当前,人工智能(AI)对高校的影响是全面且深入的,这已成为高教界的共识。不过,这种影响是一把“双刃剑”,应用得当,将大大有助于高校相关工作的开展,反之则很可能起到反作用。这一点在高校开展的科研活动中表现得尤为明显,其中又以对科研诚信的挑战为甚。
不可否认,面对这种挑战,国内很多高校已在积极应对,并采取了很多保证科研诚信的措施。但根据笔者观察,当前高校在相关工作中仍存在一些不足,需要引起重视。
有规定,但覆盖度有限
近两年,伴随着AI在国内高校的普及,很多高校已经在政策制定方面做出了探索。比如,复旦大学曾于2024年底出台《关于在本科毕业论文(设计)中使用AI工具的规定(试行)》,列出了允许和禁止在本科毕业论文(设计)中使用AI的范围,此举曾引发很多人的关注。
事实上,在复旦出台此规定之前的2024年9月,天津科技大学就曾发布《关于2024年本科生毕业设计(论文)查重和AIGC检测的通知》(2025年沿用),明确要求对所有本科生的毕业论文进行智能生成内容检测。此外,包括北京邮电大学、中国传媒大学、华北电力大学等在内的很多高校也曾出台相关规定。
然而,相对于国内超过3000所高校的巨大体量,此类高校依然属于少数。
除院校覆盖面不足外,当前高校对AI使用的规定主要体现在本科生毕业论文(设计)方面,而对学生课程作业,研究生发表的学术论文、撰写的学位论文,以及教师项目申报等其他科研活动中的AI使用规范却鲜有覆盖。
相比本科生,研究生和教师所从事科研活动的研究性更高,也更应对其AI的使用给予严格规范,这方面我们似乎重视不足。
此外,尽管伴随着AI的普及,很多高校不断推出如何使用AI辅助教学、帮助行政管理人员提高效率等的讲座,但笔者发现,高校针对AI在科研活动中的使用规范、如何预防AI可能产生的科研不端问题所组织的培训却很少。这很容易使师生在科研活动中不清楚AI的使用边界和禁区在哪里。
比如,有老师在新媒体平台分享其通过AI评阅研究生毕业论文的心得体会,殊不知从“负责任的研究”角度,该行为并不被允许;再比如,有老师宣扬自己利用AI工具,在两小时内便完成了项目申报,并大肆赞扬AI工具的“效率”,但事实上直接将AI生成内容作为申报书内容的行为也是被相关规范所明确禁止的。
建立“全覆盖”的规范体系
基于上述现状,笔者认为在现阶段,国内高校应针对AI的使用制定“全覆盖”的规范。
此处的“全覆盖”主要体现在三个方面:一是对全员的覆盖,即不仅针对本科生,也要针对研究生、教师以及所有科研人员,让每个人都明晰AI使用的规范;二是对科研活动全环节的覆盖,不仅要覆盖科研活动的开始阶段,也要覆盖其过程,以及成果的发表等最终阶段;三是对全内容的覆盖,不仅要覆盖毕业论文(设计),也要覆盖学生的作业、发表的成果、项目申报书等,使AI在科研活动中既能充分发挥其价值,又不违反科研诚信。
当然,高校的相关工作要依据权威规定。在这方面,国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《人工智能生成合成内容标识办法》、科技部监督司发布的《负责任研究行为规范指引(2023)》、国家自然科学基金委员会发布的《科研诚信规范手册》,以及由中国科学技术信息研究所牵头完成的《学术出版中AIGC使用边界指南2.0》等文件均可参考。
制定规范是依规落实的前提
必须承认,受当前技术条件的限制,即使通过软件识别出疑似人工智能生成内容,也只能是“疑似”,往往并不能确定。此外,AI生成内容在科研活动中所占多大比例比较合适,当前也没有定论,这些都导致高校落实已出台办法、规定的效果并不好。由此,有声音认为高校现阶段出台规范的意义不大。
然而,笔者对此却并不以为然。
首先,完整而成熟的规范对相关人员的行为有直接的引导作用,能指引其按照正确规范行事。其次,规范可成为判断科研不端及进行惩戒的依据。规范能清楚表明哪些可以做,哪些不能做,凡是违背规范的行为都可以依据规范予以惩戒。再次,规范的制定体现了相关工作的被重视程度,这会对规范针对的客体产生很大影响。最后,规范的制定是依规落实的前提。制定规范和落实规范属于两个阶段,有明确的先后顺序。只有先制定好规范,才谈得上依规落实。
在培训方面,除常规培训外,高校还应加强面向师生“在科研活动中AI使用规范”的培训教育,以预防AI在科研活动中滥用,避免科研不端事件大规模发生。更重要的是,通过培训教育,高校要让广大师生在相关规范的指引下合规使用AI,使AI切实、有效地辅助师生高质、高效完成科研工作。
此外,高校还应设立科研诚信专员岗。
需要明确,高校科研诚信专员岗并非专门为应对AI挑战而设立。事实上,早在AI大规模进入高校前,有关部门就曾倡导高校设立相关岗位。只不过AI在科研活动中的普遍应用,给高校科研诚信建设带来了进一步的挑战,更加突显了这项工作的紧迫性。
有了更专职、专业的科研诚信管理人员,高校才能在当下这个科研诚信面临多重挑战的时代,及时、准确地制定相关规章制度,有针对性地开展教育培训,清晰明了地答复师生咨询,高效地开展科研不端调查等。
总之,在当前我国“努力成为世界主要科学中心和创新高地”“实现高水平科技自立自强”“积极推进建设科技强国教育强国”的大背景下,高校在积极拥抱AI的同时,也要谨慎应对AI给高校科研诚信带来的挑战,以更好地为国家科技教育人才一体化发展保驾护航。
(作者系中国农业大学图书馆研究馆员、中国科学技术情报学会科研诚信建设工作委员会委员)
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