什么时候我们应该将AI 的使用作为来源引用，何时它仅仅是一个工具，不需要像拼写检查一样给予更多认可？

不论你在家乡还是远方愿这春日的阳光带给你温暖与希望

在 2026 年的学术环境中，生成式人工智能（AIGC）已不再是新鲜事物，而是像水和电一样，成为了“学术基础设施”的一部分。随着大语言模型（如 秘塔AI、ChatGPT、Deepseek、Gemini 等）在文献检索、结构组织、语言润色乃至内容生成中的普及，从构思研究课题到润色草稿，大语言模型（LLM）的身影无处不在，研究者在学术论文准备过程中对 AI 的依赖程度显著增加。然而，这种技术的介入也带来了严峻的伦理和规范挑战，也引发了学术界对学术诚信与透明披露规范的深刻关注，令无数学生和教职员工困惑的核心问题始终悬而未决：AI 究竟是一个像“拼写检查”一样的辅助工具，还是一个需要被正式引用的“信息源”？什么时候我们应该将AI 的使用作为来源引用？什么时候它仅仅是一个工具，不需要像拼写检查一样给予更多认可？这种模糊性正成为学术界“房间里的大象”——每个人都在用，却没人能确定合规的边界。如果处理不当，这种不确定性极易导致学生在“过度披露”与“学术不端”之间反复横跳。在这个问题上，过去几年间，学术共同体的回应呈现出阶段性演进。初期，政策多以“禁止”或“严格限制”为主，但是，随着技术广泛渗透与检测工具局限性显现，全球学术治理逐步转向“责任性使用”与“透明披露”导向。这一转型表明，人工智能已被视为不可逆的学术基础设施，而非暂时性风险。前些日子，Winona 州立大学（WSU）教育领导力系教授，Steven M. Baule 博士在eCampus News 的一篇题为《引用机器：什么时候以及怎样声明在学术工作中使用了人工智能》（Citing the machine: When and how to acknowledge AI use in academic work）文章，给出了很好的指引。
文章探讨了在学术研究中引用生成式人工智能的必要性与具体规范。Steven指出，教育机构应当建立明确的框架，通过区分“智力贡献”与“辅助工具”来维护学术诚信。如果人工智能生成了核心观点、数据分析或正文内容，作者必须将其作为参考文献列出；若仅用于润色、摘要或头脑风暴，则只需进行简要说明。文中还强调，人工智能不具备承担法律责任的能力，因此，不能被列为论文合著者。其核心观点可以归纳为这样三个判定：

https://www.ecampusnews.com/ai-in-education/2026/02/04/acknowledge-ai-use-academic-work/在这篇文章中，Steven提出的详细分类与实施准则1. 必须引用 AI 的情况当 AI 作为“智力贡献者”提供原创内容并被纳入学术成果时，必须进行正式引用。这包括：• 生成新的概念框架或理论模型。• 撰写实质性的散文或文献综述。• 解释或分析数据（如从访谈记录中提取主题）。• 制作方法论工具（如评估量表）。• 提供无法追溯至人类来源的事实或规范性主张。引用建议：• 格式： 遵循主要学术风格指南（如 APA 第 7 版）。例如：OpenAI. (2025). ChatGPT (GPT-5.2) [Large language model]. https://chat.openai.com/。• 透明度： 建议在附录中包含完整的提示词（Prompts），以确保 AI 贡献的透明度和可复现性，因为相同的提示词不一定能产生相同的结果。2. 应予披露但无需引用的情况当 AI 作为“过程促进者”而非作者来源时，需要进行披露。这类情况类似于写作辅导员或同行评审员的作用，包括：• 头脑风暴研究问题。• 建议标题或起草摘要。• 为了清晰度或学术语气修改草稿。• 总结作者自己的现场笔记。• 根据作者已开发的研究问题生成调查问题。• 重新组织作者提供的材料。披露示例： “AI 工具 Gemini 3 和 ChatGPT 5.1 被用于头脑风暴和编辑完善的有限支持。所有分析、解释和结论均为作者本人所作。”3. 无需任何确认的情况当生成式 AI 的功能与现有软件工具（如拼写检查、语法纠错）无异时，被视为数字基础设施的一部分，无需披露：• 嵌入在文字处理程序中的拼写和语法校正。• 辅助格式化参考文献。• 创建幻灯片布局。

1、AI 永远不能成为“共同作者”尽管 AI 在生成内容上表现出色，但是，在法律和伦理层面，它却有着不可逾越的鸿沟。正如学术出版机构 Taylor & Francis 明确指出的，AI 绝对不能列入作者名单。学术著作不仅是智力的产物，更是责任的契约。2、引用（Cite）与披露（Disclose）的本质区别人工智能贡献的究竟是“智力内容”，还是仅仅“支持过程”？我们需要根据 AI 的参与深度，在“正式引用”与“说明披露”之间做出选择。3、学术创作的核心在于人的能动性无论是否引用，未经人类审查和修订而直接使用 AI 生成的材料，在绝大多数教学要求中都是不可接受的。“人类能动性”是学术尊严的底线。透明的归属和披露不仅能保护你免受学术不端的指控，更能确保你的学术贡献是真实、可信且经得起推敲的。

今天，生成式人工智能正在重塑学术写作乃至科学研究的生态。全球学术治理正在形成以透明披露、责任归属与人类监督为核心的规范体系。问题的关键不在于限制技术和技术的应用，而在于构建制度化、可执行、可跨文化适用的人工智能学术治理框架。未来的学术生态将是一种“人机协作但人类主导”的知识生产模式。这不仅会重塑学术写作和科学探究，而且有望大幅度地加快科学研究的速度和质量。对此，您怎么看？欢迎添加评论分享您的主张！

英西峰林. 峰林晓镇Photo by Johnnie Walker

开工赴新，步履不停