## 486｜《自然》杂志：超6成学者认为，AI撰写论文结果就是“学术造假”

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过去一两个月，围绕论文写作的话题频繁登上新闻，尤其在当下AI快速发展的背景下，不同高校和教授对AI的态度呈现出明显分化。

哪怕只是论文写作流程中一个小小的查重环节，都让不少学生感到头疼。现在很多系统号称是用AI查重，但由于生成式AI的特性，结果并不总是准确，也因此引发了不少争议。

而类似的争议并不局限于学生的毕业论文，甚至很多已经发表的学术论文中，也出现了人工智能的痕迹，从而引发对是否构成抄袭等更深层次的讨论。

为此，著名学术期刊《自然》在5月中旬发布了一项调查报告。他们虚构了一位名叫Bloggs的博士，设计了一些他在研究中使用AI的典型场景，并向全球约5000名学者发起匿名问卷，了解大家对AI在学术写作中使用边界的真实看法——哪些行为被认为可以接受，哪些则可能不符合学术伦理。

这次调查一共收到了来自5229名学者的有效回应，受访者主要是近期在全球各大期刊发表过论文的作者、以往的作者以及部分审稿人，整体覆盖面较广。

从地区分布来看，21%来自美国，10%来自印度，8%来自德国。受访者在研究领域和学术资历方面也呈现出多样性。不过报告中特别指出，中国学者的样本量相对不足，主要原因是很多学者没有回复调查邮件。

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接下来，我来简单介绍一下调查中列举的几个主要使用场景，以及学者们对这些场景表达的态度。

第一个是编辑和翻译场景。这里细化出了两个场景，首先是虚构的Bloggs博士请AI帮他润色论文初稿，比如优化用词、调整语气和风格，但他并没有说明自己用了AI。

对于这个做法，学者们的态度分成了几类：

从这个场景可以看出，哪怕是“润色”这种轻度使用，学术圈对是否披露AI的使用，已经有了明显分歧。

再来看另一个场景：用AI来翻译论文。

具体是指，Bloggs博士先用自己的母语写完论文，然后用AI将全文翻译成另一种语言投稿，而且没有披露使用了AI。比如说，你用中文写了一篇文章，然后直接让AI翻成英文，投稿给一份美国中学生的作文杂志。

在这种情况下，只有14%的学者认为可以完全接受这种做法。

有42%的学者表示：必须由母语人士对译文进行校对，并且说明使用了AI，才可以接受。也就是说，你的文章翻译完之后，得请一个以英语为母语的人帮你检查一遍，还要明确说明是通过AI翻译的。

从这个结果能看出，学者们对AI翻译的准确性和语言质量更为谨慎，担心不同翻译工具可能会误解甚至扭曲作者原本想表达的意思。

第二个场景是关于使用AI撰写初稿和生成摘要的接受程度。

这两个环节已经属于论文写作的核心阶段，所以学者们的态度明显更保守、也更谨慎。

比如说，有35%的受访者认为，无论什么情况下，都不能接受让AI起草论文初稿；33%的人则表示，在任何情况下都不能接受用AI来生成摘要。

从数据上看，反对的声音已经明显高于翻译或润色这种辅助性操作。

真正表示“完全接受让AI撰写初稿，且不需要披露”的人只有13%；而接近一半的受访者认为，如果使用了AI，就必须要在文中明确说明。

第三个场景是调查学者们对在论文不同环节中使用AI的接受程度。具体分为五个部分：摘要、引言、方法、结果和结论。

结果显示，不同环节的容忍度差异明显。总体趋势是：越能体现研究原创性和核心分析的部分，学者们对AI的参与就越排斥。

其中反对声音最强烈的是“结果”环节，有66%的受访者表示不能接受AI撰写这一部分，这是所有环节中反对比例最高的。而在“方法”和“结论”部分，也有超过一半的学者不赞成让AI参与撰写。

相对而言，“摘要”是大家态度最宽松的部分，只有三分之一表示反对。

不过也要注意，在每一个环节中，大约有四分之一到一半的学者表示：可以接受使用AI，但前提是要明确披露。这说明，提高使用AI的透明度，也是缓和争议、获得学术认同的重要方式。

整体来看，这组数据反映出学术界对结论和创新性内容的高度敏感。这些部分被普遍认为应该由作者亲自完成，不能依赖AI，以维护学术诚信和研究的可信度。

第四个场景是关于论文的同行评审环节。

其中一个调查问题是：是否可以接受由AI代写完整的审稿报告？在这个问题上，高达52%的受访者明确表示，在任何情况下都不能接受。

此外，还有14%的人出于隐私考虑选择反对——他们担心在论文尚未发表的阶段，就将稿件内容输入AI，存在提前泄露的风险。

总体来看，学者们在这个环节的态度相对一致：不认可AI独立撰写完整的审稿意见。不过，当被问及是否可以用AI来辅助回答某些具体问题、作为评审过程中的参考工具时，大家的态度就相对开放一些。

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除了前面提到的观点类问题，《自然》还调查了这五千多名学者在实际写作中使用AI辅助的情况。

结果显示，真正尝试过用AI来辅助写作的学者其实不多。只有18%的受访者表示自己用AI帮助润色过论文内容。

整体来看，有65%的人表示，在任何论文写作或评审的环节中都没有使用过AI工具。报告指出，这反映出当前学术界的一个典型状态：“讨论热、实际用得少、公开披露更少”。

不过说到这里我也想补充一点：因为中国学者的回复率较低，样本中来自中国的数据相对不足。如果未来能补上这部分数据，我相信“从未使用过AI”这个比例会进一步下降——毕竟国内不少老师和高校，对AI的使用早已非常熟练。

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这项调查还揭示了一个关键趋势：相比资深学者，更年轻的学者——比如博士生、博士后和青年科研人员——使用AI的比例明显更高。这反映出年轻一代对新技术的接受度更高、适应速度更快，也更希望借助AI来提升科研效率。

而相对来说，一些资深学者则对AI持保留甚至抵触态度。在调查的评论区里，还有老专家明确表示：“绝不认同使用AI来写作或评审，那就是学术作弊。”

从《自然》这次的大规模调查来看，别说学生的毕业论文，就连教授们自己写论文时该不该用AI，学术界目前都还没有形成共识。所以可以预见，类似的讨论和争议，恐怕还会持续好几年。

不过，随着年轻一代学者的成长，我相信大家对AI的态度会越来越开放。关键还是要把握一个“度”——研究的核心结论和成果，始终应该是学者自己的核心竞争力；而那些格式化的部分、套话、语言润色，完全可以交给AI来处理。

毕竟现在包括我自己在内，读论文基本都是扔给AI，让它帮我提取要点，再给我讲明白。也许正是这种新的“AI读论文”方式，最终会反过来推动整个论文写作流程的一次大迭代。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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相关链接：

《自然》杂志调查：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01463-8

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