人工智能時(shí)代研究生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略

摘 要：人工智能給研究生的學(xué)術(shù)研究和培養(yǎng)帶來(lái)了許多便利，但同時(shí)也伴生了學(xué)術(shù)剽竊、數(shù)據(jù)造假、論文代寫和學(xué)術(shù)道德教育效果下降等學(xué)術(shù)道德問題。對(duì)此，有必要引入人工智能算法建立統(tǒng)一學(xué)術(shù)不端檢測(cè)平臺(tái)、推動(dòng)高校建立學(xué)術(shù)成果審查制度、建立學(xué)術(shù)能力多元化評(píng)價(jià)機(jī)制以及落實(shí)研究生學(xué)術(shù)道德教育責(zé)任制等，規(guī)避可能引發(fā)的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：研究生培養(yǎng)；人工智能；學(xué)術(shù)道德

中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0450-9889（2025）06-0004-06

2022年末，美國(guó)OPENAI公司推出新一代生成式人工智能產(chǎn)品ChatGPT，自此生成式人工智能產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)，它們通過對(duì)話聊天、單向輸入等方式智能生成所需結(jié)果。人工智能技術(shù)正逐步從以家用智能產(chǎn)品為載體的管家式人工智能轉(zhuǎn)向以算法和大數(shù)據(jù)模型為核心的知識(shí)創(chuàng)新型工具。隨著人工智能技術(shù)的門檻降低和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大，它正走進(jìn)千家萬(wàn)戶。研究生除了專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)，其主要職責(zé)還包括科研創(chuàng)新和知識(shí)輸出。這一特性決定了研究生在開展科研創(chuàng)新和學(xué)術(shù)活動(dòng)時(shí)，必須遵循一定的學(xué)術(shù)道德和倫理規(guī)范，以確保其成果的創(chuàng)新性和獨(dú)特性。人工智能技術(shù)的廣泛普及，為知識(shí)生產(chǎn)者提供了可靠且高效的創(chuàng)新工具。然而，對(duì)研究生群體而言，人工智能是一把“雙刃劍”：它既能助其提高學(xué)術(shù)活動(dòng)中程序化、重復(fù)性工作的效率，也可能因生成式人工智能算法的使用而引發(fā)學(xué)術(shù)剽竊、數(shù)據(jù)失真、論文代寫等學(xué)術(shù)不端行為，導(dǎo)致違背學(xué)術(shù)道德。因此，在人工智能時(shí)代大背景下，研究生的培養(yǎng)和學(xué)術(shù)創(chuàng)新工作不能繼續(xù)局限于舊有模式之內(nèi)。如何制定有效的策略，將人工智能轉(zhuǎn)化為真正有利于研究生培養(yǎng)和學(xué)術(shù)創(chuàng)新的高效工具，并規(guī)避可能引發(fā)的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)具有重大研究?jī)r(jià)值的課題。

一、研究生運(yùn)用人工智能的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)類型及其新特征

人工智能主要分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能兩大類。強(qiáng)人工智能指的是那些能夠進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和思考，甚至擁有類似人類獨(dú)立思考能力的人工智能技術(shù)，它在某種程度上實(shí)現(xiàn)了類人化操作；而弱人工智能則通常以智能手機(jī)、電腦等設(shè)備為載體，依賴預(yù)設(shè)的算法和數(shù)據(jù)庫(kù)模型來(lái)執(zhí)行程序化操作。研究生在運(yùn)用人工智能技術(shù)時(shí)可能會(huì)面臨學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)，這主要是因?yàn)閷?duì)弱人工智能產(chǎn)品中的生成式人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用。根據(jù)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》對(duì)生成式人工智能的定義，生成式人工智能是指基于特定算法、模型和規(guī)則來(lái)生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等各類內(nèi)容的技術(shù)［1］，這項(xiàng)技術(shù)主要通過在人工智能服務(wù)的對(duì)話框中進(jìn)行對(duì)話或語(yǔ)音輸入，人工智能技術(shù)隨后根據(jù)對(duì)話內(nèi)容整合互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的相關(guān)信息資源，最終生成一份高度相關(guān)的結(jié)果。根據(jù)這一運(yùn)作模式，研究生在運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行學(xué)術(shù)創(chuàng)新的過程中，學(xué)術(shù)剽竊、數(shù)據(jù)失真和論文代寫等傳統(tǒng)道德風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出新的特征。

（一）學(xué)術(shù)剽竊越發(fā)隱蔽

在人工智能技術(shù)尚未出現(xiàn)或普及之前，研究生的學(xué)術(shù)剽竊問題就已經(jīng)存在。剽竊行為主要表現(xiàn)為對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)材料或段落進(jìn)行字句順序的調(diào)整、同義詞替換以及非核心內(nèi)容的刪減，以此竊取他人的觀點(diǎn)；在網(wǎng)絡(luò)上下載相似的論文并直接更換作者署名；以及所謂的“學(xué)術(shù)裁縫”，即將多篇論文的內(nèi)容進(jìn)行重新排列組合，拼湊成一篇看似新穎的論文。簡(jiǎn)而言之，這些行為都是通過不正當(dāng)手段，對(duì)他人學(xué)術(shù)成果進(jìn)行表面修改，實(shí)質(zhì)上是“換湯不換藥”的剽竊，從而形成了一種較為隱蔽的學(xué)術(shù)不端行為。

隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，生成式人工智能技術(shù)的廣泛運(yùn)用使得研究生的學(xué)術(shù)剽竊行為變得更加隱蔽。以ChatGPT為例，作者僅需在對(duì)話框中輸入“撰寫一篇關(guān)于多元治理基層問題對(duì)策研究的學(xué)術(shù)論文，字?jǐn)?shù)約5 000字，重復(fù)率控制在15%以下”，就能得到一篇包含摘要、引言等部分以及有文章主體框架的學(xué)術(shù)論文。通過反復(fù)對(duì)框架內(nèi)各部分標(biāo)題進(jìn)行輸入和生成，可以迅速填充內(nèi)容，幾乎零成本地完成“學(xué)術(shù)創(chuàng)新”。然而，這里所謂的生成內(nèi)容，本質(zhì)上是人工智能依據(jù)預(yù)設(shè)算法，從互聯(lián)網(wǎng)上整合相似資源，經(jīng)過重新排列組合形成的文本，看似新穎，實(shí)則涉嫌剽竊。由于人工智能目前無(wú)法處理數(shù)據(jù)庫(kù)未收錄的新問題和資源，它只能對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，實(shí)際上這是對(duì)人工重復(fù)性工作的程序化和數(shù)字化處理，因此產(chǎn)生的結(jié)果并不具備真正的創(chuàng)新價(jià)值。然而，由于人工智能的輸出通常融合了互聯(lián)網(wǎng)上海量的文本資源，目前我國(guó)主流的學(xué)術(shù)不端檢測(cè)系統(tǒng)，即學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)不端文獻(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)（AMLC檢測(cè)系統(tǒng)），僅能檢測(cè)與該平臺(tái)簽訂發(fā)行協(xié)議的期刊文獻(xiàn)。其他文獻(xiàn)成果和文本資料則無(wú)法被檢測(cè)出來(lái)，同時(shí)，該系統(tǒng)也無(wú)法識(shí)別非文字文本性成果［2］，導(dǎo)致現(xiàn)有的論文檢測(cè)系統(tǒng)并不能很好地檢測(cè)出運(yùn)用人工智能技術(shù)產(chǎn)出的結(jié)果是否剽竊他人學(xué)術(shù)成果，因此研究生運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行學(xué)術(shù)剽竊的行為更為隱蔽。

（二）數(shù)據(jù)造假成本更低

在人工智能技術(shù)還未廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)領(lǐng)域之前，研究生有時(shí)會(huì)通過偽造實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)制造學(xué)術(shù)成果，這樣做可以顯著降低實(shí)驗(yàn)和調(diào)研的成本。這種學(xué)術(shù)不端行為通常涉及對(duì)統(tǒng)計(jì)圖表、實(shí)驗(yàn)圖示等數(shù)據(jù)和圖標(biāo)進(jìn)行Photoshop處理、捏造以及篡改，以得到預(yù)先設(shè)定的數(shù)據(jù)結(jié)果，從而產(chǎn)生虛假的學(xué)術(shù)成果。

現(xiàn)今的生成式人工智能技術(shù)已經(jīng)能夠利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，并根據(jù)輸入的文本指令生成圖片、短視頻以及AI換臉等多媒體內(nèi)容。對(duì)生成預(yù)設(shè)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，或者基于相關(guān)數(shù)據(jù)偽造圖表，對(duì)人工智能而言更是輕而易舉。研究生僅需通過聊天窗口輸入他們的需求，便能一鍵獲得所需的結(jié)果，無(wú)需再手動(dòng)學(xué)習(xí)圖像處理或數(shù)據(jù)處理軟件，從而大幅降低了學(xué)習(xí)成本。然而，這種便利性也加重了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)造假的道德風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)顯著降低了實(shí)驗(yàn)和調(diào)研的成本。以華中農(nóng)業(yè)大學(xué)黃教授涉嫌學(xué)術(shù)造假的事件為例，學(xué)生在舉報(bào)材料中指出，其博士研究生王某制作的小鼠實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的柱狀圖中存在圖片后期處理的痕跡，這表明數(shù)據(jù)造假行為確實(shí)存在。盡管如此，王某仍順利通過了博士學(xué)位答辯。人工智能技術(shù)的引入，使得學(xué)術(shù)不端行為變得更加容易?，F(xiàn)在，只需一次點(diǎn)擊，就能修改柱狀圖甚至整篇論文的數(shù)據(jù)，大幅降低了操作成本。借助人工智能，研究生在追求“學(xué)術(shù)創(chuàng)新”時(shí)，仿佛能在“書齋中做學(xué)問”，一鍵生成虛假數(shù)據(jù)。在人工智能時(shí)代，研究生獲取和偽造虛假學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的成本顯著降低。

（三）論文代寫更為普遍

曾經(jīng)，一些研究生因?qū)W術(shù)能力不足或面臨發(fā)表論文的巨大壓力，而訴諸不道德的論文代寫服務(wù)。據(jù)武漢大學(xué)副教授沈陽(yáng)的估算，早在2009年，我國(guó)的論文買賣市場(chǎng)規(guī)模就已達(dá)到10億元。這一現(xiàn)象揭示了一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈，涉及作者、代理、期刊編輯和寫手。傳統(tǒng)的論文代寫方式涉及非法經(jīng)營(yíng)的承包商，他們通過人工代寫學(xué)術(shù)論文，秘密承包期刊的發(fā)文業(yè)務(wù)，從而使得低質(zhì)量的文章也能得以發(fā)表。這種做法使研究生面臨學(xué)術(shù)道德的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗麄冇梅亲约撼晒恼撐膩?lái)完成學(xué)術(shù)指標(biāo)。

隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，生成式人工智能顯著降低了文字創(chuàng)作、美術(shù)設(shè)計(jì)以及新媒體創(chuàng)作等領(lǐng)域的勞動(dòng)成本。當(dāng)前，許多傳統(tǒng)的小規(guī)模、重復(fù)性創(chuàng)作崗位已被人工智能所取代。利用生成式人工智能技術(shù)，學(xué)術(shù)論文的自動(dòng)生成成了一項(xiàng)無(wú)需專業(yè)知識(shí)門檻的活動(dòng)，使得非專業(yè)人士和學(xué)歷較低者也能涉足論文代寫。這導(dǎo)致市場(chǎng)上可選擇的論文代寫服務(wù)數(shù)量激增。對(duì)研究生來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)上論文代寫服務(wù)的增多以及“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象，促使不法分子通過價(jià)格戰(zhàn)吸引客戶，以更低的價(jià)格和更多樣化的定制選項(xiàng)，誘惑那些急于完成學(xué)術(shù)指標(biāo)的研究生選擇論文代寫，從而走上學(xué)術(shù)不端的道路。同時(shí)，低廉的代寫成本也誘使部分研究生自身從事論文代寫服務(wù)。過去，論文代寫需要投入大量時(shí)間和精力，而研究生往往難以兼顧學(xué)習(xí)之外的學(xué)術(shù)活動(dòng)。由于人工智能技術(shù)本身不設(shè)立身份或使用目的的限制，其快速生成的結(jié)果大幅縮短了論文產(chǎn)出的時(shí)間，使得部分研究生明知故犯、知法犯法的行為難以被有效遏制。

（四）學(xué)術(shù)道德教育效果下降

《中華人民共和國(guó)學(xué)位條例》明確規(guī)定了碩士和博士研究生應(yīng)具備的研究能力，然而，該條例并未涉及學(xué)生應(yīng)具備的學(xué)術(shù)道德素質(zhì)。盡管教育部發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)學(xué)術(shù)道德建設(shè)的若干意見》對(duì)高校在學(xué)術(shù)道德建設(shè)方面的要求和措施進(jìn)行了較為詳盡的闡述，但如何切實(shí)執(zhí)行這些文件精神，仍需進(jìn)一步探索［3］。這表明，傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)道德教育在具體實(shí)施方面存在需要細(xì)化的空間。

隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，教育領(lǐng)域面臨新的挑戰(zhàn)。一方面，人工智能技術(shù)降低了論文寫作和數(shù)據(jù)造假的成本，這導(dǎo)致研究生在面對(duì)學(xué)術(shù)不端行為時(shí)的抵抗力減弱。許多研究生難以抗拒利用人工智能技術(shù)在學(xué)術(shù)研究中尋找捷徑的誘惑，這使得傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)道德教育難以深入人心，教育效果被削弱。另一方面，人工智能通過大數(shù)據(jù)算法，能夠精準(zhǔn)地捕捉研究生的日常文本、搜索和語(yǔ)音記錄，并據(jù)此推送他們偏好的信息。然而，互聯(lián)網(wǎng)信息的復(fù)雜性和精準(zhǔn)推送算法往往使研究生難以辨別信息的真?zhèn)?，容易在接收信息的過程中引發(fā)學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)。由于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)道德教育難以適應(yīng)研究生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的快速和大量接收，僅依靠導(dǎo)師、學(xué)校和社會(huì)的教育力量，難以跟上人工智能技術(shù)帶來(lái)的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的增速，從而導(dǎo)致學(xué)術(shù)道德教育效果進(jìn)一步下降。

二、人工智能時(shí)代研究生產(chǎn)生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的原因

人工智能技術(shù)即便無(wú)限接近于人，本質(zhì)上還是屬于物，科技的進(jìn)步無(wú)法消除人與物的本質(zhì)區(qū)別，物無(wú)法作為目的而存在，否則將會(huì)顛倒哲學(xué)常理，違背主客體統(tǒng)一認(rèn)識(shí)論［4］。因此，導(dǎo)致研究生運(yùn)用人工智能技術(shù)產(chǎn)生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的原因肯定不是技術(shù)本身。在我國(guó)高等教育逐年擴(kuò)招和素質(zhì)教育不斷發(fā)展的大背景下，探討研究生群體的主體道德水平對(duì)學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生原因的普遍性影響意義不大，而根據(jù)環(huán)境心理學(xué)相關(guān)理論，人與環(huán)境的關(guān)系是相輔相成的，環(huán)境會(huì)左右人的思想、情感和行為，對(duì)人的心理、動(dòng)機(jī)和目標(biāo)產(chǎn)生一定影響。［5］研究生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)問題由來(lái)已久，隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，新的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)也隨之產(chǎn)生。因此，應(yīng)當(dāng)結(jié)合新的社會(huì)環(huán)境，深入探究研究生產(chǎn)生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的原因。

（一）研究生論文發(fā)表壓力增加

當(dāng)前，我國(guó)的研究生教育評(píng)價(jià)指標(biāo)除專業(yè)課成績(jī)和課外學(xué)術(shù)活動(dòng)參加質(zhì)量外，更多的則是通過論文發(fā)表數(shù)量、見刊期刊影響因子等指標(biāo)來(lái)衡量研究生學(xué)術(shù)水平，衡量結(jié)果往往直接關(guān)系到研究生群體的評(píng)獎(jiǎng)評(píng)優(yōu)、就業(yè)質(zhì)量和畢業(yè)硬指標(biāo)，雖然2020年科技部印發(fā)了《關(guān)于破除科技評(píng)價(jià)中“唯論文”不良導(dǎo)向的若干措施（試行）》的通知［6］，以官方文件強(qiáng)調(diào)了破除學(xué)術(shù)界和研究生教學(xué)培養(yǎng)中唯論文的不良導(dǎo)向的必要性并提出了具體實(shí)施方法，然而，許多高校，特別是那些科研實(shí)力和條件相對(duì)較弱的地方院校，往往難以在短時(shí)間內(nèi)改善這一狀況。這些院校的研究生在申請(qǐng)博士學(xué)位、科研性就業(yè)崗位或展示個(gè)人學(xué)術(shù)能力時(shí)，缺少示范性高校所提供的學(xué)術(shù)平臺(tái)和資源。為了增強(qiáng)個(gè)人的核心競(jìng)爭(zhēng)力，研究生往往只能專注于增加論文發(fā)表的數(shù)量，而對(duì)質(zhì)量的關(guān)注較少。在這種大環(huán)境下，研究生群體面臨的論文發(fā)表壓力空前巨大。為了迅速發(fā)表足夠數(shù)量的學(xué)術(shù)論文并盡快見刊，一些研究生傾向于借助人工智能技術(shù)，利用生成式人工智能快速產(chǎn)出可發(fā)表的學(xué)術(shù)論文，以此在數(shù)量上彌補(bǔ)科研平臺(tái)的先天不足，減輕發(fā)表論文的壓力。

（二）社會(huì)“內(nèi)卷”趨勢(shì)向高校人才培養(yǎng)滲透

根據(jù)2022年教育部網(wǎng)站發(fā)布《2022年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的數(shù)據(jù)，當(dāng)年畢業(yè)研究生總數(shù)為86.21萬(wàn)人，其中，畢業(yè)博士生8.23萬(wàn)人，畢業(yè)碩士生77.98萬(wàn)人。2023年，教育部官網(wǎng)公布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)畢業(yè)研究生101.47萬(wàn)人，比上年度增加15.26萬(wàn)人，其中，畢業(yè)博士生8.71萬(wàn)人，畢業(yè)碩士生92.76萬(wàn)人。由此看出，研究生畢業(yè)人數(shù)逐年增加，但社會(huì)尚未準(zhǔn)備好足夠的產(chǎn)業(yè)和職位來(lái)吸納這些日益增長(zhǎng)的高學(xué)歷人才。就業(yè)難題成為高校、社會(huì)乃至研究生個(gè)人必須共同面對(duì)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，導(dǎo)致研究生群體不得不面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)，受到國(guó)際形勢(shì)和國(guó)內(nèi)三年新冠病毒感染疫情的影響，我國(guó)出口需求和國(guó)內(nèi)消費(fèi)信心有所減弱，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本和社會(huì)投資規(guī)模相應(yīng)減少，社會(huì)可提供的就業(yè)崗位和薪酬水平均有所下降，失業(yè)問題因此加劇。社會(huì)對(duì)就業(yè)技能的要求逐步提高，導(dǎo)致“內(nèi)卷”現(xiàn)象。在這種大環(huán)境下，研究生往往更加注重就業(yè)實(shí)踐技能的訓(xùn)練，而忽視了學(xué)術(shù)訓(xùn)練。在這種社會(huì)“內(nèi)卷”壓力下，高校對(duì)研究生的培養(yǎng)也受到影響，研究生不僅需要通過發(fā)表論文來(lái)展示自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，還需要足夠的時(shí)間來(lái)培養(yǎng)就業(yè)技能。這使得研究生群體很難兼顧多方面的問題，難以達(dá)到預(yù)期的培養(yǎng)目標(biāo)，因此一些人態(tài)度草率，冒險(xiǎn)使用人工智能技術(shù)來(lái)完成學(xué)術(shù)論文，最終可能引發(fā)學(xué)術(shù)道德問題。

（三）高校學(xué)術(shù)培養(yǎng)與社會(huì)發(fā)展實(shí)際銜接不暢

當(dāng)前社會(huì)，科技迅速發(fā)展，社會(huì)面貌日新月異，諸多技術(shù)問題和社會(huì)問題亟待新技術(shù)、新方法、新思路來(lái)解決。教育部、人社部與工信部2016年聯(lián)合發(fā)布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》［7］顯示，我國(guó)當(dāng)年面臨超過1 900萬(wàn)技能型人才的缺口，2016年時(shí)預(yù)計(jì)到2025年這一數(shù)字會(huì)攀升至3 000萬(wàn)。與此同時(shí)，多數(shù)高校的研究生教育依舊側(cè)重于傳統(tǒng)教材的講授和小型課題的訓(xùn)練，這導(dǎo)致自主創(chuàng)新的原動(dòng)力和積極性缺失。在教學(xué)實(shí)踐中，研究生參與的橫向課題、創(chuàng)新課題等科研項(xiàng)目數(shù)量日益減少，使得研究生難以獲得專業(yè)技能的實(shí)踐機(jī)會(huì)和進(jìn)行學(xué)術(shù)調(diào)研的環(huán)境。這些問題反映在研究生個(gè)人培養(yǎng)上，表現(xiàn)為學(xué)術(shù)創(chuàng)新困難、論文立項(xiàng)與社會(huì)實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)以及發(fā)表學(xué)術(shù)論文難度增加。在這樣的壓力下，研究生容易走上學(xué)術(shù)失范的道路，部分研究生可能選擇利用人工智能技術(shù)進(jìn)行成本最低的“學(xué)術(shù)創(chuàng)新”。

三、研究生因不當(dāng)使用人工智能產(chǎn)生學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)策略

（一）引入人工智能算法建立統(tǒng)一學(xué)術(shù)不端檢測(cè)平臺(tái)

馬克思主義認(rèn)為：自由自覺的活動(dòng)恰恰就是人類的特性。［8］121-204因而，人工智能技術(shù)本質(zhì)上是人類運(yùn)用自身科學(xué)技術(shù)積累制造的生產(chǎn)力工具，工具本身并無(wú)好與壞之分，一些研究生運(yùn)用工具產(chǎn)生學(xué)術(shù)不端行為，這反映了對(duì)工具的不當(dāng)使用。

作為對(duì)此類行為的積極回應(yīng)，首先，政府、高校和社會(huì)應(yīng)共同構(gòu)建一個(gè)受學(xué)術(shù)界認(rèn)可、適用于全國(guó)各類型期刊、融合人工智能技術(shù)的官方非營(yíng)利性論文檢測(cè)平臺(tái)。該平臺(tái)將突破以往僅限于特定期刊和來(lái)源的局限，為學(xué)術(shù)成果的審核、發(fā)布和追蹤提供統(tǒng)一的保障機(jī)制。此外，該平臺(tái)還應(yīng)適時(shí)集成人工智能技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)算法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的文本內(nèi)容進(jìn)行檢索，以防止研究生利用生成式人工智能技術(shù)對(duì)未發(fā)表論文、未收錄論文以及部分版權(quán)材料進(jìn)行重新組合的學(xué)術(shù)剽竊行為。其次，利用人工智能算法的自我學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)海量的圖片、圖表和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)術(shù)成果中圖片、數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)結(jié)果的精確檢索，以及對(duì)后期人工修改痕跡的識(shí)別，從而預(yù)防研究生數(shù)據(jù)造假現(xiàn)象。最后，通過人工智能算法構(gòu)建AI向?qū)Х?wù)，為政府、高校等監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供便捷的舉報(bào)、索引和客服回復(fù)等服務(wù)，確保檢測(cè)平臺(tái)與時(shí)代同步、檢測(cè)服務(wù)精準(zhǔn)高效。

（二）推動(dòng)高校建立學(xué)術(shù)成果審查制度

目前，研究生教育領(lǐng)域成為學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的高發(fā)地帶，這不僅源于學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的誤解和學(xué)術(shù)道德意識(shí)的不足，還因?yàn)閷W(xué)術(shù)成果的評(píng)審和發(fā)表過程往往局限于導(dǎo)師的單一視角。華中農(nóng)業(yè)大學(xué)黃教授的造假事件之后，我們必須重新審視研究生教育中因?qū)熤贫a(chǎn)生的監(jiān)管缺陷。研究生的學(xué)術(shù)成果之所以能利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)造假和學(xué)術(shù)剽竊，其根本原因在于非學(xué)位論文的學(xué)術(shù)成果在產(chǎn)出后，通常由導(dǎo)師進(jìn)行初步審核，然后直接提交給期刊編輯進(jìn)行進(jìn)一步的審核和校對(duì)。然而，期刊編輯往往缺乏必要的條件來(lái)驗(yàn)證調(diào)研數(shù)據(jù)的真實(shí)性、數(shù)據(jù)圖表是否被篡改以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否可重復(fù)。因此，學(xué)術(shù)成果的真實(shí)性、有效性以及創(chuàng)新性在很大程度上取決于導(dǎo)師的指導(dǎo)。

鑒于導(dǎo)師無(wú)法對(duì)學(xué)生的每一步研究過程都進(jìn)行詳盡的審查，建立一套高校學(xué)術(shù)成果審查制度顯得尤為必要。首先，通過成立審查委員會(huì)，由專業(yè)人員對(duì)研究生必須公開發(fā)布的學(xué)術(shù)成果、申請(qǐng)專利以及實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行審核和實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)等，同時(shí)結(jié)合研究生導(dǎo)師的事先審核，最大限度減少人工智能技術(shù)在這些領(lǐng)域的造假風(fēng)險(xiǎn)。其次，探索實(shí)施學(xué)術(shù)成果信用積分制度，對(duì)審核過程中發(fā)現(xiàn)的經(jīng)過核實(shí)的學(xué)術(shù)不端行為，通過扣除信用積分進(jìn)行適度懲罰，并拒絕該成果的通過。此外，可以考慮將學(xué)術(shù)成果信用積分與社會(huì)個(gè)人信用評(píng)級(jí)相聯(lián)系，從而提高學(xué)術(shù)不端行為的法律風(fēng)險(xiǎn)和道德門檻。

（三）建立研究生學(xué)術(shù)能力多元評(píng)價(jià)機(jī)制

為了防止研究生利用生成式人工智能技術(shù)進(jìn)行隱秘的學(xué)術(shù)不端行為，關(guān)鍵舉措之一是打破單一的論文評(píng)價(jià)機(jī)制，減輕研究生的論文負(fù)擔(dān)和社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)壓力。因此，構(gòu)建一個(gè)多元化的評(píng)價(jià)機(jī)制顯得尤為關(guān)鍵。

首先，應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)研究生從事長(zhǎng)期研究工作。在某些專業(yè)和研究領(lǐng)域，如芯片制造、航空工業(yè)、化工材料研發(fā)等，研究路徑和成果產(chǎn)出的規(guī)律本質(zhì)上并不追求“大量產(chǎn)出”，而是需要經(jīng)過較長(zhǎng)時(shí)間的研究周期才能取得成果。因此，高校和社會(huì)應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)并認(rèn)可研究生以少量但高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果作為學(xué)位論文或主要成果，以此取代以數(shù)量取勝的評(píng)價(jià)機(jī)制，從而減輕研究生的論文壓力。其次，無(wú)論是學(xué)術(shù)型碩士還是專業(yè)型碩士，科研技能、科研態(tài)度以及項(xiàng)目經(jīng)歷都是培養(yǎng)其能力、展示其成果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在評(píng)價(jià)研究生培養(yǎng)成果時(shí)，應(yīng)當(dāng)將培養(yǎng)過程中的相關(guān)經(jīng)歷和組內(nèi)表現(xiàn)納入量化考核，并作為重要的參考依據(jù)。在許多國(guó)家級(jí)、省部級(jí)課題組或橫向課題組中，成員眾多，研究生往往不是成果產(chǎn)出的主要推動(dòng)者，也不是論文署名的前幾位作者，這導(dǎo)致研究生雖然投入了大量時(shí)間和精力，但其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)卻不被學(xué)術(shù)界充分認(rèn)可。因此，對(duì)研究生的組內(nèi)表現(xiàn)和項(xiàng)目經(jīng)歷進(jìn)行量化考核，將有助于多元評(píng)價(jià)研究生的學(xué)術(shù)能力，科學(xué)地反映其實(shí)際水平，并減輕論文發(fā)表的壓力。最后，在學(xué)術(shù)研究項(xiàng)目的開題和中期檢查階段，通過科學(xué)評(píng)估項(xiàng)目的創(chuàng)新性、新穎性和專利潛力等關(guān)鍵問題，同時(shí)在相關(guān)領(lǐng)域增加評(píng)分權(quán)重，可以激勵(lì)廣大研究生深入研究社會(huì)發(fā)展中出現(xiàn)的最新和最熱門的問題。對(duì)新興問題的探索能有效避免人工智能僅依賴舊數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和模仿，從而避免產(chǎn)生僅是拼湊他人成果的陳舊“創(chuàng)新點(diǎn)”。

（四）落實(shí)研究生學(xué)術(shù)道德教育責(zé)任制

為了預(yù)防研究生在人工智能時(shí)代利用新技術(shù)和新方法進(jìn)行學(xué)術(shù)造假，必須從根本上轉(zhuǎn)變研究生的思想觀念，消除學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生動(dòng)機(jī)。這要求我們從研究生的德育入手，落實(shí)研究生學(xué)術(shù)道德教育責(zé)任制。

馬克思指出，一旦理論被群眾掌握，它就能轉(zhuǎn)化為物質(zhì)力量。理論之所以能說(shuō)服人，是因?yàn)樗苌钊肴诵?；而理論之所以能深入人心，是因?yàn)樗鼜氐椎赜|及了事物的本質(zhì)。而人的本質(zhì)，就是人自身。［8］1-16要讓恪守規(guī)則和學(xué)術(shù)道德的理念深入人心，單靠導(dǎo)師的教育遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在研究生招生規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的背景下，許多地方性高校和非“雙一流”院校的師資力量顯得尤為緊張。導(dǎo)師培養(yǎng)的研究生數(shù)量指標(biāo)逐年上升，導(dǎo)致在學(xué)術(shù)培養(yǎng)上已經(jīng)捉襟見肘，而在學(xué)術(shù)道德的培養(yǎng)上，往往只能停留在口頭上的教育。

因此，首先，高校必須承擔(dān)起研究生培養(yǎng)的主體職責(zé)，通過開展多維度的學(xué)術(shù)道德教育課程，利用傳統(tǒng)課堂講授、知識(shí)問答比賽以及定期問卷考核等多種形式，全方位地落實(shí)學(xué)術(shù)道德教育。其次，外在因素必須通過內(nèi)在因素才能發(fā)揮作用，研究生本人是他們自身倫理道德準(zhǔn)則的守護(hù)者，因此，必須培養(yǎng)研究生分析科學(xué)活動(dòng)中倫理沖突本質(zhì)的能力，以不斷提升他們的道德水準(zhǔn)［9］。應(yīng)鼓勵(lì)研究生群體采取自我教育和互助教育的方式，在研究生群體中定期舉辦學(xué)術(shù)道德課堂教學(xué)競(jìng)賽、人工智能倫理討論沙龍等學(xué)術(shù)活動(dòng)。同時(shí)，將這些活動(dòng)的參與情況納入研究生的多元評(píng)價(jià)體系中，以提高他們的參與熱情。學(xué)術(shù)道德教育形式應(yīng)生動(dòng)且新穎，確保學(xué)術(shù)道德的內(nèi)涵與時(shí)俱進(jìn)，引導(dǎo)研究生進(jìn)行自我教育，自覺提高學(xué)術(shù)道德水平。最后，更新人工智能技術(shù)在學(xué)術(shù)道德領(lǐng)域的程序和算法，使人工智能算法在內(nèi)容推送、內(nèi)容生成等服務(wù)中融入學(xué)術(shù)道德或倫理道德學(xué)習(xí)模塊。賦予相關(guān)技術(shù)和內(nèi)容以“類人”的道德標(biāo)準(zhǔn)，并將經(jīng)過道德審查的內(nèi)容推送給研究生。

人工智能技術(shù)是一項(xiàng)正處于發(fā)展階段且逐漸普及的前沿技術(shù)，展現(xiàn)了在數(shù)據(jù)處理、文獻(xiàn)整合以及互聯(lián)網(wǎng)信息資源整合方面的卓越效率和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。它為研究生教育和培養(yǎng)提供了廣闊的探索空間。然而，作為一種工具，人工智能技術(shù)的使用效果因人而異，取決于使用者的目的。恰當(dāng)運(yùn)用這一工具能夠顯著提升研究生培養(yǎng)工作的質(zhì)量，反之，則可能引發(fā)相應(yīng)的道德風(fēng)險(xiǎn)。因此，隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)尤其是生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究生能夠利用人工智能技術(shù)輔助完成課程論文、課題研究和學(xué)位論文，學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)將呈現(xiàn)出新的形態(tài)和問題，這給研究生教育帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。對(duì)如何進(jìn)一步預(yù)防研究生在使用人工智能技術(shù)時(shí)產(chǎn)生的學(xué)術(shù)道德風(fēng)險(xiǎn)，以及如何確立研究生在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)的倫理和道德標(biāo)準(zhǔn)等問題，學(xué)術(shù)界仍需進(jìn)行深入研究和探討。

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［7］教育部 人力資源社會(huì)保障部 工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》的通知［Z/OL］.（2016-12-27）［2025-03-20］.https：//www.gov.cn/xinwen/2017-02/14/content_5167903.htm.

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注：本文系2023年廣西學(xué)位與研究生教育改革課題“以五大工程建設(shè)為核心的學(xué)位與研究生培養(yǎng)質(zhì)量保證體系建設(shè)的探索與實(shí)踐”（JGY023104）的研究成果。

（責(zé)編 蔣海蘭）