人工智能時(shí)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(qiáng)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(qiáng)對(duì)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(shí)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(wèn)題時(shí)可能導(dǎo)致的人機(jī)默契問(wèn)題，分析數(shù)據(jù)時(shí)易輸出失真數(shù)據(jù)，以及生成文本時(shí)容易出現(xiàn)的洗稿現(xiàn)象，并針對(duì)上述問(wèn)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(dòng)學(xué)術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步的重要平臺(tái)，其面臨的學(xué)術(shù)不端問(wèn)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(lái)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(lái)了巨大挑戰(zhàn)。但是，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)的普及，為科技期刊預(yù)防和檢測(cè)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(shí)問(wèn)題。

一、人工智能時(shí)代科技期刊學(xué)術(shù)不端的表現(xiàn)

（一）人工智能對(duì)學(xué)術(shù)問(wèn)題的理解可能導(dǎo)致人機(jī)默契問(wèn)題

以ChatGPT為代表的生成式人工智能，并非具備自主意識(shí)的通用式人工智能，它主要依賴外部的指令才能啟動(dòng)。因此，使用者輸入的問(wèn)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(yǔ)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(duì)語(yǔ)言背后復(fù)雜語(yǔ)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(wèn)題時(shí)，人工智能可能會(huì)片面或錯(cuò)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(wèn)題在學(xué)術(shù)領(lǐng)域尤為突出，因?yàn)閷W(xué)術(shù)創(chuàng)作對(duì)語(yǔ)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(duì)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(jì)具有一定的迎合性，這導(dǎo)致它對(duì)用戶輸入的問(wèn)題缺乏有效的篩選或倫理審查［2］。尤其是在用戶匿名互動(dòng)的時(shí)代背景下，如果使用者缺乏道德責(zé)任感，會(huì)故意提出不當(dāng)?shù)膯?wèn)題，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(huì)為了迎合使用者的需求，而輸出與之提問(wèn)相符的內(nèi)容。對(duì)那些懷有學(xué)術(shù)不端意圖的使用者，他們可以通過(guò)偽裝問(wèn)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(shí)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(guò)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(shí)，無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性進(jìn)行鑒別。盡管它能夠通過(guò)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(lái)源于不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，里面既包含科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼{(diào)研數(shù)據(jù)，也可能包含錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。人工智能在未有效鑒別數(shù)據(jù)的情況下，會(huì)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(méi)有人類監(jiān)督和審查的情況下，人工智能會(huì)依靠算法對(duì)輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)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(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)各類沖突，如真實(shí)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(duì)數(shù)據(jù)缺失或邏輯斷裂問(wèn)題時(shí)，往往會(huì)采取強(qiáng)行論證的方式加以彌補(bǔ)。由于人工智能沒(méi)有諸多專業(yè)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)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(huì)基于它從開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)上獲得的有限數(shù)據(jù)，試圖通過(guò)“推理”提出一個(gè)看似合乎邏輯的結(jié)論。然而，這種“推理”通常是基于錯(cuò)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(lái)的。這樣的強(qiáng)行論證不僅無(wú)法通過(guò)學(xué)術(shù)檢驗(yàn)，而且會(huì)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(jué)。

（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(guò)與人工智能進(jìn)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(guò)程中，存在發(fā)生剽竊、洗稿等學(xué)術(shù)不端行為的風(fēng)險(xiǎn)。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(jià)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(duì)現(xiàn)有學(xué)術(shù)內(nèi)容的轉(zhuǎn)述、改編和重組而來(lái)的。在文本生成過(guò)程中，人工智能無(wú)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(cè)工具難以識(shí)別人工智能所生成的文本，因?yàn)檫@些文本并非簡(jiǎn)單的復(fù)制粘貼，而是通過(guò)算法對(duì)原始數(shù)據(jù)重新進(jìn)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(kāi)傳播，便可能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)大其負(fù)面影響。無(wú)論是通過(guò)科技期刊等正規(guī)渠道出版的學(xué)術(shù)論文，還是通過(guò)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(huì)對(duì)學(xué)術(shù)界的信任機(jī)制和知識(shí)體系構(gòu)成嚴(yán)重威脅。學(xué)術(shù)界同行在錯(cuò)誤引用了這些人工智能自動(dòng)生成文本的觀點(diǎn)或數(shù)據(jù)時(shí)，便會(huì)導(dǎo)致學(xué)術(shù)信息的進(jìn)一步失真，從而產(chǎn)生大量沒(méi)有實(shí)際價(jià)值的“學(xué)術(shù)垃圾”。

二、人工智能時(shí)代科技期刊預(yù)防學(xué)術(shù)不端行為的策略

（一）開(kāi)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(jìn)步，人工智能已能夠生成具有較高學(xué)術(shù)價(jià)值且結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈谋荆@給學(xué)術(shù)界帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。許多科技期刊已經(jīng)意識(shí)到這一問(wèn)題的嚴(yán)峻性，如某科技期刊因收到太多由人工智能撰寫(xiě)或潤(rùn)色的稿件，不得不暫停收稿。這說(shuō)明僅僅依靠人工審核，是難以有效遏制人工智能代寫(xiě)論文這一現(xiàn)象的，因此科技期刊必須開(kāi)發(fā)具備自動(dòng)化檢測(cè)功能的專用軟件，來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能引發(fā)的學(xué)術(shù)不端問(wèn)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(kāi)發(fā)也必然是一個(gè)動(dòng)態(tài)、長(zhǎng)期的過(guò)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(kù)對(duì)人工智能生成的內(nèi)容進(jìn)行文本查重，也需要科技期刊在人工智能的演進(jìn)過(guò)程中不斷更新檢測(cè)算法。而且，科技期刊應(yīng)積極與人工智能公司合作，利用開(kāi)源代碼或訓(xùn)練模型來(lái)模擬生成式人工智能的工作流程，從而預(yù)判未來(lái)可能出現(xiàn)的代寫(xiě)工具和新型算法［4］。同時(shí)，科技期刊和相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)的監(jiān)控，跟蹤人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)進(jìn)展、版本更新和新生成工具的功能變化。通過(guò)應(yīng)用這種“情報(bào)戰(zhàn)術(shù)”手段，科技期刊和監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以對(duì)學(xué)術(shù)不端行為進(jìn)行預(yù)判，提前采取防范措施。

（二）提升編輯人員對(duì)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(cè)人工智能生成內(nèi)容，但是軟件畢竟具有局限性，也會(huì)存在各種漏洞。因此，科技期刊應(yīng)提高編輯人員對(duì)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(kāi)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(mén)的人工智能寫(xiě)作培訓(xùn)，增強(qiáng)編輯人員對(duì)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(xiě)作常見(jiàn)的語(yǔ)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(diǎn)，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(rùn)色、降重及文本生成過(guò)程中的具體表現(xiàn)，從而使編輯人員在審稿過(guò)程中對(duì)可疑的稿件保持高度警覺(jué)。需要注意一點(diǎn)，科技期刊要建立嚴(yán)格的監(jiān)管機(jī)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(yǔ)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(jiàn)解與創(chuàng)新觀點(diǎn)。因此，編輯人員在審稿過(guò)程中應(yīng)著重審視稿件的邏輯連貫性和創(chuàng)新性，細(xì)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(jué)該稿件可能為人工智能生成。最后，人工智能在進(jìn)行論文潤(rùn)色或降重的過(guò)程中，常常會(huì)因機(jī)械性地替換詞匯而導(dǎo)致文本中出現(xiàn)一些奇怪的語(yǔ)言，如將“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”錯(cuò)誤地替換為“深層神經(jīng)組織”等［5］。編輯人員在初審時(shí)要對(duì)這種文字表達(dá)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(píng)審的中堅(jiān)力量，不僅肩負(fù)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(guò)程的公平性和有效性。其一，科技期刊可以通過(guò)人工智能對(duì)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(yù)等進(jìn)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(duì)審稿專家的歷史審稿記錄和學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)進(jìn)行全面評(píng)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(jǐn)。其二，科技期刊應(yīng)利用人工智能的用戶畫(huà)像功能，描繪專家的“審稿畫(huà)像”。過(guò)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(guò)描繪“審稿畫(huà)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(jìn)一步分析評(píng)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(duì)審稿專家進(jìn)行全面、綜合的評(píng)價(jià)，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(jī)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(lái)看，學(xué)術(shù)不端行為產(chǎn)生的根源，在于科研人員的誠(chéng)信缺失和學(xué)術(shù)道德滑坡?？萍计诳P除依附于人工智能進(jìn)行科研創(chuàng)作的土壤，必須加強(qiáng)學(xué)術(shù)界的道德建設(shè)。特別是在科技期刊的管理與運(yùn)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(tái)，科技期刊應(yīng)當(dāng)通過(guò)定期開(kāi)展培訓(xùn)和會(huì)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(qiáng)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(guò)程中，科技期刊還要融入社會(huì)主義核心價(jià)值觀，鼓勵(lì)學(xué)者樹(shù)立正確的科研觀，摒棄功利主義，進(jìn)而在學(xué)術(shù)領(lǐng)域營(yíng)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(mén)應(yīng)完善相關(guān)法律和監(jiān)督機(jī)制。學(xué)術(shù)不端行為不僅是道德問(wèn)題，還是涉及學(xué)術(shù)誠(chéng)信的法律問(wèn)題，因此相關(guān)部門(mén)必須完善相關(guān)法律和監(jiān)督機(jī)制。例如，對(duì)人工智能創(chuàng)作論文的版權(quán)歸屬、責(zé)任認(rèn)定等問(wèn)題，相關(guān)部門(mén)應(yīng)通過(guò)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(jī)構(gòu)可以在法律框架下進(jìn)行合理的學(xué)術(shù)行為監(jiān)督。最后，相關(guān)部門(mén)還要健全學(xué)術(shù)不端行為的問(wèn)責(zé)制度，以增加學(xué)術(shù)不端行為的成本。相關(guān)部門(mén)制定問(wèn)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(guò)細(xì)化問(wèn)責(zé)標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保每個(gè)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(yǔ)

綜上所述，人工智能的發(fā)展確實(shí)在一定程度上助長(zhǎng)了學(xué)術(shù)不端行為，但是只要科技期刊妥善運(yùn)用人工智能，通過(guò)開(kāi)發(fā)反人工智能學(xué)術(shù)不端軟件、培養(yǎng)編輯人員對(duì)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(mén)完善相關(guān)法律和監(jiān)督機(jī)制，便能有效識(shí)別、預(yù)防和減少學(xué)術(shù)不端行為，維護(hù)科技期刊的學(xué)術(shù)公信力。

［參考文獻(xiàn)］

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