第十篇 诚信重构：在“人机共创”时代为学术划定新边界

2023年秋，一则新闻在中国学术圈引发热议：某985高校撤销了一名本科生的学位，理由是“毕业论文大量使用AI生成内容且未声明”。但很快，质疑声四起：“多少算‘大量’？”“如果只用AI润色语法，算违规吗？”“学校有没有明确告知学生AI使用规范？”

这个案例暴露了一个尖锐的矛盾：技术的进步速度，远超制度的适应能力。当AI可以在几秒内生成一篇结构完整、论据充分、文笔流畅的论文，传统的“抄袭”定义——复制他人文字——已经不敷使用。因为AI生成的内容，严格说不是“抄袭”（它是原创的组合），但又显然不是学生独立思考的成果。

这种“灰色地带”让所有人都困惑：学生不知道用到什么程度算作弊，教师不知道怎么界定和处理，管理者不知道如何制定规则。而在困惑和混乱中，最坏的结果可能是：学术诚信体系的全面崩溃——反正大家都在偷偷用AI，明文禁止只会逼人撒谎。

本文认为，解决之道不是“一刀切”地禁止AI（那既不可能也不合理），而是重新定义学术诚信的边界。在“人机共创”成为常态的时代，我们需要一套新的规范：明确什么可以做、什么不能做，以及最关键的——如何透明地声明你做了什么。

而图书馆，作为学术诚信教育的传统阵地，应该牵头制定这套新规范，并将其转化为可操作的实践指南。

旧规范的失效：当“原创性”遭遇“生成式AI”

传统学术诚信的核心概念是“原创性”（Originality）——你提交的作品，应该是你独立思考、独立完成的，而非抄袭他人或请人代劳。

这个概念建立在一个前提上：创作是纯粹人类的活动。你可以参考文献（但要引用），可以和他人讨论（但要致谢），但最终“写下这段话”的行为，必须由你亲手完成。

AI打破了这个前提。当你输入“请论述康德的绝对命令”，AI在10秒内给你一篇800字的小论文，这篇文章的“作者”是谁？

从技术角度说，作者是OpenAI（或百度、阿里）——是他们训练了模型。但模型是基于无数人的文本训练的，那些文本的作者也有贡献。而你，作为提示词的设计者、话题的选择者，也参与了创作。所以这是一个“分布式作者身份”的产物，无法简单套用“一个人写的”框架。

更棘手的是程度问题。使用AI有很多层次：

• 用AI纠正拼写和语法错误（类似Grammarly）；
• 用AI改写句子，让表达更流畅（比如“帮我把这句话改得更学术一些”）；
• 用AI生成文章大纲，你再填充内容；
• 用AI生成段落初稿，你再修改润色；
• 用AI生成全文，你只改几个词或者干脆不改。

哪些是可接受的？哪些踩了红线？

如果说5肯定不行、1应该可以，那2、3、4呢？不同人会有不同判断。而在缺乏明确规范的情况下，学生只能“猜”老师的底线在哪——保守的学生完全不敢用，冒险的学生肆无忌惮，诚实的学生如实声明后反而被处罚（因为“暴露了”），撒谎的学生蒙混过关。

这种混乱，对学术诚信的腐蚀是致命的。

新边界的原则：从“禁止使用”到“强制披露”

面对这个困境，国际学术界正在探索新的路径。以美国为例，哈佛、斯坦福等高校在2023年纷纷更新了学术诚信政策，核心思路从“禁止AI”转向了“规范使用+透明披露”。

这个转向基于一个务实的认识：AI已经成为知识生产的一部分，全面禁止既不可能（无法有效监管），也不合理（剥夺了学生利用技术的正当权利）。关键不在于“用不用”，而在于“怎么用”“说不说”。

我提出一个适用于中国高校的“AI使用披露规范”，核心原则是：

原则一：权责对等——使用AI的权利与披露的义务对等。

你可以使用AI辅助学术写作，但作为对价，你必须清楚地告知读者（教师、审稿人）AI参与了哪些环节、做了什么、你又做了什么。这不是为了“自证其罪”，而是为了让评价者有足够的信息做判断。

类比：你可以引用他人的观点，但必须标注出处。AI使用声明，就是“数字时代的引文规范”。

原则二：智力贡献为本——区分“工具性使用”与“智力替代”。

不是所有AI使用都需要披露。关键看：AI是否替代了你的核心智力劳动？

• 用AI翻译一段外文、纠正语法错误、调整格式——这些是工具性使用，类似使用字典或拼写检查，通常不需披露（但具体政策由任课教师或期刊决定）；
• 用AI生成论文大纲、撰写段落、进行论证——这些涉及核心智力活动（构思、论证、表达），必须披露。

判断标准：如果去掉AI的参与，这个作品的核心价值会显著降低吗？如果答案是“是”，就必须披露。

原则三：语境决定规则——不同场景有不同标准。

AI使用的边界，不应该“一校一策”，而应该“一课一策”，甚至“一作业一策”。

比如：

• 思维训练型作业（如哲学课的伦理论证、文学课的文本细读），应该严格限制AI使用，因为目的是锻炼学生的思维能力，AI的介入会削弱训练效果；
• 工具应用型作业（如让学生用AI分析一组数据、生成可视化图表），不仅允许、甚至鼓励使用AI，因为教学目标就是“学会使用工具”；
• 开放探索型作业（如“用任何方法完成一个创意项目”），可以允许AI深度参与，但要求学生详细说明“AI做了什么、我做了什么、为什么选择这样协作”。

教师有权在教学大纲中明确规定本课程的AI使用政策，学生必须遵守。图书馆的职责，是帮助教师制定这些政策，并教会学生如何正确声明。

一套可操作的“AI使用披露格式”

空谈原则不够，必须给出具体的操作指南。我提出一套“AI使用声明”的标准格式，可以附在论文末尾（类似“致谢”或“利益冲突声明”）：

---

AI工具使用声明

本文在以下环节使用了AI工具：

• 文献检索与摘要生成
• 工具：ChatGPT 4.0
• 用途：输入研究主题“气候变化与粮食安全”，要求AI列出相关核心文献，并生成每篇的200字摘要
• 本人的工作：筛选了AI推荐的文献，实际阅读了其中15篇原文，摘要仅作为初步了解，所有引用都基于原文
• 论文大纲构建
• 工具：Claude 3
• 用途：向AI描述了我的研究问题和已读文献，要求它帮我生成一个论文结构建议
• 本人的工作：AI给出了5个结构方案，我选择了其中一个并进行了调整（增加了“政策建议”部分，删除了“历史回顾”部分）
• 段落初稿生成
• 工具：文心一言
• 用途：在第三章第二节，我让AI根据我提供的3篇文献和我的观点，生成一段800字的初稿
• 本人的工作：对AI生成的初稿进行了大幅改写（改写比例约60%），包括：补充了两个案例，修改了因果逻辑，调整了学术表达
• 语言润色
• 工具：Grammarly
• 用途：检查全文的语法错误和表达优化建议
• 本人的工作：接受了约70%的修改建议，拒绝了可能改变原意的建议

声明：除上述环节外，论文的研究问题提出、文献批判性分析、数据解读、核心论证均由本人独立完成。

---

这种格式的优点：

• 透明：清楚告知AI做了什么、你做了什么；
• 可验证：教师可以根据声明，重点检查“本人独立完成”的部分，看是否展现了思维深度；
• 可比较：不同学生的声明放在一起，能看出AI使用的差异，有助于公平评价。

从“抓作弊”到“教规范”：图书馆的新角色

传统上，学术诚信教育聚焦于“如何识别抄袭”“违规的后果”——这是一种惩罚导向的模式。

在AI时代，图书馆应该转向规范导向：不是等学生犯错后抓，而是事前就教清楚“规则是什么”“如何合规操作”。

具体行动一：制定并推广“AI使用披露模板库”

图书馆可以联合教务部门、各学院，共同制定一套分学科、分作业类型的AI使用声明模板。

比如：

• 理工科实验报告模板；
• 人文社科论文模板；
• 商科案例分析模板；
• 艺术设计作品说明模板。

每个模板都给出示例，告诉学生“如果你在XX环节用了AI，应该这样写声明”。

这些模板放在图书馆网站、选课系统，甚至打印成小册子放在自习室，确保每个学生都能轻松获取。

具体行动二：开设“学术诚信工作坊：AI时代版”

传统的学术诚信课讲“什么是抄袭”“如何正确引用”，现在要加入新内容：

• AI使用的伦理边界：什么情况下用AI是合理的，什么时候是不当的？通过案例讨论培养判断力；
• 声明的写作技巧：如何准确描述AI做了什么、避免模糊其辞？让学生练习写声明，馆员点评；
• AI作弊的识别：反过来，也教学生“如果你是老师，怎么判断一篇论文是不是AI代写的”——这种“换位思考”能强化他们的诚信意识。

具体行动三：建立“AI使用咨询服务”

学生在写作业时，经常拿不准“这样用AI算不算违规”。图书馆可以提供实时咨询：

• 在线咨询（邮件、即时聊天）：“老师，我想让AI帮我分析这组数据，然后我自己写结论，这样需要声明吗？”
• 面对面咨询：“老师，这是我的论文草稿和AI使用声明，您能帮我看看有没有问题？”

这种服务不是“帮学生钻空子”，而是帮学生建立规范意识——让他们养成习惯：遇到不确定的情况，主动求证，而不是侥幸蒙混。

具体行动四：推动“AI使用政策”的制度化

单靠图书馆的倡导还不够，必须从校级层面建立正式政策。图书馆可以：

• 牵头起草《XX大学学生AI工具使用与披露规范（试行）》，提交学术委员会讨论通过；
• 推动在《学生手册》《课程教学大纲模板》中增加“AI使用政策”条款；
• 每学期初，组织全体教师的“AI政策培训”，确保教师理解如何在自己的课程中执行。

三个真实场景的处理方案

让我们用三个具体场景，展示新规范如何运作：

场景一：学生A在论文中大量使用AI，但做了详细声明

论文提交后，附有完整的AI使用声明，清楚说明“第二章完全由AI生成初稿，本人进行了约30%的修改；第三、四章由本人独立完成”。

教师的处理：

• 重点评估第三、四章（学生声明为独立完成的部分），看是否展现了批判性思维和学科理解；
• 对第二章，可以给较低分（因为AI贡献过大），但不应判定为作弊（因为学生诚实声明了）；
• 在反馈中明确告知：“你的声明很好，但下次作业应该更多独立写作，AI应只用于辅助”。

场景二：学生B完全用AI代写，且未声明

教师通过多项指标怀疑作弊（文风突变、内容超纲、细节追问答不上来），将论文提交学术委员会审查。

学校的处理：

• 找学生谈话，询问创作过程。如果学生承认“全文AI生成，我没写”，视为严重违反学术诚信，按作弊处理（重修、记过等，具体依校规）；
• 关键不是“用了AI”（这本身不违规），而是“用了不声明”（这是欺骗）。

场景三：学生C用AI辅助查资料和润色，且声明了，但教师认为“根本不该用AI”

处理原则：如果教师在教学大纲中明确规定“本课程禁止使用AI”，学生违反，应承担后果（扣分或重做）。

但如果教师课前没有明确政策，只是事后觉得“你不该用”，则不应追溯处罚。应该：给学生一次补救机会（如重新提交不使用AI的版本），并在下次课程开始前明确AI政策。

这个场景强调：教师有权设定规则，但必须事前告知。学生不是读心术专家，不能期待他们“猜”出每个老师的偏好。

从“零容忍”到“分级响应”：重新思考违规处理

传统学术诚信体系是“零容忍”：只要抄袭，就是严重违纪，后果可能是挂科、处分、甚至开除。

这种严苛在“抄袭 = 复制他人文字”的时代是合理的，因为那是明确的、有意的欺骗。

但在AI时代，很多“违规”可能源于无知而非恶意——学生真的不知道“用AI生成然后修改算不算抄袭”，或者知道应该声明但不知道怎么声明。

因此，我建议采用“分级响应”机制：

轻度违规（如使用了AI但未声明，经调查确认是不懂规范而非故意隐瞒）：

• 后果：本次作业给低分或要求重做；
• 教育：要求学生参加学术诚信培训，重新学习规范；
• 记录：不记入档案，给改过机会。

中度违规（如AI使用比例过高，虽然声明了但明显违背作业要求）：

• 后果：本次作业零分，并影响总评；
• 教育：约谈，签署承诺书；
• 记录：院系内部记录，但不上报学校。

重度违规（如完全AI代写且不声明，或多次违规）：

• 后果：课程不及格，记过处分；
• 教育：强制参加学术诚信再教育课程；
• 记录：记入学生档案。

这种分级处理，既维护了学术诚信的严肃性，又给了“初犯”和“无知者”改正机会，避免一棒子打死。

结语：诚信的本质是诚实，而非拒绝工具

学术诚信的核心，从来不是“不使用外部资源”——否则我们早该禁止图书馆、禁止讨论、禁止引用。

学术诚信的核心是诚实：诚实地告知你做了什么、怎么做的、谁帮了你、你的贡献在哪。

AI作为一种新的“外部资源”，本质上和书籍、讨论、导师指导没有区别——关键在于如何使用，如何声明。

当我们把焦虑从“学生用不用AI”转移到“学生诚不诚实”，就能走出当前的困境。我们不需要把AI妖魔化为“学术诚信的敌人”，而是要建立新的规范，让“人机共创”成为透明的、负责任的、可评估的学术实践。

而图书馆，作为学术诚信教育的传统守护者，在这个转型期，应该成为规范的制定者、传播者、守护者——不是用惩罚吓阻学生，而是用清晰的规则引导学生，用教育的力量，在技术洪流中，守住诚信的底线。

这才是AI时代学术诚信的正道。