AI学术诚信引震动：期刊因虚假引用紧急撤稿

2026-08-28 07:05:28   来源：checkbloc   栏目：查重检测

近日，像《光明日报》之类的多家权威媒体都集中调研了，自大型语言模型一问世，人工智能就广泛地被用到了知识获取和学术写作方面。不过，技术红利的背后的，**学术诚信**问题愈发凸显。多位顶尖图书馆馆长以及出版界专家近期都发声提醒，算法深度介入科研已经造成了新型不端行为，急需明确清楚的边界。

一、AI参与科研为何频现新型造假危机？

        当下，人工智能对学术出版生态最显著的冲击，就是科研生产力大幅提高，科研生产关系也变得滞后，这种矛盾愈发严重。从提出科学问题开始，到产出成果，AI都深度赋能，可也惹出不少新型诚信问题，像“AI洗稿”“数据装饰”“代笔”之类的。

        清华大学图书馆馆长金兼斌察觉到，学术诚信并非新问题，是在AI时代被进一步放大了。他明确表示，学术诚信事件屡见不鲜，论文撤稿的数量大幅增加，撤稿论文里AI参与生成的比例明显比非撤稿论文高很多。

        金兼斌觉得，人们开展科研的方式正在被改变。在后续的文献综述里，AI会越来越依赖，那些没有进入学科知识大模型语料的文献，对后续研究的影响会越来越小。这种高度依赖或许会加快知识的传播速度，不过也有可能造成同质化的问题。

        上海交通大学医学院图书馆的馆长仇晓春从评审机制这一方面指出冲击。当AI参与到论文起草、构思乃至数据生成工作里时，传统作者的观念就面临着根本的阻碍。部分审稿人用AI来撰写评审意见，评议质量下降，内容也趋同，循环“不发表就出局”就更严重了。

        Frontiers(前沿)出版社的首席执行总编范洺菘也给出了相关趋势的看法，他觉得算法参与带来的贡献界定不清，研究过程不透明，这就迫使出版界重新审视评价体系的底层逻辑。

二、虚构文献与违规图片如何突破审核机制？

        近期引起行业广泛讨论的具体案例里，一篇虚假引用的评论文章就是典型警示。该文章发表在2025年9月，但撤稿决定是在2026年7月初发布的，最近有好些媒体深入剖析后再次敲响警钟。

        《美国科学院院刊》（PNAS）发布声明，撤回了以色列阿里尔大学Iftach Shaked与特拉维夫大学Dan Frenke合作的文章。撤稿原因就是作者在写作时使用生成式AI工具时没核查内容，多篇虚构参考文献和违规AI生成图片就出现在正式版本里了。

        作者承认使用了Microsoft Copilot，把PubMed ID自动转换为参考文献格式，但提交前没有进行核实。经核查，文中列出的十几篇参考文献，大部分在公开数据库里无法检索到。这种情况是典型的AI幻觉，就是说凭空生成看起来真实却不存在的信息。

        另外，文章里的图1也是用生成式AI工具制作的。PNAS明确指出，此行为违背了期刊编辑的政策。要知道，被撤回的是学术评论文章，而不是原创研究论文，这就意味着，即使不涉及实验数据，学术出版对辅助写作真实性的要求也是适用的。

        实际上，虚假文献引用引发撤稿的情况，可不就是个例。早在2025年12月中旬，其他期刊就因为类似情况启动撤稿程序了，这表明该问题在学术圈的蔓延情况很严重。

三、算法时代下的学术规范与未来应对路径

        面对不断升级的技术难题，主流期刊已经很快出台了明确的规范。PNAS规定，作者对生成式AI生成的内容负全部责任，而且要严格核实准确性。软件本身要是不是研究对象，那原则上就不要用图像或者图形生成类AI工具了。

        这一政策的转变，表明出版界从“事后追责”迈向“事前约束”。科研机构与高校都同步对管理细则进行调整，要求研究人员在使用AI辅助工具时，得保留完整的工作日志，保证每一步推导都能追溯。

        在此情形之下，借助Turnitin、iThenticate等好些主流引擎的综合查重服务，正成了机构筛查的重要防线。多维度语义比对以及来源溯源，能很好地识别AI生成的文本特征还有异常引用链条，给学术质量把关提供技术支持。

        AI技术在科研全流程里渗透开来，构建人机协同的新型学术伦理框架，这已经成了必然的选择。只有严格遵循**学术诚信**的底线，把工具使用透明、可解释，科学事业才能在技术浪潮里稳扎稳扎。

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