在人工智能技术迅猛发展的当下，“人机合著”这一新兴概念正逐渐走进学术领域，引发了广泛的讨论与争议。它既带来了提升创作效率、激发创新灵感的机遇，也潜藏着学术不端的风险。那么，“人机合著”究竟能否被允许？学术不端认定标准又该如何应对这一新兴现象？通过实验法检验或许能为我们揭开答案。
“人机合著”的现状与机遇
“人机合著”指的是人类与人工智能在创作过程中密切合作，共同完成作品的一种模式。在文学创作领域，已有诸多实践案例。例如华东师范大学推出首部人机协作创作的长篇小说《天命使徒》，《十月》杂志主办的“‘县@智’在出发2025·DS文学青年返乡叙事——与DeepSeek共谱我的‘家乡志’”征文比赛也收获众多投稿。在学术写作领域，一些智能写作工具如TalenLb AI等，凭借强大的自然语言处理技术，能够辅助学者和学生快速生成、编辑、修改和优化学术论文。它们可以根据用户输入的主题和要求，提供高质量的论文草稿、参考文献、数据分析甚至是段落结构建议，大大提升了学术写作的效率。
人机合著的优势显著。从效率层面来看，AI能够迅速从海量数据中提取信息，生成具有高度相关性和结构性的内容。在传统学术写作中，文献综述、数据分析等部分往往需要耗费大量的时间和精力进行细致的检索、筛选和分析，而AI可以快速梳理文献、提取相关研究成果，并生成简洁明了的文献综述，让研究者将更多时间投入到核心观点的论证和创新中。在创新方面，AI虽然难以触及真正独立学术思考的璀璨殿堂，但可以为人类提供灵感碰撞。它能够通过生成“意外性”内容，如非逻辑情节或陌生化语言，刺激人类作者的想象力，为创作提供新表达和新意象。例如在《机忆之地》的创作中，AI贡献了不少巧思，将记忆可视化为“光翼”、将心理创伤比喻为内心的“荒原”，这些诗意表达为作品增添了独特的魅力。
“人机合著”面临的学术不端风险
然而，“人机合著”在带来机遇的同时，也潜藏着诸多学术不端的风险。
剽窃风险
AI在生成内容时，可能会无意识地使用已有的文本片段，导致剽窃问题。尽管一些AI工具声称能够避免直接抄袭，但由于其训练数据来源于大量的现有文献，仍有可能在生成的内容中出现与已有作品高度相似的情况。例如，在文字表述剽窃方面，不加引注地使用他人已发表文献中具有完整语义的文字表述，并以自己的名义发表，就属于典型的剽窃行为。如果AI生成的内容中包含这样的片段，而使用者没有进行仔细审查和标注，就可能构成学术不端。
伪造与篡改风险
AI生成的内容可能存在虚假信息。由于AI的训练数据可能存在偏差或错误，或者为了满足用户的需求而生成不真实的数据和结论，这就容易导致伪造和篡改的问题。例如，在学术研究中，如果AI生成的实验数据是编造或虚构的，或者对原始数据进行擅自修改、挑选、删减、增加，使数据的本意发生改变，就严重违背了学术诚信的原则。
不当署名风险
在“人机合著”中，如何确定作者署名是一个复杂的问题。如果对AI在创作过程中的贡献界定不清晰，就可能导致不当署名的情况发生。例如，将对论文所涉及的研究有实质性贡献的人排除在作者名单外，或者未对论文所涉及的研究有实质性贡献的人在论文中署名，都违背了学术规范。此外，如果过度强调AI的作用，而忽视了人类研究者的核心贡献，也可能引发署名争议。
实验法检验学术不端认定标准
为了检验现有的学术不端认定标准是否适用于“人机合著”这一新兴现象，我们可以采用实验法进行检验。
实验设计
选取一定数量的学术写作任务，分为人机合著组和纯人类创作组。在人机合著组中，明确规定AI的使用范围和方式，例如让AI提供文献综述、数据分析等部分的初稿，然后由人类研究者进行修改和完善。在纯人类创作组中，研究者独立完成整个写作过程。在实验过程中，记录两组在创作时间、内容质量、引用规范等方面的情况。
实验过程
对于人机合著组，使用智能写作工具生成相关内容后，要求研究者对生成的内容进行仔细审查和修改，确保其符合学术规范。同时，记录研究者与AI的交互过程，包括使用的提示词、对生成内容的修改次数和修改内容等。对于纯人类创作组，研究者按照常规的学术写作流程进行创作，记录创作过程中的参考资料使用情况和引用标注情况。
实验结果分析
通过对两组实验结果的分析，我们可以发现以下问题。在剽窃方面，人机合著组可能会因为AI生成的内容而出现潜在的剽窃风险，即使研究者进行了修改，但仍可能存在一些未被发现的相似片段。而纯人类创作组由于完全依靠自身的知识和能力进行创作，剽窃的风险相对较低。在伪造与篡改方面，人机合著组如果对AI生成的数据和结论没有进行严格的验证和审查，就容易出现伪造和篡改的问题。例如，AI生成的数据可能与实际研究情况不符，但研究者如果没有发现就直接使用，就会导致学术不端。在不当署名方面，人机合著组需要明确AI和人类研究者的贡献比例，以确定合理的署名方式。如果贡献比例界定不清晰，就容易引发署名争议。
应对策略与建议
基于实验法检验的结果，我们可以提出以下应对策略和建议，以确保“人机合著”在学术领域的健康发展。
明确AI使用规范
学术机构和期刊应制定明确的AI使用规范，规定在学术写作中可以使用AI的范围和方式。例如，明确AI只能作为辅助工具，提供文献检索、数据分析等基础支持，而不能直接生成论文的核心观点和结论。同时，要求使用者对AI生成的内容进行详细的审查和修改，并标注清楚AI的使用情况。
加强学术诚信教育
加强对研究者的学术诚信教育，提高他们对学术不端行为的认识和防范意识。在学术培训课程中，增加关于“人机合著”的学术诚信内容，让研究者了解在使用AI过程中可能出现的学术不端风险，以及如何避免这些风险。
完善学术不端认定标准
根据“人机合著”的特点，完善现有的学术不端认定标准。明确在“人机合著”中如何界定剽窃、伪造、篡改、不当署名等学术不端行为。例如，对于AI生成的内容与已有文献的相似度，制定具体的判断标准；对于AI和人类研究者的贡献比例，建立科学的评估方法。
建立监督机制
建立有效的监督机制，对“人机合著”的学术作品进行监督和审查。学术机构和期刊可以要求使用者在提交论文时，同时提交AI使用记录和修改说明，以便审查人员了解AI在创作过程中的具体作用。此外，还可以利用技术手段，如文本相似度检测工具、数据验证工具等，对论文进行检测，确保其符合学术规范。
“人机合著”作为一种新兴的创作模式，既具有巨大的发展潜力，也面临着学术不端的挑战。通过实验法检验学术不端认定标准，我们可以更好地了解“人机合著”中存在的问题，并采取相应的应对策略和建议。只有在明确规范、加强教育、完善标准和建立监督机制的基础上，“人机合著”才能在学术领域得到合理的应用和发展，为学术创新和知识传播做出积极贡献。
