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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

孙书军:AI可以辅助科研,学术责任必须由人承担

2026-09-17
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孙书军:AI可以辅助科研,学术责任必须由人承担


李媛 / 中国科学报


一篇手稿在同行评审中被质疑引用有误,或引用了根本不存在的文献。面对期刊询问,作者承认使用ChatGPT撰写手稿,却没有核实生成内容及其来源。作者提出删除相关内容、重新修改,稿件最终仍遭拒绝。9月11日,在主题为“学术与科研场景下的AI”的第十七届创新发展论坛上,《虚拟现实与智能硬件》编辑部主任孙书军在报告中介绍的一起案例。


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《虚拟现实与智能硬件》编辑部主任孙书军。摄影:张喆


会场上,他以《学术出版中AIGC使用规则边界》为题,从出版实践出发,讨论AIGC进入科研流程后必须回答的问题:哪些工作可以交给工具辅助,哪些判断和责任必须由人承担。


孙书军介绍,AIGC已应用于科研与学术出版的多个环节,能够帮助科研人员提高效率。与此同时,回答不准确、版权争议、隐私泄露和大模型幻觉等问题也随之出现。他举例说,使用AI检索论文的数字对象标识符(DOI)时,工具可能给出一个看似合理、实际上并不存在的结果。“AIGC具备生成答案的能力,并不能保证答案真实。”他强调。


润色后的内容仍需审核


结合报告主题,孙书军梳理了不同环节的AIGC使用边界。AIGC可以帮助梳理文献、发现信息来源、跟踪研究进展,但其提供的参考文献可能虚构,也可能过时。孙书军强调,研究人员必须阅读并验证相关建议和参考文献,核实来源的可信性。深度研究功能也不能免除核验责任。对于采集到的观点类资料,还需监督和核查,避免偏颇信息被不当传播。


进入数据分析与论文撰写环节,边界同样具体。AI可以辅助统计计算、基础分析和结果描述,但不能替代研究人员对数据的独立解读与专业判断。所有数据都须经过人的审核,以保证结果的可靠性、有效性和可验证性。在文字表达上,工具可以改善可读性、逻辑性和句式结构;涉及科学与智力贡献的任务,则应由研究人员亲自完成,不能让工具直接代写全文、解释数据或得出科学结论。


孙书军并未否定AI在语言润色中的价值。他指出,语言不应成为学术交流与科学传播的障碍,AI可以帮助非英语母语研究人员提高稿件的语言质量。但润色后的内容仍需人工审核,向公共工具输入材料时,还须考虑这些内容是否会被收集、储存并用于后续训练,是否涉及隐私或侵权问题。


图像使用的边界,则直接关系到研究证据是否真实。孙书军强调,呈现研究结果与数据的关键图像,必须来自真实研究过程和原始数据,不能由AIGC直接生成或篡改。例如,蛋白质印迹图、细胞或组织染色图像等,不能以生成内容替代真实实验记录。


但这并不意味着所有图表辅助操作都被排除。报告区分了修改数据与改善呈现:在不改变原始信息的前提下,可以调整图表的字号、标注、图例、颜色等;期刊封面的艺术美化,也应在获得许可等条件下使用。对图像特征进行局部增强、模糊、移动、删除或人为添加,则触及红线。


AI能当作者吗?


当AI参与论文生产,能否被列为作者?孙书军给出的回答是否定的。他解释,AI工具不能为已发表作品或研究承担责任,也不具备履行版权转让等要求的能力,因此不能履行文章作者的角色。相应地,研究人员不能以使用了AI为由转移责任。报告中的拒稿案例也强调,所有列名作者都对稿件的完整性共同负责。


比给工具署名更需要落实的,是准确披露它的使用情况。孙书军介绍,可在研究方法、注释、致谢或附加材料等相应位置作出说明。他展示的披露模板包括:在哪一部分使用了什么工具和版本、辅助完成了什么工作、使用时间及相关提示词等,并说明作者已对生成内容全面审查、修改,对相关内容承担责任。披露与核验需要同时落实。


在同行评议中,孙书军强调应先看委托期刊的规定。只有在允许使用的前提下,才能负责任地借助工具提取信息、辅助整理意见,最终审稿意见仍应由专家定稿。作者借助AI回复审稿意见,也要遵循期刊要求。审稿意见及回复涉及保密内容,不应上传公开网络或工具。报告列举的多家期刊与出版商对此设有限制,不能把写作辅助的许可直接套用于审稿。


这些环节背后,是报告介绍的透明度与问责、隐私与数据安全、公平、可持续发展等原则。其中,问责涉及研究人员,也涉及研究机构、资助者、政策制定者和出版商,需要共同明确责任标准。孙书军提出,应从人员、政策和技术三个方面加强治理:以自律为基础,强化科研诚信意识;通过政策指引促进合理、透明使用;运用技术工具辅助识别风险,同时注意检测可能出现误报。


在报告结尾,孙书军强调,AIGC在学术研究中潜力巨大,学术共同体有责任持续学习、了解并遵守规范。只有以严谨、透明的态度运用工具,才能使技术创新与学术诚信并行。提高效率的同时,必须守住真实研究、专业判断和明确责任。


来源:中国科学报、科学网、科学新闻杂志


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