和AI一起寫文章，該給TA署名嗎？學術頂刊禁止AI署名能持續嗎？

上報AI平臺製圖

無論在自然科學還是人文科學領域，人工智能（AI）都如風暴般進入大學研究，成爲科研轉型的顛覆性力量。大學生和科研人員普遍運用AI參與科研已成爲全球趨勢。一項國際調查顯示，全球科研人員用於研究和論文寫作的AI工具使用率已達62%，僅過去一年增幅達22%。

從處理海量數據的科研輔助工具，演變爲具備一定自主性的“研究主體”，如何界定AI在大學科研成果中的貢獻？AI能否成爲作者？這不僅涉及人工智能在科學研究中的角色問題，還是觸及學術倫理的深刻挑戰，更是對科研人才培養的巨大考驗。

AI的署名權爭議，兩種聲音針鋒相對

AI能否成爲論文作者、是否擁有署名權，這是當下學術界爭議的焦點問題。不同的觀點主要集中在以下兩個方面。

有不少學者認爲，目前AI在參與科研的過程中，不再止步於分析整理海量數據和文獻，而是能夠扮演一些研究設計、數據解讀、自主實驗之類的核心角色，甚至能夠提出部分創新性的研究假設，並且注意到此前未被人類發現的公共知識。因此，我們可以承認，AI在科研中的創造性貢獻，這就必須給予AI“共同作者”，甚至“獨立作者”的身份。

爲探索人工智能在深度介入科學研究中的身份角色，斯坦福大學去年主導了Agents4Science（科學研究智能體）前沿學術活動，且面向全球舉辦了科學史上里程碑意義的同名學術會議“Agents4Science 2025”，首次明確提出，投稿論文的主要作者與審稿人將由AI擔任，從而鼓勵AI拓展在科研中的能力邊界。

但是，也有不少學者認爲，即使AI越來越深入地涉足科學研究，但其本質仍然是基於數據、算法和人類指令，AI並沒有具備“創造”的自我意識，更沒有具備人類的道德意識和法律人格。因而，當科研成果中出現抄襲、造假、侵犯隱私等倫理與法律問題時，AI同樣無法承擔後果。自然，AI也不應署名。

事實上，《自然》《科學》等學術頂級期刊均明令禁止AI署名，基於的考量有以下：一是從責任倫理角度來說，科研成果的作者必須能夠對研究內容承擔學術、法律上的責任，AI不具備這種主體資格，無法擔當責任。二是從信念倫理角度來說，科研作者身份承載着人類獨有的原創性與誠信度，AI無法理解並承諾堅守學術規範。

對“署名權”的慎重，將推動AI科研應用透明化

在AI日益成爲不可抵擋的科研夥伴之時，作爲成果發佈、認證和傳播的核心樞紐，期刊需對科研成果的質量、原創性與學術誠信把關。當下，雖然期刊仍然禁止AI署名，但有一部分期刊已開始要求作者明確說明研究中AI的應用情況及其貢獻範圍，包括：使用了哪些AI工具、在哪些環節應用了AI工具（如文獻綜述、靈感激發、結構搭建、數據處理）、AI生成內容在全文中的佔比、以及作者對AI產出進行了何種程度的修正與補充說明。

不僅如此，像《自然》《科學》這樣的高影響力的權威期刊，還強制要求在論文的適當位置（如“致謝”或“研究方法”中）披露AI的實際貢獻。

可以說，AI確實如同一把利刃，一面深度參與科研，驅動成果產出；另一面，AI的高頻使用和高度依賴，帶來了對學術不端風險的普遍擔憂。

由於AI篡改研究數據、僞造實驗圖片、代替自主設計等行爲不斷出現，甚至不久前還出現了國外高校的醫學生通過AI修改病人的CT片、從而通過考試的醜聞。爲此，衆多高校已採取應對舉措，如設定了學術論文“AI率”上限區間爲20%-40%，禁止使用AI生成或改動實驗、田野調查等原始數據，同時強調作者須對使用AI生成的內容負最終責任。

學術界目前對AI“署名權”的慎重也意味着，未來人類運用AI進行研究與創作的過程將更加透明、公開、可重複與可驗證。甚至，我們將來對科研成果進行投稿時，可能會被要求填寫一份《AI應用與貢獻說明》，人類作者要更清晰地說明與AI共同進行研究的分工與過程。

重新定義人機分工，培養高階思維

同樣，在大學生中，AI用於科研和論文寫作也越來越廣泛，數據顯示，我國大學生運用最廣泛的AI應用場景是與論文寫作相關的資料文獻查詢、文本潤色、翻譯等文稿撰寫，佔比均超43%。

其實，這對於高校的人才培養而言是當下最大的挑戰。這也意味着高等教育應更多關注大學生的高階思維能力培養，以應對全球世界變化的挑戰。

首要之舉是培養大學生價值判斷與權衡的能力。AI能夠快速處理海量信息，並對其進行一定程度的歸納總結。但是什麼樣的課題值得研究？如何提升科研的社會影響力與貢獻度？這些問題沒有標準答案卻關乎自主創新人才培養，因此，對大學生的價值判斷與高階思維培養尤爲重要。缺乏相應能力的大學生，科研可能失去方向，創新可能淪爲空談。

其次，要關注培養大學生面向真實世界提問的能力。AI對問題的認知和理解從根本上來源於人類對它投餵的數據，而人類面對的真實世界複雜多元，瞬息萬變，大學生需要對其保持一定的敏感度與洞察力，才能提出“影響社會”的問題。培養大學生成爲“提問者”的高階思維，需要高校在增加“問題思維”課程設計、創設“問題生成”實踐場景、設立“問題提出”激勵機制等方面持續努力。

進而，培養大學生跨學科整合與反思的能力。目前的AI能夠在一定程度上進行跨學科整合，但在反思的程度與本質上與人類仍存在根本差異。AI可以通過“鏈式思考”工具化地進行淺層反思，卻做不到深層次的元反思。跨學科科研本身是一項需要不斷反思的任務，且面對的是複雜問題解決、團隊協作、跨領域溝通等系列問題，勝任這樣的任務，需要不斷加強培養大學生以目標爲導向，基於體驗、情感和價值的整合與反思能力。

對於AI“作者化”的探討，其實超越了“是與否”的二元框架，而是促使我們思考“如何用好”的科研範式重構。通過人類與AI共生，優化大學人才培養的過程，圍繞價值塑造、情感連接和拔尖創新，爲國家、社會培養更多的高質量科研人才。

（作者單位：華東師範大學）