AI代写被定性为学术不端，而“AI辅助”的合规红线主要划在以下方面：
- 核心创作环节的主导权归属：
- AI代写：若论文的核心思想、研究设计、数据分析、结论总结等关键环节完全由AI生成，研究者仅做简单修改或直接复制粘贴，则属于学术不端。这种行为违背了学术研究的基本要求，即研究者必须基于自己的知识积累、思考过程和创造性劳动产生学术成果。
- AI辅助：研究者应始终掌握主导权，AI仅作为辅助工具使用。例如，利用AI进行文献检索、数据预处理、语言润色等辅助性工作，但核心的研究思路、数据分析、结论总结等必须由研究者亲手完成。
- 数据与实验的真实性：
- AI代写可能涉及的数据问题：AI可能为了填补某种写作结构上的空白而进行信息编造，提供事实上不存在的文献或数据。这种行为属于伪造数据，是严重的学术不端。
- AI辅助下的数据要求：即使使用AI辅助进行数据分析，研究者也必须确保数据的真实性。AI只能帮助清洗数据（如去重、归一化），绝不能帮助创造数据。文献也需人工核验，确保AI推荐的文献真实存在且被正确引用。
- 披露与声明义务：
- AI代写的隐瞒行为：若研究者使用AI代写论文却隐瞒不报，一旦被发现，性质将从“工具使用不当”升级为“蓄意欺骗”，后果严重。
- AI辅助的披露要求：研究者应主动披露AI的使用情况，包括使用的工具、版本、时间及具体章节等。例如，在论文首页或致谢前附上《AI工具使用声明》，说明AI在论文写作中的具体作用及人工审核情况。
- 学术成果的原创性：
- AI代写的原创性缺失：AI代写的论文往往缺乏研究者的独立思考和创造性劳动，成果无法体现研究者的真实水平和思考过程。
- AI辅助下的原创性保障：研究者应确保论文的原创性，即使使用AI辅助，也应能够独立回答论文中的每一个观点，解释每一个结论的来源和依据。
- 合规使用场景的限制：
- 禁止使用AI代写的场景：包括论文撰写、实验报告、课程作业等学术成果的生成过程，以及考试、测验等评价环节。
- 鼓励使用AI辅助的场景：如文献检索、数据预处理、语言润色、格式排版等辅助性工作，以及教学方案生成、课程资料制作等教学相关活动。
