科学网—论文中的AI生成内容揭示难题
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2026-10-25 08:15
| 个人分类: 圕人堂 | 系统分类: 观点评述
王珂《论文署名，为什么不能是AI？》（ https://blog.sciencenet.cn/blog-829-1558054.html ）结尾为“论文署名是一份严肃的学术责任承诺书。AI可以高效辅助科研，但学术判断与责任归属只能由人来承担。虽然AI不能署名，但只要参与内容生成，就需要主动披露使用情况，可以在方法、致谢或数据声明中写明模型名称、版本、使用环节，并作为原始记录用于复核，而研究者需对AI生成的内容承担最终责任。”
随着生成式AI的快速发展，AI协同科研的深度越来越深。论文中的AI生成内容揭示，受到诸多因素影响，真是一大难题。当前说的声明AI使用，其实更多的是做个样子。因为，各种各样的AI，各种各样的使用场景，很难揭示AI的具体贡献，同时也他人“复现”的可能性微乎其微。某高校学报做过这方面的实验，曾经发表过一组论文，我浏览过。这组论文较好做到了主动披露使用情况，论文的篇幅因此大大增加，但是作为原始记录用于复核的可能性微乎其微。一篇论文，就算从投稿到正式刊发，这是需要一段时间的，在这段时间内，可能已经发生了系列的变化，比如语料源扩充、模型优化、版本更迭，同样的提示词，生成的内容不同，甚至有可能截然相反。AI使用及AI生成内容，存在诸多不确定性因素，存在“信息偶遇”。研究者个体的感知与认知，很有可能对AI生成内容的判断存在偏差。
这种困境是多层次的，远非 “是否如实披露” 一句所能概括。
其一，是技术层面的 “追溯之困”。一篇论文从投稿到刊发，间隔往往以月计甚至跨年。这期间语料源在扩充、模型在迭代、版本在更迭，同样的提示词，昨天与今天生成的内容都可能不同，甚至截然相反。作者此刻自认为如实记录的 “使用说明”，彼时或许已经失真；所谓 “原始记录用于复核”，面对这样动态易变的生成源头，复核者又能核出多少真凭实据？
其二，是责任层面的 “归属之困”。AI 参与得越深，人的贡献边界就越模糊。哪些是作者自己的判断，哪些被 AI 悄悄牵引、放大或改写，作者本人也未必分得清。一旦内容出问题，追责到底该落到哪一环？是提示词设计者，还是采纳生成结果的作者？分工越细，责任越像被稀释进了一池浑水，最终往往不了了之。
其三，是评价层面的 “标准之困”。若要求严格披露，论文篇幅随之膨胀，可披露的完整性、真实性又无法核实 —— 某高校学报那组实验便是例证：篇幅大增，复核价值却微乎其微。若放宽标准，则 “声明” 沦为形式，人人写上一句 “使用了 AI 辅助”，彼此心照不宣。期刊和审稿人夹在中间，既无硬性手段，也无统一尺度，只能各凭经验拿捏，标准自然五花八门。
其四，是认知层面的 “偏差之困”。研究者的个体感知本就受知识背景、经验与当下情境左右，面对 AI 输出的 “信息偶遇”，往往难辨其是否可靠、是否关键。高估者有之，低估者亦有之。这种主观判断上的偏差，让 “是否用对了 AI”“是否被 AI 带偏了” 成了连作者自己都答不上的问题。
困境环环相扣：技术之困让复核落空，责任之困让追责无门，标准之困让披露失真，偏差之困让判断悬空。AI 把科研带进了更深的协作，却也把 “如何证明我写了这篇论文” 这个古老的问题，推到了一个前所未有的复杂地带。
既然如此，我们是否就束手无策？恐怕也未必。关键在于我们如何看待 AI 在论文中的角色，以及把 “揭示” 的目标定在何处。
首先，或可将 “揭示 AI 生成内容” 的目标，从 “精确追溯每一句话的来源”，调整为 “如实说明研究过程中使用了哪些 AI 工具、在哪些环节使用”。前者在技术和实践上几乎不可能实现，后者则属于研究者能力范围之内、也更可操作。在方法部分写清楚用了什么模型、什么版本、承担了什么任务（文献综述、数据分析、语言润色、翻译），读者和评审者据此即可判断：哪些环节的 AI 介入可能影响结论的可信度，哪些环节只是工具性的辅助。
其次，与其让作者自证清白、依赖自觉，不如把责任前置到评审环节。审稿人可以要求作者就关键数据、核心论证、实验过程给出可复核的原始记录 —— 这其实一直是学术规范的基本要求，与是否使用 AI 并无本质区别。AI 介入只是让 “复核” 变得更难，并未改变复核的原则。问题不在于 AI，而在于我们是否放松了对原始证据的坚持。
第三，期刊和学术共同体需要逐步形成约定俗成的披露格式，而非放任各说各话。比如在投稿系统中增加 “AI 使用声明” 必填项，列出使用环节选项；在署名规则上明确 AI 不能作为作者，但可作为工具在致谢中说明。规范越具体、越可执行，作者就越有据可依，也就越少出现 “象征性披露”。
当然，任何规范都有局限。语料扩充、模型迭代、版本更迭这些不确定性，决定了 “复现” 注定难以达成，个体判断也难免偏差。但我们不必因此悲观 —— 学术诚信从来不是靠完美技术手段保证的，而是靠一套哪怕不完美、却持续运转的约束机制。披露的意义，不在于让每一句话都可被机器核验，而在于把 “用了 AI” 这个事实摆到明面上，让同行有审视的机会，也让作者始终记得：署名背后，是必须自己承担的学术判断与责任。
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