山东
2026年7月，《美国科学院院刊》撤稿：作者用AI批量生成参考文献，大量“幽灵文献”无法检索；
2026年初，NeurIPS 2025检出53篇已接收论文含AI编造引用，虚假引用大规模侵入顶级学术会议；
2025年底，Springer Nature旗下期刊撤稿：一篇论文61条参考文献中24条为AI虚构，香港大学原社会科学学院副院长叶兆辉卸任行政职务；
这些并非孤例。
撤稿论文中，明显有AI参与生成的比例显著高于非撤稿论文。
人们在北京市中关村展示中心常设展上的“人工智能+”展区参观。新华社发
AI写论文，作者是谁？责任谁扛？
清华大学图书馆馆长金兼斌观察到一个危险信号：学术诚信不是新问题，只是在AI时代被进一步放大。
“文献综述将越来越依赖AI完成。没有进入学科大模型语料的文献，对后续研究的影响可能趋近于零。”
上海交通大学医学院图书馆馆长仇晓春感受到更深的冲击：当AI参与论文起草、构思甚至数据生成，传统作者概念被根本挑战。AI生成的文本，模糊了抄袭与创新的界限。
“一些审稿人用AI撰写评审意见，导致评议质量下滑、内容趋同。”
中国科学院院士梅宏抛出更棘手的问题：大模型生成的错误或“幻觉”内容，该算“诚实的错误”，还是归责于使用者？大模型能否作为作者？
甚至已经出现“操纵AI审稿”的新伎俩——在论文中隐藏“仅限正面评价”的指令，欺骗AI评审系统。
消费者在体验一款智能办公本。新华社发
唯论文，唯出了什么？
金兼斌直言：“‘唯论文’导向的学术考评制度，是导致各种学术诚信和学术出版问题的源泉。”
量化考评不断制造学者对论文发表的需求。掠夺性期刊、论文工厂、署名交易，正是这种异化的直接表现。
中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为，科研成果的体现形式不应再局限于期刊论文这一“中间态”。
“一个革命性的想法、一套高质量的科学数据、一个被广泛使用的软件工具，其科学价值与社会影响力，可能远超一篇普通论文。”
仇晓春补充：“‘不发表就出局’的循环加剧，此前侧重文献计量分析的学术评价体系面临风险。”
该图片疑似使用了AI生成技术，请谨慎甄别
在一家AI体验馆内，参观者体验多语言AI透明屏。新华社发
AI当裁判，边界在哪里？
前沿出版社首席执行总编范洺菘提醒，必须区分“诚实使用AI”和“恶意使用AI”。
“很多非英语母语的科研人员用AI提升论文语言质量，这没有任何问题；而用AI编造虚假内容冒充真实研究成果，则必须被识别和阻断。”
但他同时警告：如果训练数据无法覆盖科研全链条贡献，或者算法设计陷入另一种简化主义，那么看似客观的AI评分，反而可能制造出更隐蔽的偏差。
中国科学院院士谭铁牛警示：AI生成的虚假或错误内容，若未被有效识别而进入学术传播链条，长期危害不容小觑。
“人工智能对于科学研究而言，既是赋能创新的‘阿拉丁神灯’，也可能是开启风险的‘潘多拉魔盒’。”
金兼斌呼吁，建立覆盖研究全周期的数据透明规范。科研人员发表成果时，同步提交关键原始数据、算法代码与处理流程。
“当每一次AI介入都有清晰记录，‘诚实错误’与‘恶意造假’的界限就不难厘清，责任就有了落脚点。”
仇晓春总结：AI计算出的影响力分数，永远无法替代同行对一项工作内在突破的深刻洞察。评价改革的核心，是让AI成为辅助判断的工具，而不是替代人的判断。
来源：光明日报全媒体记者崔兴毅
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