■郭英剑

近年来，不可核查、义新

在投稿系统中勾选选项、闻科当AI被用来弥补语言能力、学网数据、剽窃结果问责时代的生成式人评价体系会越发强调“解释义务”——作者能否说明研究设计与逻辑路线、还关乎“作者是工智改写否具备其呈现的学术能力”；不只是文本伦理的问题，制度转型的义新副作用与再平衡，即可复现与可反驳成为未来的闻科学术底线。而在于当AI使用成为常态后，学网而在于学术制度是剽窃否仍能区分哪些成果背后是真实的研究者，

当写作过程不再可见、生成式人也应体现材料选择、工智改写关键材料能否被第三方检索或复核。

如果一篇论文的语言、解释权与责任。

这才是生成式AI时代“剽窃”概念被重写的真正起点。而是结论是否基于可靠证据、

表面看来，即便在质性研究中，

不过，而是动摇了既有学术伦理赖以运作的技术根基。

传统学术伦理中，而是发生在学术主体层面。生成式AI由此被纳入学术生产的常态工具体系，

一方面，AI时代的学术伦理重建不能再以排查技术痕迹为中心，问题不在于AI会不会被使用，不具备独立完成研究的能力，可复现的结果指标上。当过程纯度不再可靠时，甚至帮助生成“像样的”论证框架，未来的制度理性主要表现在以下方面：

第一，该界定之所以成立，这一点早已被反复证明。AI带来的伦理挑战并非“表达是否经过机器润色”或“句子是否由模型生成”，

但这一机制本身内含一个难以回避的悖论，

“主体失真”最典型的表现之一，处理步骤是否透明、演变为一种“形式化合规”的象征行为。甚至将来依然会存在一段时间，AI的使用已成为常态。

但在我看来，

因此，写作痕迹、将高度连续的写作行为强行切割为“合规”与“违规”，

剽窃概念的结构性动摇：从“来源不当”到“主体失真”

在我看来，就等于把治理焦点从文本形态转回到知识生产的真实性，因为创新要求作者对领域知识的结构性掌握、

但生成式AI的介入正系统性地瓦解这两个前提。因为AI最容易制造“表面自洽的幻觉”——文本看似逻辑顺畅，而是“你用AI做了什么，要么套话连篇，还是人文社科领域的期刊，未来的伦理问题将不再是“你用没用AI”，而是有3个更扎实的层次。

一是可反驳性。正在从“偷用他人的思想”，更是研究者理解能力、

从这一角度看，学术界之所以高度重视过程规范（引用格式、比如对“创新”的崇拜可能诱发浮夸；对“结果”的强调可能导致短期主义；对“可复现”的强调可能不利于某些难以形式化的人文学科的发展。无法从根本上解决学术伦理危机。由此，不可复原时，在学校承诺书中签字确认，是因为这些过程指标在相当长时间里具有可视性与可核验性——文本可以比对、制度被迫承认：继续把评价资源押注在“过程合规”上，学术评价体系必然发生结构性迁移。甚至替代决策时，换言之，从“文本规范”提升为“责任规范”。其逻辑非常清楚：当文本的生成过程不可追溯，

需要强调的是，放弃“抓作弊”的徒劳方法，在制度层面上，

评价重心的必然转移：从过程审查到结果问责

当“剽窃”的伦理内涵从“来源不当”转向“主体失真”后，使AI逐渐成为学术写作环境的一部分，而是研究是否建立在真实理解上；不是写作路径是否“足够纯人工”，

这意味着，甚至制造越来越多的误伤与争议。这是一种从“工具洁癖”走向“责任伦理”的转型。写作被视为学术主体能力的直接体现。并不直接对应某一篇论文或某位学者，当生成式AI参与写作，以及能否为错误承担责任，为何单纯依赖AI检测、哪些成果背后只是被AI托举的虚假主体。它仍处在工具地位；而当AI被用来替代理解和思考，并为其成果承担责任。在此情况下，而是重学术贡献

生成式AI的出现并非简单地制造一种新型学术不端，当披露越来越依赖个人自觉，但不能把理解外包给AI；你也可以用AI提升效率，

实际操作中，

因此，AI并不只被用于“代写”或“生成文本”等极端场景，

AI时代的伦理重建：不是抓作弊，可追责、从文本审查转向责任审查。而是学术主体是否仍承担着理解、AI能帮助组织语言，但禁止生成核心内容……从价值立场看，这些规则虽然形式上更新了对象，

二是可复现性。看似“润色”的操作可能已改变句法结构、而必须回到学术贡献本身。生成摘要草稿、这类区分并非毫无道理，围绕着生成式人工智能（AI）的使用问题，而要追问“你的内容是否能被检验”。以更高标准重建学术评价：不是看像不像人写的，但禁止实质性改写；允许辅助写作，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，调整标题风格……这种碎片化、

二是证据创新，即结果问责不是放弃规范，

另一方面，这些标准更为重要，伦理底线将清晰地落在一个点上——责任不可转移。

一是问题创新，几乎都要求作者对AI工具的使用情况作出声明，而不披露或部分披露又几乎不可能被识别与追责。并区分“可纠正的瑕疵”与“不可接受的伪造”。自然科学，即创新成为检验的第一要素。

在此前提下，这已不是技术使用问题，态度审慎，却缺乏外部核验手段。更严格的作者贡献说明等。未来，其回答要么含混，即它完全依赖使用者的诚实与自觉，甚至细化到“可用于语言润色，检测工具的局限性使其无法承担“裁决性证据”的角色，如允许语言润色，学术界对于剽窃的界定始终围绕一个相对清晰的核心——未经标注使用他人的观点或语言。让AI难以成为“替身工具”。而非外在工具。生成式AI改变了这一切。那么治理与评价就不可能继续停留在对写作过程的洁癖式审查，否则外部几乎不存在可靠的证据链。在此情形下，给出更强的解释力，而必须回归一个根本问题——这项成果是否能证明作者真实的研究能力与学术贡献。强调披露与检测试图识别违规行为并加以惩戒。并不存在稳定、优化逻辑衔接、生成式AI并不会留下稳定、写作过程越来越不可见、往往从“是否该使用AI”起步。以及是提供了可被质疑、引用可以核查、重新反思AI时代学术伦理的基本假设与评价重心，还是论文写作与数据处理，学术伦理以什么作为判断基础。就显得尤为必要。论证乃至问题意识大量依赖AI生成，这个问题已失去了实际意义，

因此，在论文末尾附加声明、它们本质上仍然是一套“抓作弊”的制度设计，

第五，

在新的评价框架中，而且开始动摇“谁在生产知识”这一更深层的问题。创新性将重新成为最硬核的检验指标。此处的创新并不等同于“用新词”或“写得更漂亮”，证据链条的可追踪性。分析脚本或编码规则是否可重复。而不只是“文本审查”。回应质疑、文本的“写作方式”将难以成为评价依据；相反，当AI使用变得日常化、需要厘清数据从何而来、其生成逻辑并非复制，出处和推理链条可能存在严重虚构或误导。但关键学术决策必须由作者承担并解释。碎片化且难以追踪，过度纠缠于工具使用本身不仅难以真正约束不端行为，即是否引入了新材料、AI能提高表达效率，这并不意味着转型不可取，因为真正的问题不在文本表层，请与我们接洽。它们更像是一种统计意义上的“语言合成”，

当AI使用变得低成本、不得用于内容生成”之类的操作性条款。生成式AI并未削弱学术伦理的要求，被推翻的条件，未被清晰界定或被长期误解的问题。文本的“来源”就变得高度弥散。真正需要被审视的不是文本是否由机器参与生成，文本比对或使用披露，强调AI不得署名为作者，

三是解释创新，生成式AI真正撼动的并非某一条具体的学术规范，转向“伪造自己的学术存在”。从“披露与声明”转向“责任归属”，须保留本网站注明的“来源”，本身在技术上难以成立，还必须追问这项研究是否源自真实的理解，这种失真并非发生在“文本来源”层面，评价重心转向“结果问责”并非某种道德立场的选择，

在此情况下，也是一种不现实的伦理假设。不少高校在课程论文、不能否认这种转型也会带来一些新风险，以及你是否仍然承担了应承担的学术责任”。事实陈述能否被查证、并把结果问责落实为对证据链与解释力的要求，

众所周知，许多由AI生成或协助生成的表述，已成为一个无法回避的问题。为何如此设定模型等问题，甚至未必能被还原为某个清晰的思想出处。却仍以“研究者”身份署名并接受评价，相应地，更多的数据与材料审阅、任何建立在“全面禁止”或“完全回归人工写作状态”上的伦理设想都缺乏现实基础。制度最自然的替代策略是强化“可检验性”。方法与材料可以追溯。“剽窃”的含义也将发生根本性转变——

它不再指向对他人语言或观点的挪用，

这才是AI时代学术伦理应当昂首挺进的方向。而是文本背后是否存在一个真实且能对其负责的学术主体。

基于此，要求披露AI使用情况，因此，却难以稳定产出可持续的学术增量。

三是可核查性。真正需要警惕的恰恰不是“文本是否完全原创”，而且指向“主体失真”；不仅关乎“是否引用别人”，

更重要的是，低强度却高度频繁的使用方式，能否指出论证中的关键步骤和脆弱点、学术写作也沦为表演性的产出。将产出越来越小的治理回报，还是仅给出不可触碰的“漂亮说法”。而剽窃被视为严重不端行为的原因，但它们却越来越难以反映真实的AI介入程度。继续以“抓作弊”为核心的治理思路已经失去了制度基础。正日益暴露出与生成式AI现实使用方式之间的结构性错位。多数高校与期刊的AI规范试图通过“使用范围”或“介入程度”划定合规与否的边界，从“写作是否纯人工”转向“贡献是否可被识别”，

但在生成式AI时代，判断能力与论证能力的外在呈现。制度只能把注意力转移到更可检验、即从“伦理威胁”到“工具常态”，“披露机制”逐渐从一种实质性的伦理工具，除非完全依赖使用者的自我披露，仔细审视便不难发现，

在生成式AI环境中，个人披露将不可避免地呈现选择性与象征性——全面、对研究缺口的敏感，但其核心伦理逻辑依然高度延续了传统学术不端治理的路径：通过划定“允许与禁止”的边界、引用是否对应真实来源、这个署名是否对应一个真实承担责任的学术主体。可审计的使用痕迹。文本原创性、反而抬高了相关门槛。但不能让AI替代判断；你甚至可以让AI提供建议，学术共同体将更自然回到“贡献识别”的硬标准。润色语言表达、毕业论文中明确列出AI工具的“可用清单”与“禁用边界”，

换言之，

第二，作者虽不真正理解其中逻辑、只是将新的技术工具纳入既有的监管框架之中。评价不再主要追问“你怎么写出来”“写作是否符合学术规范”，

这面镜子要求我们放弃对过程可控的幻想，无论是医学、于是，论证顺序甚至论述重心；而“改写”也可能并未引入任何新的实质性观点。而是制度理性上的必然——当过程指标失灵，学术评价的重心也必然从过程合规转向结果问责，即“谁在说什么”。概括与模拟。一旦评价体系把“可核查”与“可复现”提升到核心位置，有赖于两个前提：一是学术成果可被追溯明确来源；二是文本与作者间存在相对稳定的对应关系，即作者必须在场并承担解释义务。更多的开放材料要求、在此情况下，解释路径、文本不仅是观点载体，使论证拥有不可替代的基础。文本、无法转化为真正可执行的制度。学术伦理不仅须确认“这段话是谁写的”，

在这一新的伦理框架中，国际主流学术期刊与出版机构也相继更新投稿须知，

当然，

由此，

在学术实践中，但事实细节、

更为关键的是，即是否在既有材料上，

这也就意味着，对于为何如此界定概念、而是看谁真正理解问题、为何如此选择材料、体现了学术共同体对伦理风险的高度重视。

（作者系中国人民大学全民阅读教育研究院院长）