近期，中国传媒大学、湖北大学、福州大学、天津科技大学等高校先后发布通知，就学生如何在毕业论文(设计)中使用生成式人工智能，以及其在论文中的比例等问题作出规范，引发了舆论关注。

　　生成式人工智能，简称AIGC，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。自2022年以来，国内外众多机构和企业开始致力于AIGC的研发与应用，诸如智能生图、智能写作、智能分析等产品层出不穷。然而，随着AIGC的快速普及，这种新技术带来的矛盾和挑战也开始显现。其中，较为突出的问题便是AIGC降低了学术造假、学术不端的成本，带来了诸多风险隐患。

　　学术论文是人类智慧劳动成果的结晶，是科研成果的直观反映。在我们以往的认知中，研究者要撰写学术论文，就必须围绕学术课题进行长时间的调查、研究、分析和总结。然而，AIGC的出现打破了这一传统科研范式。利用强大的信息优势，AIGC可以快速完成信息采集、整理，极大地提升创作效率、降低研究者的工作负担。我们要把握好AIGC在学术创作中的边界，确保在法律法规、学术规范、道德准则的框架内合理合规地使用AIGC。

　　一方面，应当明确人类作者在学术创作中的主导地位。由于技术限制，目前AIGC在学术创作中的应用还存在诸多问题。比如，由AIGC创作的许多文章虽然看似语言连贯、条理清晰、层次丰富，实则是内容空洞的“车轱辘话”，缺乏逻辑性和创新性；一些引用的数据和资料貌似合理，实际上是根据算法胡编乱造的，与现实情况不符……凡此种种，都表明目前的AIGC只能模仿人类行为，而不具备独立的思考和实验能力。因此，在学术创作中，只能使用AIGC辅助学习、研究和实践，而不能用它代替人类进行思考，更不能依靠它来得出科学结论。另一方面，研究者在使用AIGC开展学术创作时，应当本着对社会负责的科学态度，遵循客观、公正、公平的原则，坚持实事求是，如实披露使用情况，并对相关成果的真实性、客观性负责。此前，我国科技部监督司组织编写的《负责任研究行为规范指引(2023)》提出，“不得使用生成式人工智能直接生成申报材料，不得将生成式人工智能列为成果共同完成人，不得直接使用未经核实的由生成式人工智能生成的参考文献等”，正是对这一价值取向的回应。

　　此外，也要从制度和引导等方面着手，做好对AIGC使用的管理工作。高校和研究机构要加强人员培养，引导研究者正确看待和使用AIGC，使其在合理有效使用AIGC的同时，理智并清醒地认识它的局限性，不盲目依赖AIGC，不将其生成的结果歪曲为自己的研究、创作成果。同时，还应当加强学术监管，把牢学术道德底线。比如，完善人工审核流程、增加AIGC检测环节，并对利用AIGC造假者给予严厉惩处，把牢科研诚信和伦理底线，维护良好的学术研究秩序。

　　涂汉林