最近，香港大學葉兆輝教授因論文引用 AI 虛構文獻被撤稿，導致其卸任副院長職務。該論文涉及香港生育率研究，被證實引用了大量 AI 生成的虛假文獻，且未聲明使用 AI。這一事件也引發了學術圈對 AI 使用的嚴格審視，凸顯了不當使用 AI 工具可能導致的嚴重后果。

圖片來源：小紅書

與此同時，與 AI 使用相關的學術風險事件正在全球范圍內密集發生。

從留學生因使用 AI 寫作被開除學籍，到學生擅自在小組作業中調用 AI 導致整個團隊被追責，再到導師用 AI 生成內容指導博士生引發質疑，以及外國教授因學生用 AI 寫作業發飆 ......

AI 正在深刻地改寫學術生態，也制造著前所未有的信任危機。

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本期，學霸君將從多個真實案例出發，幫助大家總結 AI 在學術寫作中的風險類型，結合當前期刊和出版機構的相關規定，為屏幕前的小伙伴提供一份實用的安全使用指南。

01 因過度使用 AI 撤稿事件頻發

近年來，因過度使用 AI 而導致論文被撤稿的現象屢見不鮮。

例如，NEJM撤稿案例顯示，因作者使用 AI 修圖，并且存在低級錯誤而導致論文被撤回。

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另一案例中，中國學者因論文配圖使用 AI 生成而被撤稿，作者稱因無力支付高昂插圖費用而使用 AI。

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此外，2025 年一篇發表在施普林格 · 自然出版集團旗下期刊Digestive Diseases and Sciences的論文引發了學術界廣泛討論。

一位英國醫院圖書管理員在協助同事查找文獻時，發現論文中14 篇參考文獻有 12 篇完全不存在 —— 占比高達 85%！這些被虛構的文獻標注著看似規范的期刊名稱、卷期號和頁碼，但實際核查后發現純屬子虛烏有。

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圖片來源：Springer Nature

調查發現，作者在寫作過程中使用了 AI 輔助整理文獻，而 AI 生成虛假引用的幻覺問題最終釀成了這起學術不端事件。

02 AI 導致論文撤稿的典型原因

首先是 AI 生成內容的可檢測性問題。

除了虛構參考文獻，AI 生成內容本身也存在被識別和質疑的風險。當前主流期刊編輯和審稿人對 AI 生成文本的語言特征已經有了一定程度的敏感度。AI 生成的學術文本往往在以下方面存在破綻：措辭過于流暢但缺乏深度論證，段落之間的邏輯銜接看似連貫但缺少實質性的思維遞進，術語使用看似專業但在特定語境中存在微妙的不準確，以及缺乏對前沿研究動態的精準把握。

第二，AI 輔助數據分析中的錯誤風險。

AI 不僅被用于文本生成，也被越來越多的研究者用于輔助數據分析和統計建模。然而，AI 在數據處理過程中同樣可能產生錯誤。大型語言模型并非專業的統計分析軟件，其對統計方法的選擇、假設檢驗的實施以及結果的解讀都可能存在偏差。如果研究者在不充分理解所用分析方法原理的情況下，完全依賴 AI 完成數據分析，最終的結論可能建立在錯誤的基礎之上。

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第三，AI 翻譯和潤色引發的學術表達失真。

對于非英語母語的研究者而言，使用 AI 進行論文翻譯和語言潤色是極為普遍的做法。然而，過度依賴 AI 潤色可能導致論文喪失作者獨特的學術表達風格，甚至在不經意間改變了原文的科學含義。一些細微的語義偏差在翻譯和潤色過程中被放大，可能導致研究結論被曲解。

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第四，未披露 AI 使用違反出版透明度原則。

越來越多的重要期刊已經明確要求作者在論文中披露是否使用了 AI 工具，以及使用的范圍和程度。如果作者使用了 AI 但在投稿時未進行相應披露，一旦被期刊發現，即便 AI 使用本身沒有導致事實性錯誤，也可能因違反出版透明度原則而被要求撤稿或更正。

第五，使用 AI 進行繪圖或擅自修改圖片。

《新英格蘭醫學雜志》（NEJM）于 2026 年 4 月 18 日發表一篇關于 87 歲男子森林大火后肺部損傷的臨床影像研究，僅 11 天后即撤稿。作者承認使用 AI 對照片進行修改，將卷尺疊加在圖中并調整其角度位置，雖稱未改變臨床信息，但未遵循期刊圖像處理政策且未披露 AI 使用情況。但 PubPeer 評論者指出卷尺刻度異常，作者解釋因緊急情況下尺子放置歪斜，為提高可見性進行輕微調整，但承認未披露處理步驟。值得注意的是，此次撤稿也是NEJM自 2020 年以來首次撤稿。

圖片來源：PubPeer

針對當前 AI 使用引發的學術風險，期刊已逐步建立明確規范。那么，應該如何將結合這些規定并安全使用 AI 助力學術研究呢？

03 安全使用 AI 的實用指南

（1）深入了解目標期刊的 AI 使用政策

在著手使用任何 AI 工具之前，建議大家先查閱目標期刊關于 AI 使用的具體政策。目前國際主要出版集團和期刊對此已經形成了不同程度的規范。

其中，Nature系列期刊的要求是，作者可以在寫作過程中使用 AI 工具來改善語言表達的可讀性，但不得使用 AI 來生成核心科學內容，且必須在方法部分或致謝中明確披露 AI 的使用情況。Science期刊的立場與此類似，強調作者對論文全部內容負有最終責任，AI 不能被視為共同作者。

總的來說，目前各大期刊核心原則是 AI 可以用于輔助性工作，但不能替代研究者的獨立思考和創造性貢獻。

圖片來源：上海交通大學

圖片來源：上海交通大學

圖片來源：上海交通大學

（2）文獻檢索與引用的方法及原則

前述 85% 虛假參考文獻的案例給所有研究者敲響了警鐘。為避免陷入類似困境，以下原則應當貫穿文獻使用的全過程。

首先是永遠通過正規學術數據庫和圖書館系統來檢索文獻。Web of Science、Scopus、PubMed、Google Scholar、CNKI 等權威數據庫應當成為文獻檢索的首選渠道。AI 生成的文獻推薦僅可作為參考線索，絕不能直接作為引用來源。

其次，需要對無法找到全文的文獻保持高度警惕。如果一個引用看似完整規范，但在多個數據庫中都無法檢索到原文或任何相關記錄，那么這條引用存在虛假的可能性極高，應予以排除。

除此之外，建議大家構建系統化的文獻管理習慣，例如使用 EndNote、Zotero、Mendeley 等專業文獻管理軟件，將所有引用的文獻納入統一管理，這不僅可以提升寫作效率，也有助于在投稿前對參考文獻列表進行系統性自查。

（3）AI 輔助寫作的合理邊界和范圍

在文本寫作層面，AI 可以在以下場景中發揮輔助作用：

幫助梳理論文結構和段落邏輯、提供語言表達和句式優化的建議、輔助非母語寫作者進行語言潤色、快速總結和對比大量文獻的核心觀點。但這些輔助行為必須遵循以下邊界。

需要注意的是，研究問題、假設提出、實驗設計、數據分析策略和核心論點的形成必須是研究者獨立完成的智力勞動。AI 可以提供靈感但不應該替代研究者的學術判斷，也就是說論文中的每一個科學論斷都必須有作者親自驗證的文獻或數據作為支撐。

結語

總的來說，AI 時代的學術寫作既面臨技術賦能的機遇，但也需應對虛假引用、圖像篡改等新型風險。面對這一挑戰，各位小伙伴需嚴格遵守期刊規范，明確 AI 使用的合理邊界，在文獻檢索、寫作輔助和圖像處理等環節保持透明度與真實性。

唯有在技術效率與學術嚴謹性之間找到平衡，才能在 AI 浪潮中確保研究成果質量，保障學術職業生涯的可持續發展。

題圖來源：圖蟲創意

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