当前，人工智能（AI）技术的飞速发展与深度普及正深刻重塑学术科研生态。凭借在文献检索、数据分析、逻辑梳理和学术写作辅助等方面展现出的显著优势，AI大幅提升了大学生的科研效率。然而，其应用边界尚不清晰、学术伦理规范与监管体系尚未健全，也滋生出AI代写、洗稿、伪造数据、成果虚假标注等学术失范问题。

2025年8月，教育管理数据与咨询机构麦可思发布的《2025年高校师生AI应用及素养研究》显示，有65.9%的受访在校大学生直接或间接面临AI学术争议风险，其中42.0%亲身经历过因AI生成内容引发的学术纠纷，如抄袭判定、作业扣分等。

学术研究是追求真理的认知过程。人的主体性思考与原创性探究是学术能力提升的关键，而AI仅能作为数据处理、文献梳理等环节的辅助手段，无法替代人的思考、判断与创造。这要求高校科学平衡技术应用与能力培养、效率提升与品格塑造的辩证关系，引导大学生善用AI，不要将AI作为投机取巧的工具。

尚待明确的规则边界

当前，AI已深度嵌入大学生课程作业、科研实践、毕业设计等多个学术环节，但配套的大学生AI学术应用规范却存在规则缺位、口径模糊、约束乏力等问题。

这导致AI使用环节如何确定、使用程度如何把控、生成内容如何标注、违规行为如何界定与处置等关键问题至今悬而未决，也让部分心存侥幸的学生钻了规则空子，将AI辅助变为AI代笔，把未标注AI使用当作合理操作，既违背学术诚信原则，又破坏学术公平，消解学术研究的真正价值。

在笔者看来，补齐规则短板，让大学生用AI开展学术研究有章可循，是规范AI应用、培育学术道德的关键举措。对此，高校需结合大学生学术场景与认知特点，从适用范围、标注要求、违规处置等维度，制定针对性强、实操性高的AI应用准则。

在这方面，国内多所高校已率先开展实践探索，并形成了可借鉴的范本。比如，清华大学发布的《清华大学人工智能教育应用指导原则》，特别针对研究生群体提出规范要求，强调禁止使用AI代替本应由本人进行的学术训练，严禁将AI生成内容直接用作学业成果。

再比如，华东师范大学与北京师范大学联合发布国内高校首份针对学生的《生成式人工智能学生使用指南》，要求学生如实标注AI生成内容与个人学术贡献，要求AI直接生成内容标红，且占比不超全文内容的20%；同时，学生需对AI生成内容的准确性、知识产权、数据隐私等进行自查核验，并承担最终责任。

这些实践从原则框架与实操标准层面，厘清了大学生AI学术应用的“可为”与“不可为”，值得其他学校借鉴。

事前预防与过程监督

长期以来，部分高校针对学生学术不端行为的管理，已经形成了“发现问题—追究责任”的事后惩戒惯性模式，工作重点集中在查处、惩戒等末端环节。然而，借助AI实施的学术不端行为具有成本低、操作简单、隐蔽性强等特点，与传统学术不端相比，前者更难识别核查，单纯依靠事后惩戒，既难以精准发现学生的隐蔽失范行为，也无法挽回学生在学业成长、学术素养培育中的实质性损失，还容易让部分学生产生侥幸心理。

2024年11月，美国明尼苏达大学开除了一名博士三年级的中国留学生，原因是他被校方认定在考试中违规使用生成式AI。然而，该生对此却予以否认，声称指控存在严重漏洞。该事件折射出高校在AI学术不端认定与监管中的双重困境——既存在AI使用核查手段准确性的争议，也暴露出针对学生使用AI事前预防、过程监督机制的缺失。

破除事后惩戒惯性，必须推动从“末端治理”向“全链条治理”的转变，具体包括以下内容。

首先要强化事前预防。高校要通过学术道德讲座、AI使用失范案例剖析、校规校纪宣讲等方式以案明纪，让学生明确AI使用造成学术失范的行为界定与后果，增强自律意识和对学术规范的敬畏感。

其次要完善过程监督。高校要将监督延伸至课程论文、科研项目、毕业设计等各个环节。比如，华东师范大学、北京师范大学等高校在AI使用规范中，均明确要求教师对学生AI使用行为进行全程指导核查；部分高校更是要求学生在学术创作、科研实践中，如实披露AI使用的环节、工具与内容，实现AI使用行为各个流程可追溯。

再次要强化技术监管。依托AI内容检测平台的生成痕迹识别、原创性比对等功能，精准发现学生AI违规生成、抄袭剽窃等行为，同时坚持技术检测与人工审核相结合，避免误判。

最后，学术期刊也要从成果发表端形成监督合力。在这方面，我们可以借鉴2025年底《中国人民大学学报》编辑部发布的《关于规范使用生成式人工智能工具的声明》。该声明要求投稿作者若在非核心创造性环节使用AI，需随稿提交情况说明，详细披露工具名称、使用环节、生成内容记录等信息，编辑部及审稿人依据说明对稿件的研究过程、原创思想进行综合评价，从终端倒逼大学生规范使用AI。

从“抽象要求”到“具体指导”

需要指出的是，对于大学生AI使用规范的教育，本质上属于学术道德教育。在这方面，国内高校普遍存在明显“填鸭式”说教问题，主要表现为以文件宣读、理论讲解为主，内容多为抽象的学术规范要求，与学生真实学术场景脱节。

这种教育方式明显忽视大学生的主体认知特点和学术研究习惯，学生难以真正理解AI使用的伦理边界，也无法快速掌握规范应用AI的具体方法。学术道德教育沦为“纸上谈兵”，难以内化为学生的行为准则。

这一现状要求高校在开展相关教育活动时，需立足AI时代学术道德培育需求，将规范使用AI从“抽象要求”转化为“具体指导”。

具体而言，一是将相关教育融入课程思政。应打破学术道德教育与专业教育的壁垒，将AI应用规范、学术诚信、伦理底线有机融入课堂讲授、实践训练、科研指导各环节。教师需要结合学科研究特点，引导学生思考“AI辅助下如何守住学术底线”等现实问题，让学生在专业学习中理解学术规范的内涵和价值。

二是强化实操指导。通过开设AI学术规范专题工作坊、将规范使用AI的技能嵌入实验课程与科研实训等方式，针对性指导学生掌握AI生成内容的规范标注、审慎核验、合理引用等具体技能，让学生在真实科研情境中学会区分AI辅助与AI代笔，实现“做中学、用中悟”。

三是以互动式教育激发学生主体自觉。可采用案例研讨、情景模拟、学术辩论等互动方式，围绕AI学术应用的伦理问题与失范案例组织学生深度研讨，让学生成为学术道德建设的主体，在思辨中深化对AI应用规范的理解，将学术诚信内化为行为自觉。

（作者单位：东北大学马克思主义学院）