèi)容的矛盾（如，采購(gòu)清單與入庫(kù)記錄不符）、時(shí)間的矛盾（如，設(shè)備使用記錄早于安裝時(shí)間、安裝時(shí)間早于物流收貨時(shí)間）等。

第三，應(yīng)建立定期的科技論文與科研大數(shù)據(jù)聯(lián)合比對(duì)機(jī)制，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)涉嫌虛構(gòu)科研行為的科技論文。進(jìn)行定期的科研成果統(tǒng)計(jì)時(shí)，將科技論文內(nèi)容與科研大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常和矛盾之處，防范研究人員基于虛假的研究事實(shí)偽造科技論文并發(fā)表。常見(jiàn)的異常之處有內(nèi)容的矛盾（如論文中使用的特殊耗材實(shí)際未采購(gòu)）、時(shí)間的矛盾（如論文實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的時(shí)間早于耗材入庫(kù)時(shí)間、檢測(cè)進(jìn)行的時(shí)間早于該檢測(cè)儀器的安裝時(shí)間）、硬件設(shè)施不能滿足論文所需研究條件等。

第四，應(yīng)允許研究人員提交證明材料進(jìn)行申訴，以準(zhǔn)確判斷數(shù)據(jù)異常和矛盾的原因。數(shù)據(jù)異常和矛盾既有可能是科研大數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤填報(bào)、漏報(bào)造成的，也可能是研究人員偽造科研事實(shí)造成的。例如對(duì)于論文中使用的特殊耗材實(shí)際未采購(gòu)的情況，如研究人員能提供其他途徑獲得該耗材的記錄且記錄被證明為真實(shí)的，則屬于耗材來(lái)源漏報(bào)的情況，應(yīng)對(duì)其申訴予以采納，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中補(bǔ)充該數(shù)據(jù)。

總之，長(zhǎng)效的科研大數(shù)據(jù)比對(duì)機(jī)制將使得虛構(gòu)研究事實(shí)的科技論文失去生存的土壤，讓這種行為的相關(guān)證據(jù)明確、充分，使研究單位可以對(duì)相關(guān)學(xué)術(shù)不端的科技論文及時(shí)撤稿，減少其對(duì)科技學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境的傷害，也讓研究單位對(duì)相關(guān)行為人的處罰有理有據(jù)，并為后續(xù)立法中的相關(guān)罰則的制定提供事實(shí)依據(jù)。這一措施將有效防范AIGC背景下偽造研究事實(shí)的科技論文數(shù)量激增的風(fēng)險(xiǎn)，在其數(shù)量激增的初期遏制住增長(zhǎng)勢(shì)頭，避免論文投稿量跨數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)對(duì)于審稿體系的沖擊。

（二）實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制

實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制可以防治不實(shí)的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像引起的科技論文結(jié)論置信度降低的風(fēng)險(xiǎn)，包含圖片誤用的情況以及剽竊、偽造和篡改圖片的學(xué)術(shù)不端行為。實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制是指對(duì)真實(shí)的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像及其相關(guān)信息予以統(tǒng)一保存?zhèn)浒?，發(fā)放溯源碼，并允許任何人通過(guò)溯源碼查看其對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像及其相關(guān)信息。這一措施可以防治剽竊、偽造和篡改實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像作為研究結(jié)果的學(xué)術(shù)不端行為。實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像對(duì)于研究結(jié)果至關(guān)重要，而對(duì)實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的剽竊（對(duì)他人的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像些微改動(dòng)后使用）和篡改（對(duì)自己的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像修改后使用）卻又很難識(shí)別，更有甚者，在AIGC背景下，直接用人工智能生成的圖片偽造成實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的行為也變得簡(jiǎn)便易行且難以識(shí)別。為保證科技論文中使用的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的真實(shí)可靠，我們可以通過(guò)標(biāo)記真實(shí)的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的方法予以解決。建議參照食品安全領(lǐng)域的做法，建立實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的溯源機(jī)制：由國(guó)家科技主管部門(mén)組織搭建實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像查詢平臺(tái)，各檢測(cè)儀器生產(chǎn)廠商在為檢測(cè)儀器配套的軟件里預(yù)留平臺(tái)接口，在儀器產(chǎn)生實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像時(shí)同步完成該圖的溯源碼生成和備案，備案信息除原圖外還應(yīng)包括儀器信息（生產(chǎn)廠家、儀器型號(hào)、儀器編碼）以及該圖生成的時(shí)間、設(shè)備參數(shù)、IP地址所在地（或儀器備案的安裝地址）。研究者在科技論文中使用到的每一張實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像都應(yīng)提供溯源碼，供編輯、審稿人和讀者后續(xù)查詢。

建立實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制不僅可以防范一部分基于真實(shí)研究的科技論文置信度降低的風(fēng)險(xiǎn)（作者不慎使用錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的情況，或誤用AIGC圖片作為實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像的情況），還從源頭上防范剽竊、偽造和篡改實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像作為研究結(jié)果的學(xué)術(shù)不端行為，使得研究的置信度大大提高。而且，由于包含設(shè)備參數(shù)信息，同領(lǐng)域研究者進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本也將大幅降低。與此同時(shí)，率先建設(shè)實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制會(huì)引導(dǎo)科研nC24SSk4JSPXvPUm/vUiMQ==的學(xué)術(shù)中心向我國(guó)部分轉(zhuǎn)移，對(duì)于提高我國(guó)的國(guó)際學(xué)術(shù)話語(yǔ)權(quán)具有重要意義。

（三） 標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)處理流程

標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)處理流程用于保障協(xié)同防范體系高效運(yùn)行。之前提到的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像溯源機(jī)制給所有讀者提供了發(fā)現(xiàn)將剽竊、偽造和篡改的實(shí)驗(yàn)生成類(lèi)圖像作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的機(jī)會(huì)，并降低了讀者進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本，那么，在讀者重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證失敗的時(shí)候，還應(yīng)為其提供通暢的舉報(bào)渠道和公正透明的處理流程。這一方面保證結(jié)論有誤的科技論文能被及時(shí)撤稿，減少對(duì)科技學(xué)術(shù)生態(tài)的污染；另一方面也可以懲前毖后，警示其他研究者。

標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)處理流程包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：

第一，科研單位應(yīng)公布舉報(bào)所需材料和提交通道。重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)一般應(yīng)為實(shí)名舉報(bào)，舉報(bào)所需材料包含舉報(bào)人信息和舉報(bào)材料。舉報(bào)人信息應(yīng)包含舉報(bào)人實(shí)名信息、工作單位、聯(lián)系方式等。舉報(bào)材料應(yīng)標(biāo)明所舉報(bào)科技論文的標(biāo)題以及出版信息（如所發(fā)表的期刊名、年、卷、期、頁(yè)碼等），并提供舉報(bào)人重復(fù)實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。舉報(bào)提交通道應(yīng)多元、便捷，由于重復(fù)實(shí)驗(yàn)可能在全國(guó)甚至世界各地開(kāi)展，因此重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)應(yīng)至少包含一條能接受異地舉報(bào)者提交舉報(bào)的通道。第二，科研單位應(yīng)要求被舉報(bào)人提供原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)備查。重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)審核通過(guò)后，科研單位應(yīng)要求被舉報(bào)人提供原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，一方面可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審查，另一方面也為研究單位組織重復(fù)實(shí)驗(yàn)提供必要的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。第三，科研單位應(yīng)積極組織重復(fù)實(shí)驗(yàn)?？蒲袉挝患瓤梢砸笳撐淖髡咴谌啼浵竦臈l件下開(kāi)展重復(fù)實(shí)驗(yàn)，也可以組織單位其他科研人員依照該科技論文的原始研究數(shù)據(jù)開(kāi)展重復(fù)實(shí)驗(yàn)，也可以邀請(qǐng)第三方機(jī)構(gòu)依照該科技論文的原始研究數(shù)據(jù)開(kāi)展重復(fù)實(shí)驗(yàn)，重復(fù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果應(yīng)予以公布，并向舉報(bào)人反饋。對(duì)于已確定無(wú)法通過(guò)重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的科技論文，科研單位應(yīng)及時(shí)聯(lián)系相關(guān)出版方（主要是科技期刊）對(duì)該論文撤稿，并視該結(jié)果出現(xiàn)的原因?yàn)楣ぷ魇д`或主觀惡意，給予相應(yīng)處罰。

標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)實(shí)驗(yàn)失敗舉報(bào)處理流程能提高結(jié)論有誤的科技論文處理效率，減少其傳播，降低其對(duì)科技生態(tài)環(huán)境的污染。

（四）對(duì)科研單位的監(jiān)督機(jī)制

對(duì)科研單位的監(jiān)督機(jī)制用于保障協(xié)同防范體系中的科研單位積極履行相關(guān)職責(zé)。因?yàn)榭蒲袉挝粚?duì)結(jié)論有誤的科技論文積極組織重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并及時(shí)撤稿的行為可能影響其學(xué)術(shù)聲譽(yù)，并影響相關(guān)科研人員的基金申報(bào)，常常不符合科研單位的短期利益，所以科研單位有可能做出包庇行為，不處理相關(guān)科技論文和科研人員，并隱瞞該情況。因此，科研主管部門(mén)對(duì)科研單位的監(jiān)督機(jī)制是科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)同防范體系有效運(yùn)行必不可少的保障。在監(jiān)督上可以采取不定期抽查、開(kāi)放常規(guī)的投訴渠道等方式。對(duì)包庇行為可以通過(guò)處罰科研單位負(fù)責(zé)人、扣減該單位下年度科研撥款、限制該單位基金項(xiàng)目申報(bào)等方式進(jìn)行懲處。

五、結(jié)語(yǔ)

合理使用人工智能不會(huì)影響科技論文的價(jià)值，反而有助于研究者高效完成科技論文，并縮短出版時(shí)滯，從而有利于科技研究成果的快速傳播，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流，因此，人工智能在科技論文中的使用是不可避免的歷史發(fā)展趨勢(shì)。在AIGC背景下，雖然科技學(xué)術(shù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)變大了，但這種風(fēng)險(xiǎn)是可以通過(guò)適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)防范的。本研究把科技論文的審核與科研事實(shí)結(jié)合，提出構(gòu)建基于科研事實(shí)的協(xié)同防范體系，該體系兼顧了當(dāng)前技術(shù)水平和實(shí)施的經(jīng)濟(jì)成本，在科研管理的實(shí)踐上具有較高的實(shí)用性。該體系的構(gòu)建可使科技論文刊發(fā)的學(xué)術(shù)規(guī)范更系統(tǒng)更完備，有利于提高研究可靠性，保障科技論文置信度，并有助于提升學(xué)術(shù)風(fēng)氣，提高我國(guó)的國(guó)際學(xué)術(shù)話語(yǔ)權(quán)。期待本研究能為良好的科技學(xué)術(shù)生態(tài)建設(shè)提供一點(diǎn)新思路。

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Construction of Collaborative Prevention System of

Scientific and Technological Academic Ecological

Risks under the Background of AIGC

XU Liqun

Abstract： In the context of artificial intelligence generated content （AIGC）， academic ecological risks are amplified， including the risk of decreased credibility of scientific papers based on real research， the risk of a surge in the number of scientific papers based on academic misconduct， and the risk that the author is not held accountable. However， the original risk prevention method can only identify the third risk well， while the identification effect of the first two risks which will both affect the credibility of scientific and technological papers is poor. In view of the fact that papers with low credibility usually lack sufficient support of scientific research facts， we propose to combine the review of scientific papers with the authenticity of scientific research behavior and results to build a collaborative prevention system. The system includes a long-term big data comparison mechanism for scientific research， an image traceability mechanism for experimental generation， a supervision mechanism for scientific research institutions， and a standardized process for reporting and handling repeated experimental failures， which makes the academic norms of scientific and technological papers more systematic and complete， and is conducive to improving research reliability and guaranteeing the credibility of scientific and technological papers. It also helps to enhance the academic atmosphere and improve China's international academic discourse power.

Key words： Generative artificial intelligence; Artificial intelligence generates content; Scientific and technological papers; Academic ecology; Academic supervision; Scientific research management