生成式人工智能背景下高校研究生科研誠信治理研究

中圖分類號：G643.1 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2025）19-0184-05

Abstract：TheentryofgenerativeAIintothefieldofeducationhasbroughtmanyconveniences.However，improper behaviorssuchasusinggenerativeAItoconductacademicfraudhavebenrepeatedlyexposed，andthegovernanceofscientific researchintegrityinuniversitiesisfacingnechallngesIncludingthedificultyindetectinghecontentgeneratedbygerative AI，students‘vagueundestandingofteuseboundariesofeneratieinsuicientsupevisionandgoveancecapabilitiesf universities，andscientifcresearchintegrityriskscausedbythespecificpresuresfacedbygraduatestudentsinagriculturaland forestryuniversities.Onthisbasis，comprehensivegovernancepathssuchasbuildinganinteligenttestingsystem，strngthening ethicaleducation，improvingthefull-processsupervisionsystemandbuildingasupportingscientificresearchenvironmentare proposedtoprovidetheoreticalsupportandpracticalreferencefortheconstructionofscientificresearchintegritysystemsin universities in the context of new technologies.

Keywords：generativeAI；postgraduate；scientificresearchintegrity；agriculturalandforestryuniversity；comprehensive governance path

當前，以ChatGPT、DeepSeek為代表的生成式人工智能技術的興起，為高校科研誠信治理帶來了新挑戰。生成式人工智能具備一定的自我學習能力，較強的文本生成、信息整合與語言組織能力，已逐步嵌入文獻綜述、理論建構、數據處理等多個科研環節，其在提升研究效率與科研水平方面發揮了積極作用。但其廣泛使用也帶來了學術不端行為更趨隱蔽化、復雜化的問題，尤其是在抄襲、剽竊及內容歸屬模糊等方面，對高校現有學術監督機制造成了實質性沖擊。高校科研生態正在經歷深刻變革。黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》中明確提出，“完善生成式人工智能發展和管理機制”“深化科技評價體系改革，加強科技倫理治理，嚴肅整治學術不端行為\"。作為新興科技的重要代表，生成式人工智能正在全球范圍內掀起新一輪智能科技革命。根據中國互聯網絡信息中心最新發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》，截至2024年6月底，我國生成式人工智能產品的用戶規模已達2.3億人。這一數字彰顯了我國人工智能產業的快速發展態勢，同時也表明生成式人工智能正加速融入公眾的學習、工作與日常生活之中，深刻改變著知識生產和使用的方式。高校的傳統學術道德治理體系正面臨前所未有的挑戰。在此背景下，識別、監管與處罰科研失信行為的難度陡增。

生成式人工智能為研究生的科研誠信帶來了前所未有的挑戰。如何引導學生真正理解誠信的內涵，并在科研實踐中自覺踐行，已成為高校科研管理面臨的重要課題。農林類高校肩負服務國家農業農村現代化的使命，其科研活動通常具有實驗周期長、受自然環境制約因素多、成果轉化壓力大的特點。這些特征不僅加劇了研究過程中的不確定性，也使科研誠信治理面臨更多實際難題。在快速變化的科研生態中，構建一套既符合通用的學術規范，又契合農林類高校的誠信治理體系，這不僅是推動農業科技創新的關鍵環節，也關系到高素質農林人才的培養。

本文針對技術突變可能帶來的挑戰，兼顧農林類高校研究生群體的特征，深入探討了生成式人工智能背景下，高校研究生科研誠信治理所面臨的關鍵問題。在此基礎上，結合整體性治理視角，提出了面向新時代背景下的科研誠信治理路徑。研究旨在為農林類高校在智能技術快速發展的背景下，提供切實可行的實踐參考，助力科研生態的持續優化與高校創新能力的提升。

1研究生科研誠信現狀分析

在生成式人工智能技術逐漸融入科研實踐的背景下，研究生科研活動正面臨效率提升與倫理挑戰并存的復雜局面。農林類高校研究生廣泛參與智慧農業、生物技術、生態保護等領域的前沿課題，在學校科研體系中發揮著關鍵作用。研究生科研誠信狀況不僅關系到學校的學術聲譽與科研成果質量，也在一定程度上影響我國農林科技創新體系的可持續發展。本章立足于農林類高校的現實基礎，采用理論探討與問題梳理相結合的方法，系統分析當前研究生科研誠信面臨的主要問題。重點從四個維度展開：檢測技術的滯后性、學生對生成式人工智能輔助研究的邊界認知模糊、高校科研監督體系在智能時代的適應遲緩，以及研究生群體所具有的特殊背景與壓力，在此基礎上深入探討生成式人工智能背景下科研誠信治理的新挑戰。

1.1檢測機制面臨技術失效風險

當前，高校大多數學術不端檢測工具側重于檢測傳統意義上的抄襲和重復，而在識別人工智能生成內容方面，其能力存在顯著欠缺。一方面，傳統檢測系統大多依賴文字相似度進行判斷，但生成式人工智能生成的文本往往具備較高的語言多樣性與原創性，現有的檢測方法與檢測工具難以精準識別。有研究指出，基于文本重合度的檢測算法在面對生成式人工智能生成的內容時識別效果有限。另一方面，現雖已有部分高校嘗試引入針對生成式人工智能所設計的檢測工具，但是在穩定性和準確率上存在較大爭議。例如，《華盛頓郵報》科技專欄曾對Turnitin的AI內容檢測功能進行測試，發現其存在一定的誤判風險，有時甚至會將人類原創文本誤識為AI生成內容。此外，針對生成式人工智能的檢測工具普遍依賴于寫作風格一致性的判斷邏輯，這在一定程度上也增加了“冤假錯案\"的可能，尤其對那些寫作風格嚴謹規范的研究生而言，更易受到誤判干擾。

1.2研究生對生成式人工智能輔助研究的邊界認知模糊

高校研究生在面對生成式人工智能在輔助學習與學術不端時，面對這兩者之間的邊界理解程度，直接影響其在科研實踐中的行為規范性，兩者之間的界限是當前科研誠信建設中不可忽視的重要變量。研究生群體對傳統的學術失信行為，例如抄襲、偽造數據、文獻造假、虛假署名、剽竊導師或同門的科研成果等，通常具備明確的判斷標準，并能在實踐中主動規避不當行為。然而，隨著生成式人工智能的廣泛使用，研究生群體對生成式人工智能技術介人學術研究的合理性界定的認識日益趨于模糊。例如，許多研究生能夠明確認識到“直接將AI生成的整段文字署名為自己的研究成果”屬于明顯的學術不端行為，但在面對諸如是否可以用DeepSeek協助撰寫論文提綱、是否允許用生成式人工智能潤色語句或翻譯段落等具體使用情境時，卻常常缺乏統一標準與清晰判斷。一些學生甚至在未充分理解學術規范的前提下，將生成式人工智能工具誤認為是“中立助手”，忽視了其生成內容的原創性與可追溯性問題。這種模糊的認知容易導致“合理使用”與“學術剽竊\"的界限被悄然打破，使得原本依賴自律與良知形成的心理防線逐漸松動，進而在不自覺中走向學術失信的灰色地帶。

1.3生成式人工智能對高校學術監督體系的沖擊

高校的學術監督體系通常由高校學術委員會、學位評定委員會、導師團隊以及教學管理部門等多個主體構成，他們構成了高效內部學術治理的主體。然而，當前這一體系在生成式人工智能背景下的治理能力仍顯薄弱。當前高校在學術治理中仍延續以往的慣性思維，普遍依賴“自上而下\"的處罰模式，更強調威懾作用，而忽視了對學生的教育和引導。部分學術監督部門沒有充分認識到生成式人工智能技術既有效率提升也有帶來失信風險的雙重特性，往往采取一禁了之的做法，而不是引導學生合理使用這類技術來提升科研效率和創新能力，在人工智能技術飛速發展的背景下，若高校未能及時優化學術監督機制，強化學術倫理教育，為學生合理使用生成式人工智能提供明確指引，學術不端的發生率可能上升，科研誠信也將承受更大的壓力。這種變化既危及個體研究者的學術聲譽，也可能在更長遠的層面上動搖高校科研生態的根基。

1.4群體特性的特定壓力與風險

農林類高校的研究生在科研過程中常常面臨實驗周期長、田間數據采集難等實際困難。在資源有限、時間緊迫的情況下，一些學生為了提高效率，開始頻繁使用生成式人工智能工具。比如，有學生利用AI輔助撰寫數據分析報告或整理文獻綜述，以期縮短論文準備周期。同時，部分高校的科研評價體系往往偏重論文發表的“量”，也在無形中加劇了學生的科研壓力。為了“趕進度”，部分研究生在學術規范與效率之間陷入兩難。據不完全統計，超過一半的受訪研究生坦言，在任務繁重時曾動過“用AI代勞\"的念頭，但對這種行為是否構成學術不端，心里并不十分清楚。這一現實，反映了農林類高校研究生在面對新技術時，所特有的科研誠信風險。

1.5 典型案例分析

學生群體特點所引發的誠信風險通過具體案例得以進一步揭示，為問題成因的分析提供了直觀的依據。某高校一名研究生在撰寫碩士論文文獻綜述時，使用了ChatGPT生成部分段落，并直接將其納入論文初稿，且未在文中標明生成式人工智能工具的使用情況。在導師審閱論文時，發現該部分內容雖然未被查重系統識別為抄襲，但其與學生平時的寫作風格差異較大，并且存在邏輯不嚴謹的問題。經過進一步詢問，學生承認使用了生成式人工智能工具，但表示并不清楚是否需要標注來源。此案例反映了以下幾個關鍵問題：當前的查重技術存在明顯的局限性，無法有效識別生成式人工智能生成的內容。同時，學生對AI工具的倫理認知也普遍缺乏，許多研究生未能充分意識到使用AI工具生成內容可能涉及學術不端問題，尤其在是否需要標注AI來源這一方面存在較大不確定性。更重要的是，高校普遍缺乏明確的AI使用政策和指導，導致學生在使用AI工具時缺乏必要的規范意識，容易在效率與學術誠信之間產生模糊界限。這些問題共同導致了生成式人工智能背景下學術不端行為的隱蔽性增強。

綜上所述，在生成式人工智能深度融人科研的背景下，高校研究生科研誠信建設面臨多重挑戰。主要是現有查重與內容審查技術滯后，難以對生成式人工智能生成文本做出準確判斷；學生對“AI輔助\"與“學術不端\"之間的界限認識不清晰，易在效率與誠信之間產生沖突；傳統的學術監督體系在數字化治理能力和規則適應性方面受到沖擊；再加上農林類高校研究生因實驗周期長、數據采集受限等特點帶來的特殊壓力，這些因素共同推高了學術不端行為的風險，并對學校的科研生態與學術聲譽構成潛在威脅。基于此，高校亟需從技術、教育、制度等多維度協同發力，構建契合新時代背景特點的科研誠信治理體系。下一章節將基于上述分析，提出切實可行的治理策略，以引導研究生樹立正確的科研誠信觀念，營造健康的學術環境。

2新時代背景下的科研誠信治理策略

面對生成式人工智能對研究生科研誠信帶來的系統性挑戰，高校必須采取主動、系統、協同的治理策略。基于前文的問題分析，本章節將提出一個適應新時代背景、契合農林高校實際的科研誠信治理框架，涵蓋技術升級、教育強化、監督體系優化和人文關懷四個核心維度，旨在構建一個更具韌性和前瞻性的治理體系。

2.1升級智能檢測體系，加強高校學術規范技術保障

從事后治理的視角來看，學術不端的管控不僅需要在制度上“立規矩”，更依賴于在技術手段上從“看得見\"“找得到\"方面找支撐，才能最終落實“追責問責”。在這一治理鏈條中，行為識別無疑是最核心的環節，只有精準識別出違規內容，后續的責任界定與處罰才有依據。近年來，不少高校引入了GPTZero、知網的AIGC檢測模塊和TraceGPT等工具，但這些工具在實際使用中卻頻頻暴露出魯棒性不足、誤報與漏報并存的尷尬局面。尤其是面對稍作修改或加人“對抗示例\"的生成式人工智能文本，這些檢測系統往往難以給出可靠判斷。由此可見，僅依賴單一技術手段已難以滿足多樣化的識別需求。下一步，高校需進一步優化檢測技術和檢測機制。

在檢測技術層面，可通過與行業龍頭企業合作，引入多種前沿信息技術以提升識別效能。可以通過自然語言處理技術、圖像和代碼檢測、大數據與云計算的應用分析等方式對研究者論文進行檢測。目前自然語言處理技術是“以AI應對AI\"的重要路徑。相較于傳統的基于字符串匹配的文本查重手段，新型語義分析、句法分析與上下文建模等技術可更有效識別重構性抄襲與深度偽原創內容。針對圖像與代碼的失范行為，應開發具備圖像指紋、哈希值識別與圖像內容解析能力的檢測工具，同時結合靜態與動態分析，對代碼邏輯、結構及其執行結果進行系統性比對，以提高對非文本型生成式人工智能成果的甄別能力。此外還可以借助大數據與云計算技術，構建具備高水平處理能力的分布式檢測系統，有效提升數據存儲與多模態內容識別能力，從而增強整體檢測精度。在檢測機制方面，建議推動水印技術的研發與應用，通過在生成式人工智能內容中嵌人可追溯的顯式或隱式標記，實現學術成果來源的追溯與認定。同時可以引入導師復核模式，有效識別生成式人工智能的內容。

2.2加強生成式人工智能使用規范與科研倫理教育

高校應積極應對以DeepSeek等為代表的生成式人工智能技術在學術寫作實踐中引發的認知沖突，通過構建系統化的規范與引導機制，增強研究者對生成式人工智能工具的合理使用能力，既發揮制度的他律作用，又強化研究生群體的自律意識。高校應開設課程教育研究生明確生成式人工智能在學術寫作中的使用邊界，梳理典型的學術失信行為類型，并制定相應的處理標準與懲戒機制。特別是對“禁止類\"行為，例如，直接將AIGC生成內容作為署名作品、以生成式人工智能替代研究者進行論文撰寫等，應在校規校紀或研究倫理規范中加以具體化，使廣大師生能夠準確把握\"技術輔助\"與\"抄襲代寫\"之間的實質性差異，清楚認識到不當使用生成式人工智能行為可能帶來的學術風險與懲戒后果。在高校執行科研規范過程中，需充分考慮行為性質、違規程度及行為主體動機的差異性，采取分級分類的懲戒機制，以保障學術治理的權威性、公正性與可接受性，從而實現“制度明確、威懾有效\"的治理目標。規則的建立應與素養的提升同步推進。同時可推動人工智能技術在教學與科研中的規范融合，通過制度引導與教育培訓雙管齊下，為師生提供生成式人工智能技術應用的路徑規范與倫理框架。具體舉措可以包括：設立人工智能倫理與實踐課程，涵蓋人工智能生成內容的辨識與處理原則、技術責任倫理、原創性判斷方法等，從而提升師生在多模態學術環境中的道德判斷力與實踐能力。例如，華東師范大學已率先開設人工智能哲學、人工智能倫理與治理等系列課程，積極探索AI背景下高校人才培養的倫理引導路徑，值得借鑒與推廣。只有在規范明晰、懲戒有度、教育先行的多維治理體系中，AI的學術應用才能真正實現賦能科研、服務育人的正向價值。

2.3建立高校研究生科研誠信的全過程監督體系

有效的監督體系是確保制度規范落地的保障。高校應構建覆蓋科研活動全流程的監督體系。全過程監督，指的是從科研活動的起始階段（如選題設計、文獻綜述），到中期階段（如論文撰寫、數據處理），再到成果產出與評審階段，實現對學術誠信狀態的動態追蹤與閉環管理。高校應通過規范研究流程、明確各環節責任，實現事前預警、事中干預與事后懲戒相結合，推動學術誠信治理從“結果導向\"轉向\"過程監管”。同時可借助技術手段進行治理，推動人工監督與智能技術的深度融合。人工監督依托學術委員會、導師團隊等力量，具備針對性強、可延續的優勢，可通過倫理判斷與價值引導等手段減少研究生科研失信行為的出現；智能技術則包括AIGC文本檢測、水印追蹤、大數據行為分析等，具備高效、可擴展的優勢。兩者協同，更有助于構建科學合理的監督體系。構建全過程監督機制，是高校在數字化時代提升學術治理能力、守護科研誠信底線的關鍵舉措。

2.4創建支持性科研環境

在田間調研過程中，部分農林類高校研究生曾向筆者坦陳，若持續數月的田間實驗一旦因突發天氣變化或數據波動而不得不重新開展，往往會陷人一種深層次的“科研困境\"之中，進而產生焦慮、疲憊甚至懷疑研究價值的情緒體驗。倘若在此階段缺乏足夠的專業指導與心理疏導，這種身心雙重壓力極易誘發對效率工具的過度依賴，部分學生或出于完成任務的焦慮，逐漸將生成式人工智能等“速成\"技術作為逃避現實困境的手段，甚至在壓力裹挾下偏離學術規范，觸碰科研誠信的紅線。基于上述現實困境，高校應充分結合農林類學科“重實踐、重田野\"的專業特征，自研究生入學之初即著手構建一套多維度、貫穿全過程的科研支持與心理疏導體系。一方面，可依托專業的實踐平臺，將實驗方案設計、實驗儀器操作、田間數據處理、學術規范寫作等核心內容嵌人訓練模塊，使學生在真實操作中逐步積累科研信心與技能熟練感；另一方面，應構建以導師為核心的學術共同體，通過定期組織小型研討會、經驗分享沙龍等形式，由導師及高年級研究生共同引導新生群體形成積極的學術心態與應對科研波動的策略認知。此外，高校亦可引入兼具心理輔導與學科理解能力的專職人員，開展常態化情緒管理與壓力調節主題工作坊，并在圖書館、實驗樓等學生聚集區域設立“減壓角”或“情緒驛站”，營造具有人文溫度的科研支持空間。

值得注意的是，在生成式人工智能技術快速滲透學術生態的背景下，亦可嘗試部署簡化型的AI內容預警機制，用于周期性分析學生科研日志或論文草稿的結構變化與語言特征，若出現明顯偏離其以往風格的異常模式，即觸發風險干預流程。通過“人本關懷\"與“技術理性\"的有機融合，不僅可在源頭上減少科研焦慮對學術規范的沖擊，也為高校構建精準化的科研誠信支持系統提供了可行路徑。

2.5構建高校研究生科研誠信的綜合治理路徑

在生成式人工智能深度嵌入學術科研的背景下，高校研究生科研誠信治理亟需構建系統化、協同化的綜合治理路徑。本章從技術防控、教育引導、制度體系與支持保障四個維度出發，提出了多元主體參與下的整體性治理框架：一方面，應推進具備語義識別與源頭追蹤能力的反AI檢測機制建設，提升技術識別的精度與廣度，為科研行為的真實性審查提供可靠支撐；另一方面，強化科研倫理教育，明確生成式AI的使用邊界，并通過制度流程優化實現科研活動全鏈條監督。同時，應關注農林類高校研究生群體的科研現實與心理壓力，通過完善學術支持與心理疏導機制，從根本上緩釋其過度依賴生成式人工智能的行為動因。唯有推動各治理要素協同聯動，構建“防-管-育-助”一體化機制，方能在保障研究生科研規范性的同時，實現在人工智能技術背景下合理高效的科研誠信治理

3結束語

生成式人工智能技術正以前所未有的速度融入高等教育與科研領域，為高校研究生的科研活動帶來機遇的同時，也引發了科研誠信方面的諸多挑戰。本文以農林類高校為例，探討了高校研究生在生成式人工智能背景下面臨的科研誠信問題，指出了人工智能生成內容的檢測困境、研究生對輔助研究使用邊界認知模糊、科研監督治理體系在新背景下適應遲緩以及農林類高校研究生群體特有的壓力等問題。在此基礎上，提出了加強技術治理、深化教育引導、完善監督體系建設以及強化人文關懷等治理路徑，以期推動科研誠信體系的完善與研究生態的優化。

面向未來，生成式人工智能仍將在高等教育和科研領域持續演化，高校應積極順應技術發展趨勢，在保障研究生科研自由與創新活力的同時，夯實科研誠信的基礎，提升研究生對新技術的倫理判斷能力與合規使用意識，真正實現技術發展與科研道德的協調統一。唯有如此，方能在人工智能深度參與科研的新時代背景下，構建更加規范、透明與可信的科研生態環境，培養兼具創新精神與學術良知的高素質研究人才。

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