资讯| CCS Chem.主编寄语：科学之道，始于求真

科学大厦的基石是信任

“2026 年 5 月 31 日，《 CCS Chemistry 》主编、清华大学张希院士与出版总监 Donna J. Minton 联合发表了一篇社论。开篇引用美国生物学家 Edwin Grant Conklin 的名言： " 科学伦理视追求真理为人的最高天职之一；视高尚人格为进化的最优秀产物；视服务全人类为普遍之善。 " （ Conklin E. G. Science and Ethics. Science1937, 86, 595–603. ）”

我们正处于一个矛盾的科研时代：一方面，大语言模型（LLM/AI）和自动化工具让科研效率呈指数级提升；另一方面，学术界对影响因子、论文数量的狂热追逐，正让"仔细、审慎、诚实的研究过程"被边缘化。这篇社论不仅是对学术不端的警告，更是对 AI 时代 " 科研人该如何自处 " 的深刻哲学追问。

01

详细介绍

1.危险的诱惑

当今科学成功几乎被"指标化"——论文篇数、被引频次取代了深度与洞察力。在职称评审、基金申请、学位答辩的压力下，研究者与学生面临巨大诱惑去走捷径：仓促完成数据分析、抄袭他文（甚至跨语种洗稿）、用AI直接代写论文或学位论文、篡改图片使结果"更完美"、购买论文工厂成品……

这些行为统称为学术不端（Scientific Misconduct）。其代价远超个人受处分：机构与国家声誉受损只是一端，更严重的是——若涉新药研发或临床前数据造假，可能直接危害生命；而疫苗研发等领域的不端案例一旦曝光，将侵蚀公众对科学的整体信任，这种信任崩塌对社会的伤害是长远的。令人忧虑的是，助长不端的不仅是个人贪念，还有借机牟利的掠夺性期刊、中介公司，以及利用学者焦虑的灰色产业链。

2. AI的双刃剑：效率红利vs思维外包

大语言模型（ChatGPT、DeepSeek、Gemini等）的崛起让问题更复杂。社论肯定AI的正面价值：辅助编写代码、扫描分子结构特征、润色语言、辅助决策、制作示意图、快速总结长篇文献——这些都能显著提升生产力。

但三个核心质疑发人深省：

1）学习成本：若依赖AI秒出摘要而不细读全文，我们会错过AI过滤掉的细节，那些细节可能正是你下一个实验的灵感来源；

2）Authorship边界：多大比例的manuscript可由AI撰写？复杂的科学推演与批判性表达，是否应始终由研究者亲自" wrestle with "（反复推敲）？

3）认知退化：若习惯把思考外包给AI，长期会削弱科学家深度理解与创新能力——我们失去的不是时间，是"成为优秀科学家的心智训练"。

社论立场鲜明：

反对盲目依赖，倡导批判性使用。AI应是放大人类智慧的杠杆，而非替代人类思考的黑箱。

3.科学的根基：为什么诚信不可替代？

科学进步建立在"可重复性"与"相互信任"之上。你引用一篇文献，默认作者诚实做了实验、准确报告了数据；你的同事相信你投稿前已自查过漏洞；学生向你汇报观察结果时期望被如实记录。这套信任链一旦断裂，科学共同体便土崩瓦解。

真正的科学不是为了凑一篇论文换薪水、毕业或奖项，"True science seeks the truth"。每一篇经得起检验的论文，都是砌入"科学知识大厦"的一块砖——只有砖块坚实，大厦才能历经风雨。主动回避不端、透明披露AI使用情况、坚持深度研读原始文献、亲自思辨数据含义，是每位科研工作者的伦理底线。

02

结语

AI不会消失，量化考核亦短期难改。但每位科研人可以决定：我愿成为怎样的求道者？善用AI提效，但绝不委托它替你思考；抵制论文工厂与数据美化；珍视"对自己诚实"这一内在标尺。正如社论收尾所言——"it is a privilege to… help each other learn, build character… and create a better society through the hard work of taking the honorable path."

科学的荣耀，不在检索号里，而在每一个深夜核对数据、不肯妥协真相的瞬间。

文献信息：

Xi Zhang, Donna J. Minton, CCS Chem.2026, 8, 2638-2644.

声明：

1. 版权：推送内容仅供学习交流分享使用，无任何商业用途，如有侵权，请联系后台删除或修改，感谢支持。

2. 投稿：非常欢迎各位老师在公众号上介绍课题组前沿或经典研究成果！后台或邮箱联系即可！

3.合作：本平台可推广学术会议、培训或科研产品，具体事宜可联系后台。