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法治社会
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□ 本报记者 朱宁宁
近日，一场题为“人工智能时代的科研诚信”的研讨会在京召开，意在应对AI时代给科研诚信带来的挑战，完善我国科研诚信体系。
在AI技术迅猛发展的当下，科研范式正经历深刻变革，科研诚信作为科技创新的生命线，面临前所未有的机遇与挑战。近年来，我国在科研诚信体系建设上已迈出坚实步伐，但AI的普及又带来了新的考验。AI时代该如何加强科研诚信建设，显然是不容回避且必须重视的问题。
加强AI时代的科研诚信建设，既是维护科研生态的必然要求，也是推动科技强国建设的关键支撑。AI时代，更应筑牢科研诚信基石，确保我国科研成果经得起实践与时间的检验，为科技强国建设提供坚实支撑。
科研诚信面临严峻挑战
近年来，学术界屡屡曝出不当利用AI技术的学术丑闻。AI技术为科研活动注入强大动力，同时催生了虚假数据生成、图像伪造、思想抄袭等新型不端行为。
比如，AI自动生成的实验数据与图表，难以通过传统查重工具检测；“洗稿式”整合网络内容、挪用他人核心观点却不标注出处的“思想抄袭”，也因溯源困难而难以追责。
从学术生态的公平性来看，诚信是维护竞争秩序的重要保障。当前，由于计算资源高度集中于少数科技巨头，AI工具的使用门槛存在差异，可能导致学术竞争中的“资源不公”；同时，AI生成内容的溯源难度大，“抄观点不抄字”的思想抄袭、虚假数据伪造等行为，会让潜心研究、恪守规范的科研人员遭受不公正待遇，形成“劣币驱逐良币”的恶性循环。
筑牢科研诚信制度根基
我国高度重视科研诚信建设，从政策法规制定、制度机制完善到监管体系构建，逐步形成了多维度、多层次的科研诚信治理框架。
在政策法规层面，我国已构建起以顶层设计为引领、专项文件为支撑的科研诚信政策体系。党的十八大以来，中共中央办公厅、国务院办公厅先后印发《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》《关于加强科技伦理治理的意见》等文件，首次在国家层面明确科研诚信管理职责分工，提出对严重违背科研诚信要求的行为实行“终身追究”和“一票否决”，为科研诚信建设划定了刚性底线。
针对AI技术带来的新挑战，科技部于2023年发布《负责任研究行为规范指引（2023）》，明确规定不得使用生成式AI直接生成申报材料、不得将其列为成果共同完成人，为AI时代的科研行为划定了清晰边界。此外，《中华人民共和国学位法》、国家互联网信息办公室等四部门制定的《人工智能生成合成内容标识办法》等法律法规，将AI应用纳入规范范畴，进一步完善了科研诚信的法治保障。
在制度机制建设上，我国不断强化科研诚信管理的执行力与协同性。2019年，科技部联合20个部门印发《科研诚信案件调查处理规则（试行）》，2022年又与22个部门联合发布修订后的《科研失信行为调查处理规则》，解决了此前部分失信行为“无据可罚”的问题。
多方发力构建治理体系
伴随AI技术的快速渗透，如何构建系统性的治理体系成为当务之急。对此，有业内人士认为，构建完善的科研诚信体系，需要从技术、制度、伦理、教育等多维度协同发力。
一方面，加快立法与标准制定，立法明确AI使用的具体边界，确保科研活动有法可依；另一方面，建立跨部门的动态监测平台，整合高校、科研院所、期刊出版机构的资源，及时识别与处置学术不端行为。
另一方面，强化技术治理，提升AI工具的可靠性。推动科研AI工具的“伦理嵌入”，要求AI开发者在模型设计中加入“诚信校验”功能，如对生成数据的来源进行标注、对文献引用的准确性进行核查，减少“机器幻觉”的产生；同时，支持高校与科研机构研发针对AI生成内容的检测技术，提升对新型学术不端的识别能力，为科研诚信提供技术支撑。
此外，还应明确政府、科研机构、科研人员的三方责任，压实主体责任，形成协同治理格局。政府需加强AI伦理审查与算力资源统筹，通过政策引导降低中小机构的AI使用门槛，维护学术公平；科研机构需完善内部管理机制，将AI使用规范纳入科研人员培训体系，强化对科研全流程的监督；科研人员需强化自律意识，主动学习AI伦理知识，规范使用AI工具，确保自身研究符合诚信要求，切实履行“第一责任人”职责。
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| AI时代更应筑牢科研诚信基石
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| （ 2025-10-21 ） 稿件来源： 法治日报法治社会 |
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□ 本报记者 朱宁宁
近日，一场题为“人工智能时代的科研诚信”的研讨会在京召开，意在应对AI时代给科研诚信带来的挑战，完善我国科研诚信体系。
在AI技术迅猛发展的当下，科研范式正经历深刻变革，科研诚信作为科技创新的生命线，面临前所未有的机遇与挑战。近年来，我国在科研诚信体系建设上已迈出坚实步伐，但AI的普及又带来了新的考验。AI时代该如何加强科研诚信建设，显然是不容回避且必须重视的问题。
加强AI时代的科研诚信建设，既是维护科研生态的必然要求，也是推动科技强国建设的关键支撑。AI时代，更应筑牢科研诚信基石，确保我国科研成果经得起实践与时间的检验，为科技强国建设提供坚实支撑。
科研诚信面临严峻挑战
近年来，学术界屡屡曝出不当利用AI技术的学术丑闻。AI技术为科研活动注入强大动力，同时催生了虚假数据生成、图像伪造、思想抄袭等新型不端行为。
比如，AI自动生成的实验数据与图表，难以通过传统查重工具检测；“洗稿式”整合网络内容、挪用他人核心观点却不标注出处的“思想抄袭”，也因溯源困难而难以追责。
从学术生态的公平性来看，诚信是维护竞争秩序的重要保障。当前，由于计算资源高度集中于少数科技巨头，AI工具的使用门槛存在差异，可能导致学术竞争中的“资源不公”；同时，AI生成内容的溯源难度大，“抄观点不抄字”的思想抄袭、虚假数据伪造等行为，会让潜心研究、恪守规范的科研人员遭受不公正待遇，形成“劣币驱逐良币”的恶性循环。
筑牢科研诚信制度根基
我国高度重视科研诚信建设，从政策法规制定、制度机制完善到监管体系构建，逐步形成了多维度、多层次的科研诚信治理框架。
在政策法规层面，我国已构建起以顶层设计为引领、专项文件为支撑的科研诚信政策体系。党的十八大以来，中共中央办公厅、国务院办公厅先后印发《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》《关于加强科技伦理治理的意见》等文件，首次在国家层面明确科研诚信管理职责分工，提出对严重违背科研诚信要求的行为实行“终身追究”和“一票否决”，为科研诚信建设划定了刚性底线。
针对AI技术带来的新挑战，科技部于2023年发布《负责任研究行为规范指引（2023）》，明确规定不得使用生成式AI直接生成申报材料、不得将其列为成果共同完成人，为AI时代的科研行为划定了清晰边界。此外，《中华人民共和国学位法》、国家互联网信息办公室等四部门制定的《人工智能生成合成内容标识办法》等法律法规，将AI应用纳入规范范畴，进一步完善了科研诚信的法治保障。
在制度机制建设上，我国不断强化科研诚信管理的执行力与协同性。2019年，科技部联合20个部门印发《科研诚信案件调查处理规则（试行）》，2022年又与22个部门联合发布修订后的《科研失信行为调查处理规则》，解决了此前部分失信行为“无据可罚”的问题。
多方发力构建治理体系
伴随AI技术的快速渗透，如何构建系统性的治理体系成为当务之急。对此，有业内人士认为，构建完善的科研诚信体系，需要从技术、制度、伦理、教育等多维度协同发力。
一方面，加快立法与标准制定，立法明确AI使用的具体边界，确保科研活动有法可依；另一方面，建立跨部门的动态监测平台，整合高校、科研院所、期刊出版机构的资源，及时识别与处置学术不端行为。
另一方面，强化技术治理，提升AI工具的可靠性。推动科研AI工具的“伦理嵌入”，要求AI开发者在模型设计中加入“诚信校验”功能，如对生成数据的来源进行标注、对文献引用的准确性进行核查，减少“机器幻觉”的产生；同时，支持高校与科研机构研发针对AI生成内容的检测技术，提升对新型学术不端的识别能力，为科研诚信提供技术支撑。
此外，还应明确政府、科研机构、科研人员的三方责任，压实主体责任，形成协同治理格局。政府需加强AI伦理审查与算力资源统筹，通过政策引导降低中小机构的AI使用门槛，维护学术公平；科研机构需完善内部管理机制，将AI使用规范纳入科研人员培训体系，强化对科研全流程的监督；科研人员需强化自律意识，主动学习AI伦理知识，规范使用AI工具，确保自身研究符合诚信要求，切实履行“第一责任人”职责。
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