收益：
- 了解剽窃、自我剽窃的类型以及人工智能生成文本的道德地位
- 能够根据机构和期刊人工智能使用和申报政策撰写透明的人工智能使用声明
- 能够理解作者身份原则（人工智能不能成为作者）、数据伪造和违反道德行为的后果，并采取负责任的行动
学术界的全部价值都建立在信任的基础上：论文的读者相信作者是诚实的，数据是真实的，贡献是原创的，并且来源被准确引用。当这种信任被打破时，不仅是一篇论文，而且是一份职业，甚至一个领域的声誉都会受到损害。在人工智能时代维持这种信任带来了新的责任：抄袭的限制、人工智能生成文本的道德地位以及透明披露。本单元的核心原则是：人工智能的使用合法但不可隐瞒；在任何情况下都保持诚实、透明和最终的人类责任。
剽窃和自我剽窃的类型
剽窃是指将别人的想法、句子或数据当作自己的想法、句子或数据而不注明出处。它有多种形式。直接抄袭：逐字复制文本。马赛克/释义抄袭：改变文字并使用想法而不注明出处——这是最阴险的类型，因为它被误认为是“我自己的句子”。自我剽窃：重新呈现作者自己以前的出版物，但没有适当的出处；重新发布或呈现与新数据相同的数据是违法的，即使它是您自己的文本。萨拉米切片：人为地将单篇作品分割成多篇。
人工智能在这里是一个双管齐下的问题。一方面，如果不引用原始来源，让人工智能“释义”文本就会自动马赛克抄袭——人工智能重写的想法不是你的。另一方面，人工智能可以帮助您标记自己文本中无意中未引用的段落或自我剽窃的风险。规则不会改变：引用来源的义务与文本的作者或内容无关。
注意：“人工智能重写了，现在是我的句子”不是辩护。如果这个想法是别人的，无论人工智能重写得多么流畅，都需要注明出处。否则，抄袭虽然改变了媒介，但仍然存在。
AI 生成文本和书写
常见的出版道德准则（例如 ICMJE（医学期刊编辑委员会）和 COPE（出版道德准则委员会）制定了两条明确的规则。第一：人工智能不能成为作家。作者身份需要责任——捍卫作品的完整性、声明利益冲突、承担责任——而语言模型无法做到这些事情。第二：声明人工智能的使用。如果您在文本生成、语言编辑或分析中使用人工智能，您可以在方法或单独的声明部分中透明地披露这一点。该声明的目的不是为了指控您；它是诚实地向读者和编辑展示文本是如何产生的。
最严重的违规行为是数据捏造和伪造。让人工智能说“产生合理的发现”、“补全缺失的数据”、“显示结果更强”就直接属于这一类，是可以结束学术生涯的最严重的犯罪行为。这个陷阱很阴险，因为人工智能可以生成流畅的数字；红线是绝对的：数据仅来自实际观察，从未产生。
公司政策和透明度实践
每个机构和期刊的人工智能政策各不相同且变化迅速；有些允许广泛使用，而另一些则禁止某些阶段。您的责任是在开始工作之前阅读目标期刊和您的机构（大学、论文规定）的当前政策。透明的做法是具体的：记录你使用的工具、在什么阶段、用于什么目的，并在必要时进行声明。该记录既可以保护您，又可以在审计中证明您的诚实性。
还需要澄清一点：盲目相信人工智能检测工具是错误的。这些工具会产生误报（将人类书写误认为人工智能）和漏报；他们可能会不公平地将自然文本（尤其是非英语母语作家的文本）标记为“人工智能生成的”。因此，仅仅根据检测器分数来指责学生的文本是不正确的，也不依赖这样的工具说“干净”并跳过透明度。诚信的保证不是软件分数，而是您透明的声明和记录保存纪律。道德不是一种衡量的价值，而是一种实践的责任。
三个迷你箱子
案例 1——马赛克抄袭。一名学生通过让人工智能说“释义”，使用了一篇文章中的一段没有注明出处的段落。抄袭软件的相似度很低，但顾问认可了这个想法的来源。这完全是马赛克抄袭； AI改变了措辞，但并没有消除归属义务。学生添加了来源并吸取了教训：重写并不能取代归因。
案例 2——拒绝数据伪造。一位研究人员的一个单元格中缺少数据，他很想告诉人工智能“建议一个合理的值”。他停下来想：这个数据是假的。相反，他诚实地报告了方法中的缺失，并表示他应用了适当的缺失数据技术（插补）。文本保持透明，没有编造数字。
案例 3——透明声明。一位非母语作家用人工智能润色了他的文章语言，并在他的介绍草稿中也使用了人工智能。他阅读了该期刊的政策，并在方法部分添加了一条声明：“使用生成式人工智能工具进行语言编辑和引言起草，所有内容均经过作者验证和批准。”编辑对此表示欢迎；透明度创造了信任。
可复制模板
1) 抄袭/归因风险筛查：
在下面的文本中标记可能需要引用但似乎未引用的想法、主张或数据的句子。还要指出与我之前的作品类似、存在自我抄袭风险的地方。这取决于我；您只列出有风险的地方。文字：[粘贴]
2）AI使用声明：
为一篇文章撰写一份透明的人工智能使用声明草稿。用法：[哪个工具，哪个阶段：例如语言编辑，摘要草案]。需要注意的是，BeyanYZ 并非作者，所有内容均经过作者验证。 2-3句话，正式语气。
3）释义+归属（正确用法）：
更流畅地重写以下句子，但请记住这是另一个来源的想法：在重写的末尾放置一个占位符[参考此处]，以便我可以添加来源。不要改变想法。句子+出处：[粘贴]
4) 政策清单：
在提交给期刊之前创建人工智能道德清单：是否已阅读机构政策、是否已阅读期刊人工智能政策、是否记录了使用情况、是否已撰写声明、是否捏造了数据、是否验证了所有属性。使其简短且可添加书签。
弱提示/强提示
弱提示：
重写这一段，以免抄袭。 [段落]
这并没有解决归因问题；如果这个想法属于别人，重写仍然是抄袭。
强力提示：
以下段落包含另一项研究的想法。帮助我用自己的话总结它，但是（1）留出空间来引用来源，（2）不要扭曲这个想法，（3）给我展示可以添加我原来的解释的空间。来源：[版本说明]。段落：[粘贴]
状态
道德地位
正确的行为
AI 语言纠正
合法的
声明
使用 AI 编写无需归属的想法
抄袭
添加引文
让人工智能产生数据
严重违规
从来不做
使用自己的旧文本而不注明出处
自我剽窃
显示来源
将 AI 显示为作者
不可接受的
人类作家+宣言
常见错误
- 用重写代替归因。如果这个想法是别人的，即使人工智能重写了它，也需要注明出处。
- 拟合/强化数据。最严重的违规行为；它可能会结束职业生涯。
- 隐藏用法。当这种情况发生时，将被视为违反诚信。
- 忽略自我抄袭。即使是您自己的文本，也需要注明出处。
- 不读政策。机构规则和期刊规则不同且具有约束力。
提示：一个简单的自查问题：“这句话中的想法/数据真的是我的，还是来自其他来源？”如果答案是“其他”，则参考；如果“产生”，则停止。这两个问题可以防止您在写作时出现大多数抄袭和捏造行为。
总之
学术信心；保持诚实、真实和透明。如果该想法属于其他人，即使中间人是人工智能，抄袭并不能免除归属义务；自我抄袭和萨拉米切片也属于违规行为。人工智能不可能是作者，数据永远不会被捏造，并且使用情况是透明声明的。提前阅读机构和期刊政策并记录您的使用情况。最短规则：想法取决于来源，数据取决于真相，使用取决于陈述，责任取决于人。
应用任务
举一个你自己的文本例子。通过AI扫描引用/自我抄袭风险并自行评估标记区域；如果您发现至少一个未引用的想法，请添加来源。然后写一份适合自己使用的透明AI使用声明。最后，找到你的目标期刊和机构的AI政策并记下其三篇文章。
清单
- [ ] 我是否引用了其他人的想法/数据？
- [ ] 我是否检查过自己之前的作品是否存在自我抄袭的风险？
- [ ] 我确定我没有捏造/夸大任何数据吗？
- [ ] 我是否在透明声明中披露了我对人工智能的使用？
- [ ] 我是否已阅读机构和期刊 AI 政策？