新华社报道｜艾思科蓝（AiScholar）推出AI学术诚信检测平台，以技术识别能力护航学术规范

近日，新华社对艾思科蓝全新推出的"AI学术诚信检测平台"进行了报道。报道指出，在生成式人工智能广泛进入科研写作场景的背景下，AI生成内容识别、虚假参考文献核查、图像篡改筛查等正成为学术诚信治理的新课题。艾思科蓝该平台整合多项检测能力，面向个人与机构用户提供覆盖学术成果形成及提交全过程的风险识别服务，助力研究人员、科研机构与出版单位提前发现潜在异常，共同维护AI时代的学术诚信体系。以下为新华网报道全文。

提升技术识别能力 实现AI学术诚信检测

近日，艾思科蓝推出"AI学术诚信检测平台"。该平台面向个人与机构用户，围绕学术成果形成及提交过程中的风险识别需求，整合人工智能生成文本检测、参考文献真实性检测、文献相似性检测和图像完整性筛查等多项功能。

近年来，生成式人工智能在科研与学术写作中的应用日益广泛，但由此引发的使用边界不清、内容来源难追溯等问题，也对学术诚信治理提出新挑战。除传统文字抄袭外，AI生成内容的不当使用、虚假参考文献、图像重复或篡改等风险，正逐步成为学术审核与科研评价中的关注重点。

与此同时，业界普遍认为，单一技术工具尚无法替代同行评议、原始材料核查和人工判断。艾思科蓝该平台的作用，在于帮助研究人员、科研机构和出版单位提前发现潜在异常，为后续审稿核查提供参考，从而在AI时代共同维护学术诚信体系。

文献相似性检测方面，平台提供中英文论文查重服务，通过将待检文本与期刊论文、会议论文、学位论文、图书及网络资源等数据进行比对，识别文字重复及不规范引用。其中，英文查重由iThenticate提供技术支持；中文检测则基于不同数据库覆盖范围提供相应选择。艾思科蓝已于2022年4月与万方科技签订战略合作协议，向用户提供万方查重服务。

针对科研图像诚信问题，平台可对图片或PDF文献中的图像进行自动分割，识别并标注潜在重复区域，生成检测报告。该功能可用于论文投稿前自查，亦可为期刊编辑部稿件初筛提供辅助信息。

业内人士指出，完善AI时代的学术诚信治理，既需要提升技术识别能力，也需进一步明确生成式人工智能的使用边界、披露规范及责任主体。同时，检测机构应持续验证工具的准确性与适用范围，并妥善处理用户提交的论文及科研数据，避免因算法误判或数据管理不当引发新风险。

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