AI生成的投稿越来越多，科研界该拥抱还是限制AI潜力？
Springer Nature约 6 分钟人工智能（AI）已成为科研领域的核心组成部分，深刻改变着我们撰写论文、评审成果和共享知识的方式。对科研机构而言，这既带来了提升效率、加速发现、为研究者提供新型强大助力的广阔前景，也提出了在政策、伦理、诚信及人才培养等方面不容忽视的新课题。如果规划得当，机构可以充分发挥AI的优势，进一步夯实科学公信力，助力研究者不断突破。
如何将AI更负责任、更有效地融入学术交流？本文将为科研机构提供清晰的指引，希望能帮您从容制定AI战略，既为研究者提供支持，也在这个过程中赢得更多信任，让机构更好地迈向未来。
AI对于机构科研诚信的意义
众所周知，AI正在全面提速科研工作流程——从文献检索到稿件撰写，这种加速不仅仅是一项挑战，更是一项重大机遇。施普林格·自然学术事务副总裁Nick Campbell提醒大家：AI对出版业来说其实不算新鲜事，虽然今天它的规模和复杂程度确实前所未有。“我们从20世纪60年代起就开始思考AI了，”他说，公司早在2019年就做过一次尝试——使用早期摘要工具生成一本书，那时还没有今天这些大语言模型。如今，这些模型能做更多的事情，比如帮助研究者总结文献、构建论点、润色文本，但有一点很关键：责任和最终的控制权，必须始终掌握在作者自己手里。
随着AI飞速发展，其利弊也越来越清晰。比如用AI生成的投稿越来越多，这催生出一系列新的编辑工具、政策和检测手段。不过，这并不会让编辑们不堪重负，恰恰相反，借助更智能的系统来识别低质量或造假的稿件，反而能提高最终发表的门槛。Campbell强调，目的不在于限制AI的潜力，而是怎么用好它。施普林格·自然的立场很明确，重点放在检测滥用、增强信任，并在整个研究过程中坚守责任。“AI是助手，决策由人来做”，他说。只要坚持让AI增强而不是取代人类的专业判断，业界便有可能构建出一个比以往更严谨、也更高效的出版流程。
那么，这对机构来说意味着什么？一个难得的机遇正在浮现：让机构立于引领位置。我们在深度洞察报告《多视角审视学术传播中的人工智能》（Perspectives on AI in scholarly communications）里提到，如果能为研究者提供清晰、实用的AI使用指引——告诉他们什么时候可以用、怎么用才算负责任——这不仅能增强科研诚信，也能在组织内部建立起信心，同时和出版方的合作也会更顺畅。现在就开始着手制定缜密的AI政策，机构完全有机会成为一个主动的引领者，参与塑造一个更高效、更协作、也更值得信赖的科研未来。
深度洞察报告《多视角审视学术传播中的人工智能》
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编辑如何应对？机构有何可为？
期刊编辑们发现，AI辅助投稿的数量明显增多，这从一个侧面反映出生成式工具在研究界的普及速度之快。其中不少论文利用现成的开放数据集展开，这给编辑团队评估稿件质量和研究严谨性带来了新的挑战。机构可以帮助缓解这方面的压力，比如更新内部评审流程，为研究者提供有针对性的培训。此外，不妨尝试一些出版方提供的工具，例如AI驱动的诚信检查工具，尽早发现问题，避免低质量稿件成“漏网之鱼”。
施普林格·自然在科研诚信方面不仅引入了经验丰富的专业团队，还投入开发了一系列由AI驱动的工具，帮助编辑和审稿人识别并筛除虚假、误导性或被操纵的研究内容。其中的两大关键工具——Geppetto和SnappShot，分别用于检测AI生成的虚假文本和图像篡改。
变化中的科研环境与研究者的新需求
《自然综述：计算》期刊主编Laura Schmid分享到，几乎所有尝试过AI的研究者都表示，AI确实帮到了他们——无论是加快文献检索、辅助编码，还是帮助撰写初稿、梳理思路。甚至连那些还没开始用的研究者，也大多认同AI正变得越来越重要；不少人预测，用不了多久，AI便会成为科研工作流程里的常规部分。不过，热情归热情，研究者们对伴随AI而来的一些关键问题的认识也在同步提升。比如，输入AI模型的数据本身可能带有偏差——这些偏差一旦嵌进模型，就会反映在输出里；此外，数据质量、准确性，甚至AI的环境影响，也引发担忧。这映射出一个既好奇又乐观的科研社群，他们愿意拥抱AI的潜力，但不忘坚持负责任使用这一原则。
AI要用得有效、用得负责任，关键得看具体情境。首尔国立大学的JK Seong教授解释道，生物和环境本身就充满变数，这些可变性恰恰是科学发现里的细微之处；如果AI工具在设计之初就能将这些复杂性考虑进去，那么它不仅能帮助研究者看得更深刻，也有助于提升可复现性。
这些观点表明，随着研究者对AI的理解越来越深，既看到它的好处，也看清它从固有偏差到情境化需求的各种复杂性，机构扮演的角色也愈发关键——帮助研究者负责任地用好这些工具，在增强科研诚信的同时，也打开新的发现路径。
在这样的演变背景下，机构可重点关注以下方面：
制定清晰的、覆盖全机构的AI政策，涵盖作者身份、披露、同行评审和数据治理。
开展实践培训和研讨活动，帮助研究者在负责任使用AI、透明报告和批判性评估方面建立信心。
为研究者提供伦理标准方面的指引，包括质量、偏差缓解、可重复性以及AI辅助研究的最佳实践。
提升透明度，比如鼓励详细报告和明确披露AI辅助的写作、分析及工作流程步骤。
与出版方紧密合作，及时了解新出现的诚信风险、期望以及不断演变的AI政策。
利用出版方筛查和诚信检查工具的输出结果，如剽窃报告或数据可用性评估，帮助加强内部评审流程。
倡导具有情境意识、科学的AI工具，以支持稳健的研究设计并反映现实世界的复杂性。
推进开放科学实践，包括将透明度和可重复性融入日常研究工作流程。
用科技赋能科研，我们在行动
无论是研究者、出版方还是机构，大家都有一个共同的目标：维护学术交流的可靠性与公信力。这需要在整个研究过程和AI应用中，将公平、责任性和透明等以人为本的价值真正落到实处。机构站出来倡导这些原则，不仅可以增强科研诚信，也为未来的发现、合作和创新打开了更多可能。
作为全球领先的科研出版机构，施普林格·自然不仅出版了诸多AI领域扎实和有深刻见解的科研成果，推动思想和信息的全球交流。同时，我们致力于用科技赋能科研，探索多种方法开发AI工具和服务，例如用于：总结多个来源的研究；将这些总结扩展成整本图书；帮助期刊编辑寻找合适的审稿人；检测AI生成的虚假文本和图像篡改等。我们希望以可持续且符合伦理的方式发掘并发挥AI的潜力，通过出版AI内容和提供AI解决方案让出版流程更加顺畅、清除知识分享的障碍并提高透明度，以更好地服务广泛的学术界和产业界。
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