人工智能生成內容(Artificial intelligence-generated content, AIGC)和 AIGC 模型已成為內容創(chuàng)作領域的強大工具。這些人工智能系統(tǒng)旨在以超乎想象的速度和規(guī)模生成文本，包括學術論文。雖然人工智能技術顯示出了巨大的潛力，但它也引發(fā)了一系列問題，尤其是在學術寫作方面，今天我們就通過查爾斯沃思與大家一起來了解一下
在本文中，我們將定義 AIGC 及其模型，探討其在學術界日益廣泛的應用，及其引發(fā)的問題，并討論期刊如何檢測未披露的AIGC。此外，還會討論未披露 AIGC 使用情況的后果，并強調學術出版中使用人工智能的透明度和道德的重要性。
一、AIGC的定義及其模型
AIGC 是指人工智能系統(tǒng)制作的書面、視覺或聽覺材料，通常由先進的語言生成模型驅動。這些模型進過了大量數據集的訓練，能夠模仿人類語言，生成各種主題的內容。近年來，人工智能生成的內容已進入新聞、營銷和學術等各個領域。
在學術領域，AIGC 模型被用來起草研究論文、摘要和期刊文章，這些人工智能系統(tǒng)能夠生成近似人類寫作的文本。
二、AIGC在學術寫作中的常見問題
在學術寫作中越來越多地使用人工智能引起了一些關注。這些問題包括：
1、 作者身份和所有權：當人工智能系統(tǒng)生成內容時，就會產生作者歸屬的問題。是程序員、用戶還是人工智能本身?內容歸誰所有?
2、創(chuàng)造性：人工智能生成的內容往往缺乏人類作者為其作品帶來的創(chuàng)造性火花和獨特視角。這可能會導致學術寫作中個人風格和研究視角的缺失。
3、虛假參考文獻和偏見：人工智能生成的論文可能會引用不存在的資料來源或提供有偏見的信息。這對研究的完整性構成重大風險。
三、期刊對使用AIGC的規(guī)定
大多數學術期刊對人工智能生成器的使用都有嚴格的規(guī)定。雖然這些期刊通常禁止將人工智能生成器列為作者，但它們要求全面披露其使用情況。例如，有些期刊要求使用人工智能技術的作者全面介紹所使用的工具、方法以及評估所生成數據可信度的手段。透明地使用人工智能被認為是保持研究完整性的關鍵。
如果作者沒有在稿件中聲明使用了人工智能生成工具，期刊會設立機制來識別未披露的AI工具。
四、期刊采用哪些方法檢測AIGC?
1、同行評審：審稿人可以利用他們的專業(yè)知識發(fā)現稿件中不尋?；蚩梢傻膶懽黠L格。人工智能生成的內容可能表現出句子重復和結構不連貫等模式。查重檢測軟件也可用于分析文本與已知 AIGC 的宏觀相似性。
2、AI文本識別工具(AI Text Classifiers)：機器學習算法和自然語言處理技術用于分析大量研究文章，包括已知的 AIGC 生成的內容。這些算法經過訓練，可以識別人工智能生成的文章所特有的獨特模式，從而區(qū)分人類和人工智能撰寫的內容。
3、元數據分析(Metadata Analysis)：對文章的作者、發(fā)表日期和發(fā)表期刊等進行檢查。將這些信息與 AIGC 生成的內容進行比較，可以發(fā)現相似之處。
4、查重檢查：查重工具將稿件文本與現有文章進行比較。與已知 AIGC 的高度相似性可能表明使用了AI生成器。
5、無監(jiān)督機器學習：聚類算法把與 AIGC 生成內容相似的研究文章進行分組，幫助檢測。
6、人工審核：使用 AI生成工具可能性較高的文章可能會經過人工審核，確保AI檢測工具的準確性。
五、未披露AIGC使用情況的后果
如果學術期刊發(fā)現稿件中使用了AIGC，但是論文中沒有說明，可能會給作者帶來不利后果。這種行為被認為是不道德的，會對作者的誠信造成不良影響。
1、倫理影響：學術寫作中未披露 AIGC 會引發(fā)嚴重的倫理問題。它破壞了誠實、透明和學術誠信的原則。
2、損害作者聲譽：這可能會造成長期的后果，因為誠信和信譽在學術界至關重要，學者和同事可能會對這類作者產生懷疑，他們今后的貢獻也可能會受到質疑。
3、期刊拒稿：如果在編輯審核或同行評審過程中發(fā)現未披露AIGC，期刊可能會直接拒稿。
4、對期刊公信力的影響：讀者和整個學術界都依賴期刊堅持嚴格的標準，這方面的任何疏忽都會對期刊的聲譽造成不利影響。
5、法律影響：在極端情況下，未披露AIGC 使用情況可能會導致法律后果。抄襲和學術不端行為會受到嚴肅處理，受此類行為影響的機構或個人可能會追究法律責任。
