人工智能時代研究生學術道德風險及應對策略

摘 要：人工智能給研究生的學術研究和培養帶來了許多便利，但同時也伴生了學術剽竊、數據造假、論文代寫和學術道德教育效果下降等學術道德問題。對此，有必要引入人工智能算法建立統一學術不端檢測平臺、推動高校建立學術成果審查制度、建立學術能力多元化評價機制以及落實研究生學術道德教育責任制等，規避可能引發的學術道德風險。

關鍵詞：研究生培養；人工智能；學術道德

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）06-0004-06

2022年末，美國OPENAI公司推出新一代生成式人工智能產品ChatGPT，自此生成式人工智能產品如雨后春筍般涌現，它們通過對話聊天、單向輸入等方式智能生成所需結果。人工智能技術正逐步從以家用智能產品為載體的管家式人工智能轉向以算法和大數據模型為核心的知識創新型工具。隨著人工智能技術的門檻降低和應用領域的擴大，它正走進千家萬戶。研究生除了專業知識學習，其主要職責還包括科研創新和知識輸出。這一特性決定了研究生在開展科研創新和學術活動時，必須遵循一定的學術道德和倫理規范，以確保其成果的創新性和獨特性。人工智能技術的廣泛普及，為知識生產者提供了可靠且高效的創新工具。然而，對研究生群體而言，人工智能是一把“雙刃劍”：它既能助其提高學術活動中程序化、重復性工作的效率，也可能因生成式人工智能算法的使用而引發學術剽竊、數據失真、論文代寫等學術不端行為，導致違背學術道德。因此，在人工智能時代大背景下，研究生的培養和學術創新工作不能繼續局限于舊有模式之內。如何制定有效的策略，將人工智能轉化為真正有利于研究生培養和學術創新的高效工具，并規避可能引發的學術道德風險，是一個具有重大研究價值的課題。

一、研究生運用人工智能的學術道德風險類型及其新特征

人工智能主要分為強人工智能和弱人工智能兩大類。強人工智能指的是那些能夠進行深度學習和思考，甚至擁有類似人類獨立思考能力的人工智能技術，它在某種程度上實現了類人化操作；而弱人工智能則通常以智能手機、電腦等設備為載體，依賴預設的算法和數據庫模型來執行程序化操作。研究生在運用人工智能技術時可能會面臨學術道德風險，這主要是因為對弱人工智能產品中的生成式人工智能產品的應用。根據國家互聯網信息辦公室發布的《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》對生成式人工智能的定義，生成式人工智能是指基于特定算法、模型和規則來生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等各類內容的技術［1］，這項技術主要通過在人工智能服務的對話框中進行對話或語音輸入，人工智能技術隨后根據對話內容整合互聯網內的相關信息資源，最終生成一份高度相關的結果。根據這一運作模式，研究生在運用人工智能技術進行學術創新的過程中，學術剽竊、數據失真和論文代寫等傳統道德風險呈現出新的特征。

（一）學術剽竊越發隱蔽

在人工智能技術尚未出現或普及之前，研究生的學術剽竊問題就已經存在。剽竊行為主要表現為對相關文獻材料或段落進行字句順序的調整、同義詞替換以及非核心內容的刪減，以此竊取他人的觀點；在網絡上下載相似的論文并直接更換作者署名；以及所謂的“學術裁縫”，即將多篇論文的內容進行重新排列組合，拼湊成一篇看似新穎的論文。簡而言之，這些行為都是通過不正當手段，對他人學術成果進行表面修改，實質上是“換湯不換藥”的剽竊，從而形成了一種較為隱蔽的學術不端行為。

隨著人工智能時代的到來，生成式人工智能技術的廣泛運用使得研究生的學術剽竊行為變得更加隱蔽。以ChatGPT為例，作者僅需在對話框中輸入“撰寫一篇關于多元治理基層問題對策研究的學術論文，字數約5 000字，重復率控制在15%以下”，就能得到一篇包含摘要、引言等部分以及有文章主體框架的學術論文。通過反復對框架內各部分標題進行輸入和生成，可以迅速填充內容，幾乎零成本地完成“學術創新”。然而，這里所謂的生成內容，本質上是人工智能依據預設算法，從互聯網上整合相似資源，經過重新排列組合形成的文本，看似新穎，實則涉嫌剽竊。由于人工智能目前無法處理數據庫未收錄的新問題和資源，它只能對現有數據進行整理，實際上這是對人工重復性工作的程序化和數字化處理，因此產生的結果并不具備真正的創新價值。然而，由于人工智能的輸出通常融合了互聯網上海量的文本資源，目前我國主流的學術不端檢測系統，即學術期刊學術不端文獻檢測系統（AMLC檢測系統），僅能檢測與該平臺簽訂發行協議的期刊文獻。其他文獻成果和文本資料則無法被檢測出來，同時，該系統也無法識別非文字文本性成果［2］，導致現有的論文檢測系統并不能很好地檢測出運用人工智能技術產出的結果是否剽竊他人學術成果，因此研究生運用人工智能技術進行學術剽竊的行為更為隱蔽。

（二）數據造假成本更低

在人工智能技術還未廣泛應用于學術領域之前，研究生有時會通過偽造實驗數據或調研數據來制造學術成果，這樣做可以顯著降低實驗和調研的成本。這種學術不端行為通常涉及對統計圖表、實驗圖示等數據和圖標進行Photoshop處理、捏造以及篡改，以得到預先設定的數據結果，從而產生虛假的學術成果。

現今的生成式人工智能技術已經能夠利用互聯網技術進行自主學習，并根據輸入的文本指令生成圖片、短視頻以及AI換臉等多媒體內容。對生成預設的實驗數據、統計數據，或者基于相關數據偽造圖表，對人工智能而言更是輕而易舉。研究生僅需通過聊天窗口輸入他們的需求，便能一鍵獲得所需的結果，無需再手動學習圖像處理或數據處理軟件，從而大幅降低了學習成本。然而，這種便利性也加重了傳統數據造假的道德風險，同時顯著降低了實驗和調研的成本。以華中農業大學黃教授涉嫌學術造假的事件為例，學生在舉報材料中指出，其博士研究生王某制作的小鼠實驗數據的柱狀圖中存在圖片后期處理的痕跡，這表明數據造假行為確實存在。盡管如此，王某仍順利通過了博士學位答辯。人工智能技術的引入，使得學術不端行為變得更加容易?，F在，只需一次點擊，就能修改柱狀圖甚至整篇論文的數據，大幅降低了操作成本。借助人工智能，研究生在追求“學術創新”時，仿佛能在“書齋中做學問”，一鍵生成虛假數據。在人工智能時代，研究生獲取和偽造虛假學術數據的成本顯著降低。

（三）論文代寫更為普遍

曾經，一些研究生因學術能力不足或面臨發表論文的巨大壓力，而訴諸不道德的論文代寫服務。據武漢大學副教授沈陽的估算，早在2009年，我國的論文買賣市場規模就已達到10億元。這一現象揭示了一條完整的產業鏈，涉及作者、代理、期刊編輯和寫手。傳統的論文代寫方式涉及非法經營的承包商，他們通過人工代寫學術論文，秘密承包期刊的發文業務，從而使得低質量的文章也能得以發表。這種做法使研究生面臨學術道德的風險，因為他們用非自己成果的論文來完成學術指標。

隨著人工智能時代的到來，生成式人工智能顯著降低了文字創作、美術設計以及新媒體創作等領域的勞動成本。當前，許多傳統的小規模、重復性創作崗位已被人工智能所取代。利用生成式人工智能技術，學術論文的自動生成成了一項無需專業知識門檻的活動，使得非專業人士和學歷較低者也能涉足論文代寫。這導致市場上可選擇的論文代寫服務數量激增。對研究生來說，市場上論文代寫服務的增多以及“劣幣驅逐良幣”的現象，促使不法分子通過價格戰吸引客戶，以更低的價格和更多樣化的定制選項，誘惑那些急于完成學術指標的研究生選擇論文代寫，從而走上學術不端的道路。同時，低廉的代寫成本也誘使部分研究生自身從事論文代寫服務。過去，論文代寫需要投入大量時間和精力，而研究生往往難以兼顧學習之外的學術活動。由于人工智能技術本身不設立身份或使用目的的限制，其快速生成的結果大幅縮短了論文產出的時間，使得部分研究生明知故犯、知法犯法的行為難以被有效遏制。

（四）學術道德教育效果下降

《中華人民共和國學位條例》明確規定了碩士和博士研究生應具備的研究能力，然而，該條例并未涉及學生應具備的學術道德素質。盡管教育部發布的《關于加強學術道德建設的若干意見》對高校在學術道德建設方面的要求和措施進行了較為詳盡的闡述，但如何切實執行這些文件精神，仍需進一步探索［3］。這表明，傳統的學術道德教育在具體實施方面存在需要細化的空間。

隨著人工智能時代的到來，教育領域面臨新的挑戰。一方面，人工智能技術降低了論文寫作和數據造假的成本，這導致研究生在面對學術不端行為時的抵抗力減弱。許多研究生難以抗拒利用人工智能技術在學術研究中尋找捷徑的誘惑，這使得傳統的學術道德教育難以深入人心，教育效果被削弱。另一方面，人工智能通過大數據算法，能夠精準地捕捉研究生的日常文本、搜索和語音記錄，并據此推送他們偏好的信息。然而，互聯網信息的復雜性和精準推送算法往往使研究生難以辨別信息的真偽，容易在接收信息的過程中引發學術道德風險。由于傳統學術道德教育難以適應研究生對互聯網信息的快速和大量接收，僅依靠導師、學校和社會的教育力量，難以跟上人工智能技術帶來的學術道德風險的增速，從而導致學術道德教育效果進一步下降。

二、人工智能時代研究生產生學術道德風險的原因

人工智能技術即便無限接近于人，本質上還是屬于物，科技的進步無法消除人與物的本質區別，物無法作為目的而存在，否則將會顛倒哲學常理，違背主客體統一認識論［4］。因此，導致研究生運用人工智能技術產生學術道德風險的原因肯定不是技術本身。在我國高等教育逐年擴招和素質教育不斷發展的大背景下，探討研究生群體的主體道德水平對學術道德風險產生原因的普遍性影響意義不大，而根據環境心理學相關理論，人與環境的關系是相輔相成的，環境會左右人的思想、情感和行為，對人的心理、動機和目標產生一定影響。［5］研究生學術道德風險問題由來已久，隨著人工智能時代的到來，新的學術道德風險也隨之產生。因此，應當結合新的社會環境，深入探究研究生產生學術道德風險的原因。

（一）研究生論文發表壓力增加

當前，我國的研究生教育評價指標除專業課成績和課外學術活動參加質量外，更多的則是通過論文發表數量、見刊期刊影響因子等指標來衡量研究生學術水平，衡量結果往往直接關系到研究生群體的評獎評優、就業質量和畢業硬指標，雖然2020年科技部印發了《關于破除科技評價中“唯論文”不良導向的若干措施（試行）》的通知［6］，以官方文件強調了破除學術界和研究生教學培養中唯論文的不良導向的必要性并提出了具體實施方法，然而，許多高校，特別是那些科研實力和條件相對較弱的地方院校，往往難以在短時間內改善這一狀況。這些院校的研究生在申請博士學位、科研性就業崗位或展示個人學術能力時，缺少示范性高校所提供的學術平臺和資源。為了增強個人的核心競爭力，研究生往往只能專注于增加論文發表的數量，而對質量的關注較少。在這種大環境下，研究生群體面臨的論文發表壓力空前巨大。為了迅速發表足夠數量的學術論文并盡快見刊，一些研究生傾向于借助人工智能技術，利用生成式人工智能快速產出可發表的學術論文，以此在數量上彌補科研平臺的先天不足，減輕發表論文的壓力。

（二）社會“內卷”趨勢向高校人才培養滲透

根據2022年教育部網站發布《2022年全國教育事業發展統計公報》的數據，當年畢業研究生總數為86.21萬人，其中，畢業博士生8.23萬人，畢業碩士生77.98萬人。2023年，教育部官網公布的相關數據顯示，全國畢業研究生101.47萬人，比上年度增加15.26萬人，其中，畢業博士生8.71萬人，畢業碩士生92.76萬人。由此看出，研究生畢業人數逐年增加，但社會尚未準備好足夠的產業和職位來吸納這些日益增長的高學歷人才。就業難題成為高校、社會乃至研究生個人必須共同面對的現實挑戰，導致研究生群體不得不面對激烈的競爭。同時，受到國際形勢和國內三年新冠病毒感染疫情的影響，我國出口需求和國內消費信心有所減弱，企業運營成本和社會投資規模相應減少，社會可提供的就業崗位和薪酬水平均有所下降，失業問題因此加劇。社會對就業技能的要求逐步提高，導致“內卷”現象。在這種大環境下，研究生往往更加注重就業實踐技能的訓練，而忽視了學術訓練。在這種社會“內卷”壓力下，高校對研究生的培養也受到影響，研究生不僅需要通過發表論文來展示自己的核心競爭力，還需要足夠的時間來培養就業技能。這使得研究生群體很難兼顧多方面的問題，難以達到預期的培養目標，因此一些人態度草率，冒險使用人工智能技術來完成學術論文，最終可能引發學術道德問題。

（三）高校學術培養與社會發展實際銜接不暢

當前社會，科技迅速發展，社會面貌日新月異，諸多技術問題和社會問題亟待新技術、新方法、新思路來解決。教育部、人社部與工信部2016年聯合發布的《制造業人才發展規劃指南》［7］顯示，我國當年面臨超過1 900萬技能型人才的缺口，2016年時預計到2025年這一數字會攀升至3 000萬。與此同時，多數高校的研究生教育依舊側重于傳統教材的講授和小型課題的訓練，這導致自主創新的原動力和積極性缺失。在教學實踐中，研究生參與的橫向課題、創新課題等科研項目數量日益減少，使得研究生難以獲得專業技能的實踐機會和進行學術調研的環境。這些問題反映在研究生個人培養上，表現為學術創新困難、論文立項與社會實際應用脫節以及發表學術論文難度增加。在這樣的壓力下，研究生容易走上學術失范的道路，部分研究生可能選擇利用人工智能技術進行成本最低的“學術創新”。

三、研究生因不當使用人工智能產生學術道德風險的應對策略

（一）引入人工智能算法建立統一學術不端檢測平臺

馬克思主義認為：自由自覺的活動恰恰就是人類的特性。［8］121-204因而，人工智能技術本質上是人類運用自身科學技術積累制造的生產力工具，工具本身并無好與壞之分，一些研究生運用工具產生學術不端行為，這反映了對工具的不當使用。

作為對此類行為的積極回應，首先，政府、高校和社會應共同構建一個受學術界認可、適用于全國各類型期刊、融合人工智能技術的官方非營利性論文檢測平臺。該平臺將突破以往僅限于特定期刊和來源的局限，為學術成果的審核、發布和追蹤提供統一的保障機制。此外，該平臺還應適時集成人工智能技術，利用大數據算法對互聯網上的文本內容進行檢索，以防止研究生利用生成式人工智能技術對未發表論文、未收錄論文以及部分版權材料進行重新組合的學術剽竊行為。其次，利用人工智能算法的自我學習機制，對海量的圖片、圖表和實驗數據進行深入學習，實現對學術成果中圖片、數據和實驗復現結果的精確檢索，以及對后期人工修改痕跡的識別，從而預防研究生數據造假現象。最后，通過人工智能算法構建AI向導服務，為政府、高校等監管機構提供便捷的舉報、索引和客服回復等服務，確保檢測平臺與時代同步、檢測服務精準高效。

（二）推動高校建立學術成果審查制度

目前，研究生教育領域成為學術道德風險的高發地帶，這不僅源于學生對人工智能技術的誤解和學術道德意識的不足，還因為學術成果的評審和發表過程往往局限于導師的單一視角。華中農業大學黃教授的造假事件之后，我們必須重新審視研究生教育中因導師制而產生的監管缺陷。研究生的學術成果之所以能利用人工智能技術進行數據造假和學術剽竊，其根本原因在于非學位論文的學術成果在產出后，通常由導師進行初步審核，然后直接提交給期刊編輯進行進一步的審核和校對。然而，期刊編輯往往缺乏必要的條件來驗證調研數據的真實性、數據圖表是否被篡改以及實驗結果是否可重復。因此，學術成果的真實性、有效性以及創新性在很大程度上取決于導師的指導。

鑒于導師無法對學生的每一步研究過程都進行詳盡的審查，建立一套高校學術成果審查制度顯得尤為必要。首先，通過成立審查委員會，由專業人員對研究生必須公開發布的學術成果、申請專利以及實際應用進行審核和實驗復現等，同時結合研究生導師的事先審核，最大限度減少人工智能技術在這些領域的造假風險。其次，探索實施學術成果信用積分制度，對審核過程中發現的經過核實的學術不端行為，通過扣除信用積分進行適度懲罰，并拒絕該成果的通過。此外，可以考慮將學術成果信用積分與社會個人信用評級相聯系，從而提高學術不端行為的法律風險和道德門檻。

（三）建立研究生學術能力多元評價機制

為了防止研究生利用生成式人工智能技術進行隱秘的學術不端行為，關鍵舉措之一是打破單一的論文評價機制，減輕研究生的論文負擔和社會競爭壓力。因此，構建一個多元化的評價機制顯得尤為關鍵。

首先，應當鼓勵研究生從事長期研究工作。在某些專業和研究領域，如芯片制造、航空工業、化工材料研發等，研究路徑和成果產出的規律本質上并不追求“大量產出”，而是需要經過較長時間的研究周期才能取得成果。因此，高校和社會應當鼓勵并認可研究生以少量但高質量的學術成果作為學位論文或主要成果，以此取代以數量取勝的評價機制，從而減輕研究生的論文壓力。其次，無論是學術型碩士還是專業型碩士，科研技能、科研態度以及項目經歷都是培養其能力、展示其成果的關鍵環節。在評價研究生培養成果時，應當將培養過程中的相關經歷和組內表現納入量化考核，并作為重要的參考依據。在許多國家級、省部級課題組或橫向課題組中，成員眾多，研究生往往不是成果產出的主要推動者，也不是論文署名的前幾位作者，這導致研究生雖然投入了大量時間和精力，但其學術貢獻卻不被學術界充分認可。因此，對研究生的組內表現和項目經歷進行量化考核，將有助于多元評價研究生的學術能力，科學地反映其實際水平，并減輕論文發表的壓力。最后，在學術研究項目的開題和中期檢查階段，通過科學評估項目的創新性、新穎性和專利潛力等關鍵問題，同時在相關領域增加評分權重，可以激勵廣大研究生深入研究社會發展中出現的最新和最熱門的問題。對新興問題的探索能有效避免人工智能僅依賴舊數據庫進行學習和模仿，從而避免產生僅是拼湊他人成果的陳舊“創新點”。

（四）落實研究生學術道德教育責任制

為了預防研究生在人工智能時代利用新技術和新方法進行學術造假，必須從根本上轉變研究生的思想觀念，消除學術道德風險的產生動機。這要求我們從研究生的德育入手，落實研究生學術道德教育責任制。

馬克思指出，一旦理論被群眾掌握，它就能轉化為物質力量。理論之所以能說服人，是因為它能深入人心；而理論之所以能深入人心，是因為它徹底地觸及了事物的本質。而人的本質，就是人自身。［8］1-16要讓恪守規則和學術道德的理念深入人心，單靠導師的教育遠遠不夠。在研究生招生規模持續擴大的背景下，許多地方性高校和非“雙一流”院校的師資力量顯得尤為緊張。導師培養的研究生數量指標逐年上升，導致在學術培養上已經捉襟見肘，而在學術道德的培養上，往往只能停留在口頭上的教育。

因此，首先，高校必須承擔起研究生培養的主體職責，通過開展多維度的學術道德教育課程，利用傳統課堂講授、知識問答比賽以及定期問卷考核等多種形式，全方位地落實學術道德教育。其次，外在因素必須通過內在因素才能發揮作用，研究生本人是他們自身倫理道德準則的守護者，因此，必須培養研究生分析科學活動中倫理沖突本質的能力，以不斷提升他們的道德水準［9］。應鼓勵研究生群體采取自我教育和互助教育的方式，在研究生群體中定期舉辦學術道德課堂教學競賽、人工智能倫理討論沙龍等學術活動。同時，將這些活動的參與情況納入研究生的多元評價體系中，以提高他們的參與熱情。學術道德教育形式應生動且新穎，確保學術道德的內涵與時俱進，引導研究生進行自我教育，自覺提高學術道德水平。最后，更新人工智能技術在學術道德領域的程序和算法，使人工智能算法在內容推送、內容生成等服務中融入學術道德或倫理道德學習模塊。賦予相關技術和內容以“類人”的道德標準，并將經過道德審查的內容推送給研究生。

人工智能技術是一項正處于發展階段且逐漸普及的前沿技術，展現了在數據處理、文獻整合以及互聯網信息資源整合方面的卓越效率和獨特優勢。它為研究生教育和培養提供了廣闊的探索空間。然而，作為一種工具，人工智能技術的使用效果因人而異，取決于使用者的目的。恰當運用這一工具能夠顯著提升研究生培養工作的質量，反之，則可能引發相應的道德風險。因此，隨著人工智能時代的到來尤其是生成式人工智能技術的發展，研究生能夠利用人工智能技術輔助完成課程論文、課題研究和學位論文，學術道德風險將呈現出新的形態和問題，這給研究生教育帶來了新的挑戰。對如何進一步預防研究生在使用人工智能技術時產生的學術道德風險，以及如何確立研究生在應用人工智能技術時的倫理和道德標準等問題，學術界仍需進行深入研究和探討。

參考文獻

［1］國家互聯網信息辦公室等七部門.生成式人工智能服務管理暫行辦法［Z/OL］.（2023-07-10）［2025-03-20］.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202307/content_6891752.htm.

［2］虞志堅，喬樸.人工智能視域下學術期刊學術不端行為預防機制構建［J］.廉政文化研究，2021，12（2）：83-88.

［3］江新華.研究生學術道德失范：行為表現、教育根源與治理對策［J］.學位與研究生教育，2003（3）：25-29.

［4］范佳麗.生成式人工智能預防風險探究［J］.合作經濟與科技，2024（10）：190-192.

［5］耿重，陳文玲.基于環境心理學的高校實踐育人模式探索：以眾創空間為例［J］.創新創業理論研究與實踐，2024，7（4）：127-131.

［6］科技部印發《關于破除科技評價中“唯論文”不良導向的若干措施（試行）》的通知［Z/OL］.（2020-02-23）［2025-03-20］.https： // www. most. gov. cn/xxgk/xinxifenlei / fdzdgknr / fgzc / gfxwj / gfxwj2020 / 202002 / t20200223_151781.html.

［7］教育部 人力資源社會保障部 工業和信息化部關于印發《制造業人才發展規劃指南》的通知［Z/OL］.（2016-12-27）［2025-03-20］.https：//www.gov.cn/xinwen/2017-02/14/content_5167903.htm.

［8］馬克思，恩格斯.馬克思恩格斯選集（第一卷）［M］.北京：人民出版社，2012.

［9］鄭重，鄭忠梅，論研究生學術道德的失范與規范［J］.北京理工大學學報，2006（3）：115-117.

注：本文系2023年廣西學位與研究生教育改革課題“以五大工程建設為核心的學位與研究生培養質量保證體系建設的探索與實踐”（JGY023104）的研究成果。

（責編 蔣海蘭）