隨著生成式人工智能（AI）工具的迅速普及，其在學(xué)術(shù)寫作領(lǐng)域的應(yīng)用正以前所未有的速度增長(zhǎng)，為科研人員帶來(lái)了諸多便利，如時(shí)間節(jié)省、語(yǔ)言障礙減少以及論文表達(dá)的清晰化。然而，這一趨勢(shì)也引發(fā)了關(guān)于剽竊問(wèn)題的新挑戰(zhàn)，促使科研界深入探討并制定更為明確的AI使用指南。

AI在學(xué)術(shù)寫作中的廣泛應(yīng)用

據(jù)德國(guó)蒂賓根大學(xué)的研究顯示，近年來(lái)，特別是在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，基于大語(yǔ)言模型（LLM）的AI寫作工具已被廣泛應(yīng)用于論文摘要的撰寫中。2024年上半年，約有10%的生物醫(yī)學(xué)論文摘要疑似采用了LLM輔助完成，這一比例的增長(zhǎng)凸顯了AI在學(xué)術(shù)寫作中的影響力。

支持者認(rèn)為，AI工具是學(xué)術(shù)研究的得力助手，它們能夠優(yōu)化文本表達(dá)，減少語(yǔ)言上的模糊性，使科學(xué)家能夠更專注于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析。然而，這一便利性的背后也隱藏著剽竊風(fēng)險(xiǎn)加劇的隱憂。

剽竊問(wèn)題的復(fù)雜化

傳統(tǒng)上，剽竊行為相對(duì)容易識(shí)別，但在AI時(shí)代，情況變得復(fù)雜起來(lái)。LLM通過(guò)學(xué)習(xí)和模仿大量已發(fā)表文獻(xiàn)來(lái)生成文本，這種能力使得AI生成的論文與原創(chuàng)作品之間的界限變得模糊。研究人員可能故意或無(wú)意地將AI生成的論文冒充為自己的作品，或者AI生成的文本與某篇已發(fā)表論文高度相似卻未注明來(lái)源，這些都構(gòu)成了新的剽竊形式。

更為棘手的是，AI工具能夠通過(guò)微調(diào)措辭和句式結(jié)構(gòu)來(lái)掩蓋其剽竊行為，使得檢測(cè)變得更加困難。此外，關(guān)于完全由AI生成的未署名內(nèi)容是否構(gòu)成剽竊，學(xué)術(shù)界也尚未形成統(tǒng)一意見(jiàn)。

制定明確的AI使用界限

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，科研界正積極制定AI在學(xué)術(shù)寫作中的使用指南。許多期刊已經(jīng)更新了其投稿政策，要求作者披露在撰寫過(guò)程中是否使用了AI工具及其具體情況。例如，《科學(xué)》和《自然》等頂級(jí)期刊均要求作者記錄LLM的使用情況。

然而，如何界定AI輔助寫作與剽竊之間的界限仍是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。一些專家認(rèn)為，只要AI的使用是透明的，且主要用于輔助表達(dá)想法而非直接復(fù)制粘貼已有內(nèi)容，就不應(yīng)被視為剽竊。但這一觀點(diǎn)仍需得到更廣泛的認(rèn)可和支持。

提升AI檢測(cè)工具的準(zhǔn)確性

為了有效應(yīng)對(duì)AI在學(xué)術(shù)寫作中的濫用問(wèn)題，開發(fā)高效準(zhǔn)確的AI檢測(cè)工具顯得尤為重要。然而，目前市面上的大多數(shù)檢測(cè)工具在準(zhǔn)確性和可靠性方面仍存在不足。一些研究表明，通過(guò)簡(jiǎn)單的同義詞替換和句子重組就可以輕松繞過(guò)這些工具的檢測(cè)。

因此，科研界需要投入更多資源來(lái)改進(jìn)AI檢測(cè)工具的技術(shù)水平，提高其識(shí)別AI生成文本的能力。同時(shí)，還需要關(guān)注非英語(yǔ)母語(yǔ)者使用英語(yǔ)寫作時(shí)可能面臨的誤判問(wèn)題，確保檢測(cè)工具的公平性和準(zhǔn)確性。

結(jié)語(yǔ)

隨著生成式AI在學(xué)術(shù)寫作領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，科研界正面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。為了充分利用AI帶來(lái)的便利并有效防范剽竊風(fēng)險(xiǎn)，我們需要制定更為明確的AI使用指南、提升AI檢測(cè)工具的準(zhǔn)確性，并加強(qiáng)科研誠(chéng)信教育。只有這樣，我們才能確保學(xué)術(shù)研究的真實(shí)性和可靠性，推動(dòng)科學(xué)事業(yè)的健康發(fā)展。