人工智能時代科技期刊預(yù)防學(xué)術(shù)不端行為的策略研究

［摘要］隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，學(xué)術(shù)領(lǐng)域出現(xiàn)更多形式多樣、隱蔽性更強的學(xué)術(shù)不端行為。作為傳播科技成果的重要載體，科技期刊有義務(wù)、有責(zé)任加強對學(xué)術(shù)不端行為的預(yù)防和治理。文章敘述了人工智能時代學(xué)術(shù)不端的具體表現(xiàn)，如人工智能在理解學(xué)術(shù)問題時可能導(dǎo)致的人機默契問題，分析數(shù)據(jù)時易輸出失真數(shù)據(jù)，以及生成文本時容易出現(xiàn)的洗稿現(xiàn)象，并針對上述問題，提出了具體的預(yù)防學(xué)術(shù)不端行為的策略。

［關(guān)鍵詞］人工智能；科技期刊；學(xué)術(shù)不端行為

隨著科技的飛速發(fā)展與人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。科技期刊作為傳播科學(xué)技術(shù)信息、推動學(xué)術(shù)創(chuàng)新與進步的重要平臺，其面臨的學(xué)術(shù)不端問題也日益嚴(yán)重。隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，近年來的學(xué)術(shù)不端行為的表現(xiàn)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(shù)據(jù)等新型學(xué)術(shù)不端行為層出不窮［1］，給科技期刊的學(xué)術(shù)監(jiān)管工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。但是，大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的普及，為科技期刊預(yù)防和檢測學(xué)術(shù)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(shù)構(gòu)建學(xué)術(shù)不端預(yù)防體系，成為科技期刊行業(yè)亟待解決的現(xiàn)實問題。

一、人工智能時代科技期刊學(xué)術(shù)不端的表現(xiàn)

（一）人工智能對學(xué)術(shù)問題的理解可能導(dǎo)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(nèi)容。其一，雖然生成式人工智能在語言理解方面更為精準(zhǔn)和靈活，但其本質(zhì)仍然依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，缺乏對語言背后復(fù)雜語境及隱含意義的深層次理解。因此，在處理專業(yè)學(xué)術(shù)問題時，人工智能可能會片面或錯誤解讀內(nèi)容，從而導(dǎo)致學(xué)術(shù)研究中出現(xiàn)不準(zhǔn)確乃至具有誤導(dǎo)性的信息。這一問題在學(xué)術(shù)領(lǐng)域尤為突出，因為學(xué)術(shù)創(chuàng)作對語言的精確度和思維的嚴(yán)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(jié)果產(chǎn)生影響，甚至誤導(dǎo)其他研究人員。其二，生成式人工智能的算法設(shè)計具有一定的迎合性，這導(dǎo)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(zé)任感，會故意提出不當(dāng)?shù)膯栴}，以獲取違反學(xué)術(shù)規(guī)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(nèi)容。對那些懷有學(xué)術(shù)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(dāng)?shù)膶W(xué)術(shù)行為。

（二）人工智能分析研究數(shù)據(jù)，容易輸出失真數(shù)據(jù)

在人工智能時代，很多學(xué)術(shù)研究者利用人工智能獲取和分析調(diào)研數(shù)據(jù)，但人工智能在提供數(shù)據(jù)的過程中，容易滋生學(xué)術(shù)不端行為。首先，人工智能在獲取數(shù)據(jù)時，無法對數(shù)據(jù)的真實性進行鑒別。盡管它能夠通過技術(shù)手段快速抓取大量數(shù)據(jù)信息，但這些數(shù)據(jù)信息來源于不同的網(wǎng)絡(luò)平臺，里面既包含科學(xué)嚴(yán)謹?shù)恼{(diào)研數(shù)據(jù)，也可能包含錯誤數(shù)據(jù)。人工智能在未有效鑒別數(shù)據(jù)的情況下，會向用戶輸出真假難辨的數(shù)據(jù)，從而為學(xué)術(shù)研究埋下失真隱患。其次，在沒有人類監(jiān)督和審查的情況下，人工智能會依靠算法對輸出的數(shù)據(jù)進行自動化的聚類、梳理和關(guān)聯(lián)分析。但由于數(shù)據(jù)本身真假參半，這一過程中難免會出現(xiàn)各類沖突，如真實數(shù)據(jù)與虛假數(shù)據(jù)之間的沖突。這使得人工智能的數(shù)據(jù)分析結(jié)論難以站得住腳。最后，人工智能在面對數(shù)據(jù)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(yè)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)限，難以獲取高質(zhì)量的專業(yè)數(shù)據(jù)。在這種情況下，人工智能依然會基于它從開放網(wǎng)絡(luò)上獲得的有限數(shù)據(jù)，試圖通過“推理”提出一個看似合乎邏輯的結(jié)論。然而，這種“推理”通常是基于錯誤數(shù)據(jù)和不完整信息的拼湊，盡管論證結(jié)構(gòu)可能看上去邏輯嚴(yán)密，但其本質(zhì)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(xué)術(shù)檢驗，而且會提升研究結(jié)果的誤導(dǎo)性，使得學(xué)術(shù)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(xiàn)洗稿現(xiàn)象

學(xué)術(shù)研究者通過與人工智能進行交互，最終由人工智能生成學(xué)術(shù)文本。然而，在學(xué)術(shù)文本的生成過程中，存在發(fā)生剽竊、洗稿等學(xué)術(shù)不端行為的風(fēng)險。其一，生成式人工智能可以基于龐大的數(shù)據(jù)集，結(jié)合使用者的指令，快速生成表面上看似具有學(xué)術(shù)價值的文本。但這些文本并不是基于嚴(yán)格的學(xué)術(shù)研究規(guī)范而生成的，而是依靠對現(xiàn)有學(xué)術(shù)內(nèi)容的轉(zhuǎn)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(shù)支持。而且，傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)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(fù)制粘貼，而是通過算法對原始數(shù)據(jù)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(xiàn)有學(xué)術(shù)不端治理手段的有效性，使得洗稿行為愈發(fā)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(wǎng)絡(luò)不斷擴大其負面影響。無論是通過科技期刊等正規(guī)渠道出版的學(xué)術(shù)論文，還是通過網(wǎng)絡(luò)分享的研究成果，如果其內(nèi)容存在虛假信息，都會對學(xué)術(shù)界的信任機制和知識體系構(gòu)成嚴(yán)重威脅。學(xué)術(shù)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(shù)據(jù)時，便會導(dǎo)致學(xué)術(shù)信息的進一步失真，從而產(chǎn)生大量沒有實際價值的“學(xué)術(shù)垃圾”。

二、人工智能時代科技期刊預(yù)防學(xué)術(shù)不端行為的策略

（一）開發(fā)反人工智能學(xué)術(shù)不端軟件

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，人工智能已能夠生成具有較高學(xué)術(shù)價值且結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹?shù)奈谋荆@給學(xué)術(shù)界帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。許多科技期刊已經(jīng)意識到這一問題的嚴(yán)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(xiàn)象的，因此科技期刊必須開發(fā)具備自動化檢測功能的專用軟件，來應(yīng)對人工智能引發(fā)的學(xué)術(shù)不端問題。如今的人工智能技術(shù)日新月異，不斷更新?lián)Q代。因此，反人工智能學(xué)術(shù)不端軟件的開發(fā)也必然是一個動態(tài)、長期的過程，既需要科技期刊借助現(xiàn)有技術(shù)，如利用學(xué)術(shù)不端數(shù)據(jù)庫對人工智能生成的內(nèi)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(yīng)積極與人工智能公司合作，利用開源代碼或訓(xùn)練模型來模擬生成式人工智能的工作流程，從而預(yù)判未來可能出現(xiàn)的代寫工具和新型算法［4］。同時，科技期刊和相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)加強對人工智能技術(shù)前沿動態(tài)的監(jiān)控，跟蹤人工智能技術(shù)的開發(fā)進展、版本更新和新生成工具的功能變化。通過應(yīng)用這種“情報戰(zhàn)術(shù)”手段，科技期刊和監(jiān)管機構(gòu)可以對學(xué)術(shù)不端行為進行預(yù)判，提前采取防范措施。

（二）提升編輯人員對人工智能生成內(nèi)容的鑒別力

雖然科技期刊借助反人工智能學(xué)術(shù)不端軟件等技術(shù)手段，可以檢測人工智能生成內(nèi)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(yīng)提高編輯人員對人工智能生成內(nèi)容的鑒別力，將軟件鑒別與人工鑒別相結(jié)合，開展學(xué)術(shù)不端行為預(yù)防工作。首先，科技期刊應(yīng)為編輯人員提供專門的人工智能寫作培訓(xùn)，增強編輯人員對人工智能生成文本特征的了解。培訓(xùn)內(nèi)容應(yīng)當(dāng)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(shù)背景和工具特點，允許編輯人員合理應(yīng)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(xiàn)，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(yán)格的監(jiān)管機制，防止編輯人員濫用人工智能。再次，編輯人員應(yīng)關(guān)注論文的邏輯性和創(chuàng)新性。盡管人工智能能夠生成語言流暢、結(jié)構(gòu)清晰的文本，但其創(chuàng)作的內(nèi)容往往缺乏深刻見解與創(chuàng)新觀點。因此，編輯人員在審稿過程中應(yīng)著重審視稿件的邏輯連貫性和創(chuàng)新性，細致核查研究方法、數(shù)據(jù)分析及結(jié)論推導(dǎo)的合理性，一旦發(fā)現(xiàn)論文存在邏輯自相矛盾、研究方法與結(jié)論脫節(jié)的情況，則應(yīng)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(dǎo)致文本中出現(xiàn)一些奇怪的語言，如將“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”錯誤地替換為“深層神經(jīng)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(yán)格把控學(xué)術(shù)稿件內(nèi)容質(zhì)量與創(chuàng)新性的重要職責(zé)，而且在遏制學(xué)術(shù)不端行為方面，也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。因此，科技期刊應(yīng)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(xué)術(shù)背景、研究方向、學(xué)術(shù)成果影響力和學(xué)術(shù)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(lǐng)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(xué)術(shù)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(yán)謹。其二，科技期刊應(yīng)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(xué)術(shù)背景和學(xué)術(shù)能力，而通過描繪“審稿畫像”，其不僅能夠了解專家的學(xué)術(shù)背景和學(xué)術(shù)能力，還能進一步分析評估專家在審稿工作中的責(zé)任心、專業(yè)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(zhǔn)挑選出最適合的審稿專家。

（四）構(gòu)建道德教育與法律監(jiān)督機制

學(xué)術(shù)不端行為的背后，往往伴隨著學(xué)術(shù)道德失范和法律監(jiān)督缺位。因此，科技期刊有效預(yù)防人工智能背景下的學(xué)術(shù)不端行為，還必須從道德教育和法律監(jiān)督兩方面入手。首先，從道德的角度來看，學(xué)術(shù)不端行為產(chǎn)生的根源，在于科研人員的誠信缺失和學(xué)術(shù)道德滑坡。科技期刊要鏟除依附于人工智能進行科研創(chuàng)作的土壤，必須加強學(xué)術(shù)界的道德建設(shè)。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(yīng)當(dāng)接受嚴(yán)格、系統(tǒng)的學(xué)術(shù)道德教育。作為學(xué)術(shù)傳播的關(guān)鍵平臺，科技期刊應(yīng)當(dāng)通過定期開展培訓(xùn)和會議，向編輯、審稿專家及作者普及學(xué)術(shù)道德規(guī)范，并著重強調(diào)學(xué)術(shù)不端行為的嚴(yán)重后果。此外，在學(xué)術(shù)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(xué)者樹立正確的科研觀，摒棄功利主義，進而在學(xué)術(shù)領(lǐng)域營造良好的科研氛圍，從根本上減少學(xué)術(shù)不端行為。其次，相關(guān)部門應(yīng)完善相關(guān)法律和監(jiān)督機制。學(xué)術(shù)不端行為不僅是道德問題，還是涉及學(xué)術(shù)誠信的法律問題，因此相關(guān)部門必須完善相關(guān)法律和監(jiān)督機制。例如，對人工智能創(chuàng)作論文的版權(quán)歸屬、責(zé)任認定等問題，相關(guān)部門應(yīng)通過立法或司法解釋明確其權(quán)利主體及法律責(zé)任，確保學(xué)術(shù)出版機構(gòu)可以在法律框架下進行合理的學(xué)術(shù)行為監(jiān)督。最后，相關(guān)部門還要健全學(xué)術(shù)不端行為的問責(zé)制度，以增加學(xué)術(shù)不端行為的成本。相關(guān)部門制定問責(zé)制度的目的在于明確學(xué)術(shù)不端行為的責(zé)任主體，并通過細化問責(zé)標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保每個環(huán)節(jié)的學(xué)術(shù)責(zé)任人都能承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。

三、結(jié)語

綜上所述，人工智能的發(fā)展確實在一定程度上助長了學(xué)術(shù)不端行為，但是只要科技期刊妥善運用人工智能，通過開發(fā)反人工智能學(xué)術(shù)不端軟件、培養(yǎng)編輯人員對人工智能生成內(nèi)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(guān)部門完善相關(guān)法律和監(jiān)督機制，便能有效識別、預(yù)防和減少學(xué)術(shù)不端行為，維護科技期刊的學(xué)術(shù)公信力。

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［3］任艷青，韓芳，伍軍紅，等.中文科技期刊學(xué)術(shù)誠信現(xiàn)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(gòu)建以科技期刊為中心的學(xué)術(shù)生態(tài)體系［J］.編輯學(xué)報，2023（S1）：121-126.

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