人工智能時代科技期刊預防學術不端行為的策略研究

［摘要］隨著人工智能技術的發展，學術領域出現更多形式多樣、隱蔽性更強的學術不端行為。作為傳播科技成果的重要載體，科技期刊有義務、有責任加強對學術不端行為的預防和治理。文章敘述了人工智能時代學術不端的具體表現，如人工智能在理解學術問題時可能導致的人機默契問題，分析數據時易輸出失真數據，以及生成文本時容易出現的洗稿現象，并針對上述問題，提出了具體的預防學術不端行為的策略。

［關鍵詞］人工智能；科技期刊；學術不端行為

隨著科技的飛速發展與人工智能技術的廣泛應用，學術研究領域正經歷著前所未有的變革。科技期刊作為傳播科學技術信息、推動學術創新與進步的重要平臺，其面臨的學術不端問題也日益嚴重。隨著人工智能技術的廣泛應用，近年來的學術不端行為的表現形式趨于多樣化和隱蔽化。利用人工智能生成虛假論文、偽造數據等新型學術不端行為層出不窮［1］，給科技期刊的學術監管工作帶來了巨大挑戰。但是，大數據與云計算技術的普及，為科技期刊預防和檢測學術不端行為提供了新的手段和工具。因此，如何充分利用人工智能技術構建學術不端預防體系，成為科技期刊行業亟待解決的現實問題。

一、人工智能時代科技期刊學術不端的表現

（一）人工智能對學術問題的理解可能導致人機默契問題

以ChatGPT為代表的生成式人工智能，并非具備自主意識的通用式人工智能，它主要依賴外部的指令才能啟動。因此，使用者輸入的問題很大程度上決定了輸出的內容。其一，雖然生成式人工智能在語言理解方面更為精準和靈活，但其本質仍然依賴于大規模的數據訓練，缺乏對語言背后復雜語境及隱含意義的深層次理解。因此，在處理專業學術問題時，人工智能可能會片面或錯誤解讀內容，從而導致學術研究中出現不準確乃至具有誤導性的信息。這一問題在學術領域尤為突出，因為學術創作對語言的精確度和思維的嚴密性有著極高的要求，任何微小的偏差都可能對最終的研究結果產生影響，甚至誤導其他研究人員。其二，生成式人工智能的算法設計具有一定的迎合性，這導致它對用戶輸入的問題缺乏有效的篩選或倫理審查［2］。尤其是在用戶匿名互動的時代背景下，如果使用者缺乏道德責任感，會故意提出不當的問題，以獲取違反學術規范的回答。在這種情況下，人工智能往往會為了迎合使用者的需求，而輸出與之提問相符的內容。對那些懷有學術不端意圖的使用者，他們可以通過偽裝問題的形式，利用人工智能提供的“智能”建議，隱藏不正當的學術行為。

（二）人工智能分析研究數據，容易輸出失真數據

在人工智能時代，很多學術研究者利用人工智能獲取和分析調研數據，但人工智能在提供數據的過程中，容易滋生學術不端行為。首先，人工智能在獲取數據時，無法對數據的真實性進行鑒別。盡管它能夠通過技術手段快速抓取大量數據信息，但這些數據信息來源于不同的網絡平臺，里面既包含科學嚴謹的調研數據，也可能包含錯誤數據。人工智能在未有效鑒別數據的情況下，會向用戶輸出真假難辨的數據，從而為學術研究埋下失真隱患。其次，在沒有人類監督和審查的情況下，人工智能會依靠算法對輸出的數據進行自動化的聚類、梳理和關聯分析。但由于數據本身真假參半，這一過程中難免會出現各類沖突，如真實數據與虛假數據之間的沖突。這使得人工智能的數據分析結論難以站得住腳。最后，人工智能在面對數據缺失或邏輯斷裂問題時，往往會采取強行論證的方式加以彌補。由于人工智能沒有諸多專業學術數據庫的訪問權限，難以獲取高質量的專業數據。在這種情況下，人工智能依然會基于它從開放網絡上獲得的有限數據，試圖通過“推理”提出一個看似合乎邏輯的結論。然而，這種“推理”通常是基于錯誤數據和不完整信息的拼湊，盡管論證結構可能看上去邏輯嚴密，但其本質上是基于虛假的前提而得來的。這樣的強行論證不僅無法通過學術檢驗，而且會提升研究結果的誤導性，使得學術不端行為更加隱蔽且難以察覺。

（三）人工智能生成文本容易出現洗稿現象

學術研究者通過與人工智能進行交互，最終由人工智能生成學術文本。然而，在學術文本的生成過程中，存在發生剽竊、洗稿等學術不端行為的風險。其一，生成式人工智能可以基于龐大的數據集，結合使用者的指令，快速生成表面上看似具有學術價值的文本。但這些文本并不是基于嚴格的學術研究規范而生成的，而是依靠對現有學術內容的轉述、改編和重組而來的。在文本生成過程中，人工智能無意中為洗稿行為提供了技術支持。而且，傳統的學術不端檢測工具難以識別人工智能所生成的文本，因為這些文本并非簡單的復制粘貼，而是通過算法對原始數據重新進行編排，使其在形式上看似具有新穎性［3］。這種“智能遮蔽”的方式，極大地削弱了現有學術不端治理手段的有效性，使得洗稿行為愈發隱蔽和難以追蹤。其二，人工智能生成的文本一旦被公開傳播，便可能通過網絡不斷擴大其負面影響。無論是通過科技期刊等正規渠道出版的學術論文，還是通過網絡分享的研究成果，如果其內容存在虛假信息，都會對學術界的信任機制和知識體系構成嚴重威脅。學術界同行在錯誤引用了這些人工智能自動生成文本的觀點或數據時，便會導致學術信息的進一步失真，從而產生大量沒有實際價值的“學術垃圾”。

二、人工智能時代科技期刊預防學術不端行為的策略

（一）開發反人工智能學術不端軟件

隨著人工智能技術的不斷進步，人工智能已能夠生成具有較高學術價值且結構嚴謹的文本，這給學術界帶來了前所未有的挑戰。許多科技期刊已經意識到這一問題的嚴峻性，如某科技期刊因收到太多由人工智能撰寫或潤色的稿件，不得不暫停收稿。這說明僅僅依靠人工審核，是難以有效遏制人工智能代寫論文這一現象的，因此科技期刊必須開發具備自動化檢測功能的專用軟件，來應對人工智能引發的學術不端問題。如今的人工智能技術日新月異，不斷更新換代。因此，反人工智能學術不端軟件的開發也必然是一個動態、長期的過程，既需要科技期刊借助現有技術，如利用學術不端數據庫對人工智能生成的內容進行文本查重，也需要科技期刊在人工智能的演進過程中不斷更新檢測算法。而且，科技期刊應積極與人工智能公司合作，利用開源代碼或訓練模型來模擬生成式人工智能的工作流程，從而預判未來可能出現的代寫工具和新型算法［4］。同時，科技期刊和相關監管機構應加強對人工智能技術前沿動態的監控，跟蹤人工智能技術的開發進展、版本更新和新生成工具的功能變化。通過應用這種“情報戰術”手段，科技期刊和監管機構可以對學術不端行為進行預判，提前采取防范措施。

（二）提升編輯人員對人工智能生成內容的鑒別力

雖然科技期刊借助反人工智能學術不端軟件等技術手段，可以檢測人工智能生成內容，但是軟件畢竟具有局限性，也會存在各種漏洞。因此，科技期刊應提高編輯人員對人工智能生成內容的鑒別力，將軟件鑒別與人工鑒別相結合，開展學術不端行為預防工作。首先，科技期刊應為編輯人員提供專門的人工智能寫作培訓，增強編輯人員對人工智能生成文本特征的了解。培訓內容應當包括人工智能寫作常見的語言模式、邏輯缺陷等。其次，科技期刊要讓編輯人員熟悉人工智能的技術背景和工具特點，允許編輯人員合理應用人工智能，了解人工智能在文本潤色、降重及文本生成過程中的具體表現，從而使編輯人員在審稿過程中對可疑的稿件保持高度警覺。需要注意一點，科技期刊要建立嚴格的監管機制，防止編輯人員濫用人工智能。再次，編輯人員應關注論文的邏輯性和創新性。盡管人工智能能夠生成語言流暢、結構清晰的文本，但其創作的內容往往缺乏深刻見解與創新觀點。因此，編輯人員在審稿過程中應著重審視稿件的邏輯連貫性和創新性，細致核查研究方法、數據分析及結論推導的合理性，一旦發現論文存在邏輯自相矛盾、研究方法與結論脫節的情況，則應高度警覺該稿件可能為人工智能生成。最后，人工智能在進行論文潤色或降重的過程中，常常會因機械性地替換詞匯而導致文本中出現一些奇怪的語言，如將“深度神經網絡”錯誤地替換為“深層神經組織”等［5］。編輯人員在初審時要對這種文字表達怪異的稿件保持高度警惕。

（三）提高期刊審稿專家遴選的智能化水平

審稿專家作為科技期刊稿件評審的中堅力量，不僅肩負著嚴格把控學術稿件內容質量與創新性的重要職責，而且在遏制學術不端行為方面，也發揮著至關重要的作用。因此，科技期刊應積極利用人工智能提高審稿專家遴選及審稿流程的智能化水平，從而提升審稿過程的公平性和有效性。其一，科技期刊可以通過人工智能對審稿專家的學術背景、研究方向、學術成果影響力和學術道德聲譽等進行智能化分析。人工智能不僅能快速篩選出與稿件研究領域高度匹配的審稿專家，還能對審稿專家的歷史審稿記錄和學術貢獻進行全面評估，從而大幅提高審稿專家與稿件的匹配度，使審稿流程更加嚴謹。其二，科技期刊應利用人工智能的用戶畫像功能，描繪專家的“審稿畫像”。過去，科技期刊遴選審稿專家主要是考察審稿專家的學術背景和學術能力，而通過描繪“審稿畫像”，其不僅能夠了解專家的學術背景和學術能力，還能進一步分析評估專家在審稿工作中的責任心、專業性等。這有助于科技期刊對審稿專家進行全面、綜合的評價，從而精準挑選出最適合的審稿專家。

（四）構建道德教育與法律監督機制

學術不端行為的背后，往往伴隨著學術道德失范和法律監督缺位。因此，科技期刊有效預防人工智能背景下的學術不端行為，還必須從道德教育和法律監督兩方面入手。首先，從道德的角度來看，學術不端行為產生的根源，在于科研人員的誠信缺失和學術道德滑坡。科技期刊要鏟除依附于人工智能進行科研創作的土壤，必須加強學術界的道德建設。特別是在科技期刊的管理與運作中，編輯、審稿專家及作者都應當接受嚴格、系統的學術道德教育。作為學術傳播的關鍵平臺，科技期刊應當通過定期開展培訓和會議，向編輯、審稿專家及作者普及學術道德規范，并著重強調學術不端行為的嚴重后果。此外，在學術道德教育過程中，科技期刊還要融入社會主義核心價值觀，鼓勵學者樹立正確的科研觀，摒棄功利主義，進而在學術領域營造良好的科研氛圍，從根本上減少學術不端行為。其次，相關部門應完善相關法律和監督機制。學術不端行為不僅是道德問題，還是涉及學術誠信的法律問題，因此相關部門必須完善相關法律和監督機制。例如，對人工智能創作論文的版權歸屬、責任認定等問題，相關部門應通過立法或司法解釋明確其權利主體及法律責任，確保學術出版機構可以在法律框架下進行合理的學術行為監督。最后，相關部門還要健全學術不端行為的問責制度，以增加學術不端行為的成本。相關部門制定問責制度的目的在于明確學術不端行為的責任主體，并通過細化問責標準和流程，確保每個環節的學術責任人都能承擔相應的法律責任。

三、結語

綜上所述，人工智能的發展確實在一定程度上助長了學術不端行為，但是只要科技期刊妥善運用人工智能，通過開發反人工智能學術不端軟件、培養編輯人員對人工智能生成內容的鑒別力、提高期刊審稿專家遴選的智能化水平，以及相關部門完善相關法律和監督機制，便能有效識別、預防和減少學術不端行為，維護科技期刊的學術公信力。

［參考文獻］

［1］蔣素瓊，吳飛盈，吳昔昔，等.人工智能時代數字化平臺學術誠信體系的建設與應用［J］.編輯學報，2024（04）：421-424.

［2］黃鑫鑫，盛杰，徐云峰，等.人工智能沖擊下新型學術不端的特點及防范對策［J］.中國傳媒科技，2024（06）：55-58.

［3］任艷青，韓芳，伍軍紅，等.中文科技期刊學術誠信現狀分析及改進建議［J］.中國科技期刊研究，2024（04）：442-448.

［4］楊麗萍，黃麗蕓，梁秀豪，等.基于人工智能構建以科技期刊為中心的學術生態體系［J］.編輯學報，2023（S1）：121-126.

［5］陳靜.科技期刊論文圖像學術不端行為的識別與防范［J］.學報編輯論叢，2023（00）：202-208.