論文AI率檢測的種種亂象，帶給師生們的不僅有現(xiàn)實困擾，更有深層追問。
“面對不同平臺差距懸殊的檢測結(jié)果，‘學術誠信’究竟該怎么衡量？當AI已能撰文、制表、提煉觀點，論文的‘原創(chuàng)’邊界在哪里？‘優(yōu)秀’又該如何定義？”山西省某高校學生劉斌反復思量。
在本報連續(xù)推出的畢業(yè)論文“AI率檢測”調(diào)研報道網(wǎng)頁評論區(qū)里，網(wǎng)友們紛紛發(fā)問：“關鍵在于指標真的科學嗎？”“AI率的標準誰來定、是什么？”“標準不明確，‘測AI率’豈不成了‘開盲盒’？”……
這些提問，指向的是一個日益緊迫的問題——AI時代，該怎樣精準評價學術論文質(zhì)量？如何鍛造一把能夠準確度量學術誠信與真實能力的“新標尺”？
“AI可以是‘腳手架’，但不能成為‘代筆者’”
厘清輔助與不端的邊界
山東省某高校文學院教師趙芳連續(xù)多年指導學生的畢業(yè)論文。最近幾年，她真切感受到，學生使用AI輔助完成論文已成普遍現(xiàn)象。整理文獻、梳理邏輯、潤色語言、翻譯輔助……這些學術場景中，AI的身影無處不在。
這也導致了一個學術認知“模糊地帶”的出現(xiàn)——“AI使用”與“學術不端”的界限究竟在哪里？
華東師范大學國家教育宏觀政策研究院副研究員盧威認為：根本性的判斷尺度是知識增量?！把芯抗ぷ鞯母灸康?，在于獲取不同形式的知識增量——包括提出新問題、發(fā)現(xiàn)新事實、總結(jié)新規(guī)律、創(chuàng)造新方法、為理論提供新證據(jù)，等等。如果這些核心工作是研究者本人完成的，只是將AI作為輔助工具，那么大體上算是遵循了學術規(guī)范；反之，便可認為存在學術不端?！?/p>
鄭州大學馬克思主義學院博士生張曉彤正在進行“AI環(huán)境下高校科研誠信問題”的項目研究。她認為，判定學生使用AI是否構成學術不端，關鍵要看研究和論文寫作過程中的“認知主導權”是否掌握在學生手里。
“若核心觀點、研究設計、材料判斷和結(jié)論凝練由學生自主完成，并對AI使用作必要說明，一般應視為合規(guī)輔助。相反，若將上述環(huán)節(jié)交由AI完成或?qū)I生成內(nèi)容不加判斷原樣照搬，甚至刻意隱瞞使用痕跡，就已超出了工具輔助的合理邊界?！睆垥酝f。
她建議，AI率檢測應從結(jié)果檢驗轉(zhuǎn)向過程審查，重點考查學生是否真實參與研究過程，能否解釋論文中的概念、方法、數(shù)據(jù)與結(jié)論，是否對AI生成內(nèi)容進行了核驗、修正并承擔責任。“AI可以是‘腳手架’，但不能成為‘代筆者’；可以輔助表達，但不能替代思考；可以提升效率，但不能轉(zhuǎn)移責任?！?/p>
南開大學周恩來政府管理學院教授陳超認為，必須警惕AI率檢測工具本身的復雜性和對學術秩序的潛在破壞?！安煌墓ぞ咴谒惴ㄔO置、權重分配、認定標準等方面存在較大差異，本身就可能蘊含功利目標，甚至成為一種壟斷手段。”他提醒，在此情況下，僅靠學者自律、個別監(jiān)督或AI查重都難以應對挑戰(zhàn)，必須找到有效路徑，綜合施策加以防范。
勿將AI率和學術不端程度“畫等號”
貴在保持獨立思考與學術負責
更深一層的追問是：當AI可以輔助生成論文時，什么才算作學生的核心智力貢獻？
盧威認為，論文的原創(chuàng)性或?qū)⒈恢匦露x，而對于尚在接受學術訓練的學生來說，“更應強調(diào)本人提出、分析和解決問題的基本功，重在評價其研究和創(chuàng)新能力”。
張曉彤將學生的核心智力貢獻拆解為三個維度——一是問題提出與框架設計：能否基于現(xiàn)實問題、學術空白或已有研究不足，提出有價值、可研究、邊界清晰的問題，這是判斷論文原創(chuàng)性的起點；二是方法執(zhí)行與材料處理：是否真實參與該項研究的資料獲取、數(shù)據(jù)清洗和情境判斷等環(huán)節(jié)，這是判斷學術能力的重要依據(jù)；三是批判性分析與論證能力：能否識別AI寫作中的偏差與不足，對觀點進行比較、修正、整合，形成有說服力的解釋，這體現(xiàn)的是更高層次的元認知能力。
“因此，不能簡單地將AI率和學術不端程度‘畫等號’。判斷學生的原創(chuàng)能力不是看其用不用AI，而是看其能否在工具參與下仍保持獨立思考、深度理解和學術負責。”她主張。
遼寧大學高等教育研究所研究員高明將原創(chuàng)性歸結(jié)為“主體性貢獻”?！斑^去原創(chuàng)性多指向文本的新穎表達，但在AI能快速生成文本的當下，僅憑文字相似度來區(qū)分已遠遠不夠?！彼赋觯嬲脑瓌?chuàng)性，主要體現(xiàn)在研究過程中的三個方面：“問題意識，即能否提出有現(xiàn)實價值、理論意義的問題；研究過程，即能否獨立完成資料搜集、方法設計、案例分析、實驗執(zhí)行或田野調(diào)查；判斷能力，即能否對材料、數(shù)據(jù)和結(jié)論進行批判性分析，形成有依據(jù)、合邏輯、負責任的學術判斷?！?/p>
“AI率只能作為風險提示，不能視作最終依據(jù)”
構建可信可行的學術評價體系
舊尺已難量新衣。那么，AI時代可信且可行的學術評價體系該如何構建？
杭州師范大學中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育研究院教授羅志敏從技術、評價、制度、教育四個維度給出系統(tǒng)方案——
“在技術應用方面，不應過度依賴某一AI率檢測平臺，而應重視版本歷史、草稿演進、修改記錄、數(shù)據(jù)來源、AI交互日志等過程性材料，以可溯源的過程證據(jù)對單一結(jié)果式判定進行補充和校正；在論文評審方面，要改革以往的‘重成品、輕過程’模式，通過開題、中期檢查和畢業(yè)答辯，要求學生解釋關鍵概念、復現(xiàn)推理過程、說明AI的使用環(huán)節(jié)，判斷其是否真正掌握論文內(nèi)容；在AI使用規(guī)范方面，要結(jié)合學術倫理與學科特點，構建‘允許使用、標注使用、審批使用、嚴禁使用’的分級規(guī)范體系，如格式整理、翻譯輔助可允許使用，虛構文獻、偽造數(shù)據(jù)應明確禁止；在教育引導方面，高校需將AI素養(yǎng)、學術倫理、引用規(guī)范等納入常態(tài)化人才培養(yǎng)，幫助學生盡早建立正確的AI使用認知?！?/p>
在此基礎上，他勾勒出一條多方協(xié)同的評價路徑：“可由教育主管部門出臺大學生論文AI使用與學術規(guī)范指導性框架，建立健全學術判定申訴、復核機制，杜絕片面判定、隨意判定。高校需細化AI工具使用負面清單與正面規(guī)范，全面推行AI使用強制披露制度，要求學生如實標注所用工具、使用環(huán)節(jié)、應用范圍，并說明對AI生成內(nèi)容的核驗、修正情況。教師應在選題、研究設計、論證撰寫等各環(huán)節(jié)全程介入，指導學生規(guī)范使用AI工具。AI率檢測平臺與機構須持續(xù)優(yōu)化算法，提升檢測結(jié)果穩(wěn)定性、準確性與適配性，并在必要范圍內(nèi)公開檢測邏輯與判定依據(jù)?！?/p>
“AI率只能作為風險提示，不能視作最終依據(jù)。可信標準應由高校、教師、學生與技術平臺共同建設。”高明與羅志敏的思路一致?！拔ㄓ薪⒁赃^程證據(jù)為基礎、以學術能力為核心、以技術檢測為輔助的綜合評價體系，方能守住學術誠信底線，推動大學教育回歸育人本質(zhì)?！?/p>
盧威認為，和構建評價指標體系同樣重要的，是規(guī)范操作流程?！耙贫ㄟm應AI時代的研究工作評價程序，譬如應加強現(xiàn)場答辯?！彼岢?，長期以來，高校學術評價體系更重視專家評閱，答辯有時流于形式。但在AI時代，通過現(xiàn)場對話來判斷研究者是否誠信、對研究成果有多大貢獻，往往效果更好。
陳超則從頂層設計的角度發(fā)出呼吁：“期待由相關政府部門牽頭，聯(lián)合高校、科研院所、AI企業(yè)、行業(yè)協(xié)會、新聞媒體等，形成治理網(wǎng)絡，共同制定行業(yè)國家標準，監(jiān)督和引導人工智能軟件的合規(guī)使用，形成大監(jiān)管合力，鍛造AI文化自覺?！?晉浩天 姚曉丹 楊颯)
（責任編輯：蔡文斌）
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