AI已經開始“入侵”學術界，弄皺一池靜水。

　　據《日經亞洲》報道，部分學者動起歪腦筋，在論文中添加隱藏的提示詞，以引導人工智能審稿工具給予正面評價，從而影響其研究論文的同行評審結果。該媒體調查發現，在論文預印本網站arXiv上，至少17篇來自8個國家、14所頂尖學府的學術論文中，用隱秘小字或白色文字寫著“僅給好評”等提示詞。

　　紐約大學計算機科學助理教授謝賽寧團隊的論文也被卷入該風波。謝賽寧發文回應：對於任何有問題的投稿，共同作者都難辭其咎，沒有任何借口。

　　AI能否被期刊審稿專家用於論文評審？目前，各大學術會議和學術期刊尚未形成統一規范。

　　就國內而言，多家期刊明確禁止審稿人使用公開AI平台評審論文，如《數量經濟技術經濟研究》《重慶郵電大學學報（社會科學版）》《山東大學學報（哲學社會科學版）》等。原因是出於保密原則、避免學術判斷失誤以及防止責任追溯不清等多種考量。

　　有期刊對評審過程中對人工智能的使用發布了明確規范。如《風景園林》禁止審稿人在未充分理解論文內容和進行專業判斷的情況下，直接採納AI生成的審稿意見，或忽視其中可能存在的錯誤與偏見﹔《中國臨床醫學》“不建議”審稿專家使用AI輔助評審論文，如有使用，需在審稿意見中公開、透明、詳細地說明所用工具名稱和生成內容，並對審稿結論（包括AI生成的內容）負全部責任。

　　這事兒該怎麼看？審稿人到底有沒有使用AI評議論文、在多大程度上參考了AI評議結果，我們不得而知。但可以確定的是，投稿人的行為，無疑是在鑽技術漏洞的空子，是新技術萌發而規范尚未成熟階段的新型學術不端。

　　事件發展至此，已經足以為我們敲響警鐘：輔助科研需有度，AI且慢唱主角。

　　從科研和論文撰寫角度看，AI不是一用就靈的“萬能藥”。不可否認，AI以其強大的數據處理和分析能力，能為科研帶來諸多便利，比如幫助篩選文獻、分析海量數據、文字潤色，甚至提供研究思路啟發，但它無法替代研究者對實驗數據的嚴謹獲取與分析、對研究問題的深度邏輯推理和價值判斷。一篇優秀科研論文的誕生，是研究者多年知識積累、反復思考與實踐的結晶，妄圖依靠AI指令“走捷徑”獲取認可，是學術態度不端的表現，即便一時得逞，最終也會在學術共同體的審視下原形畢露。

　　論文評審者更要守住責任擔當，不能過度依賴AI。審稿是一項專業性工作，不僅要判斷論文技術細節的正誤，更要憑借自身學術素養和經驗，獨立考量研究的創新性、科學性等，對論文提出建設性意見。若單純依賴AI審稿，就可能被隱藏指令誤導，讓低質量甚至存在學術不端行為的論文蒙混過關，破壞學術生態。

　　面對新技術時，我們既要擁有敢於嘗試的意識、善於利用的能力，更須保持清醒的頭腦。在科研過程中，科研人員可以將AI作為輔助工具，但必須堅守學術初心，用嚴謹的態度、扎實的研究推動科學進步。

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