同意这一观点，AI生成的论文常因缺乏深度、原创性和逻辑性，被视为“学术垃圾”，尤其在核心研究部分依赖AI会严重损害学术诚信和科研价值。以下是对这一观点的详细分析：
- 学术诚信问题：
- 使用AI撰写论文，无论有意还是无意，都可能构成学术不端行为，这与抄袭他人成果在本质上无异，严重违背了学术道德准则。
- 学术机构和期刊对这类行为通常持零容忍态度，因为维护学术诚信是保障知识进步和学术环境健康的关键。
- AI写作的缺陷：
- 缺乏深度理解和原创性：AI通过学习大量文本数据生成内容，但它并不具备真正理解知识的能力。论文要求作者对研究主题有深入思考、分析和独特见解，而AI生成的内容往往只是对已有资料的拼凑整合，难以展现出作者基于研究的独特视角和原创观点。
- 逻辑连贯性不足：一篇高质量的论文需要严密的逻辑结构，从问题提出、文献综述、研究方法阐述、结果分析到结论得出，各部分紧密相连。AI生成的文本在逻辑上常出现跳跃或不连贯，导致论文内容无法准确传达研究思路和成果。
- 语言表达的局限性：尽管AI在语言生成方面不断进步，但与人类学者的语言表达仍有差距。论文语言需精准、专业且符合学术规范，而AI生成的语句可能存在语法错误、用词不当，在复杂学术概念的表述上也不够准确。
- 对学术生态的负面影响：
- 损害公众对科学研究的信任：如果AI生成的“垃圾科学”充斥学术平台，会给同行评审系统带来压力，也对科研人员的信息素养提出更高要求。滥用AI工具可能会损害公众对科学研究的信任。
- 影响学术评价的公正性：AI生成的论文如果未能被有效识别，可能会混入学术评价体系，影响评价的公正性和准确性。
- 实际案例与调查数据：
- 有案例显示，研究人员在谷歌学术平台中发现了上百篇疑似由AI生成的文章，这些文章被认为正在侵蚀学术平台。
- 《自然》杂志的调查显示，对于利用AI直接生成论文初稿或撰写特定核心章节，大约有三分之一的学者持明确的反对态度，认为这触及了学术诚信的底线。
