不知大家注意到没有，从今年开始，各大学术团体和出版机构对待AI技术的态度都逐渐变得明朗，普遍都持欢迎和拥抱的态度。
作为新技术的AI已经快速渡过尴尬期，必将迎来应用层面的大爆发。可以预见，使用AI工具将成为科研人的必修课。
01
对AI的态度已有共识
去年年底，Science的主编和执行主编共同撰文，宣告期刊对内容生成式AI（AIGC）技术和大语言模型（LLM）技术的政策发生转变。
图片来源：Science官网
主编们承认最初对ChatGPT等技术在论文文本和数据方面的应用采取了非常严格的立场，但他们一直在追踪整个科学界的想法和反应。现在，科学界对新技术所允许的用途有了更清晰的了解，所以期刊的编辑政策发生改变。
总体来看，只要在论文的方法部分出现适当的披露，在研究中使用AI工具是可以接受的。
在文本方面，AI技术仍不能作为作者，其应用范围包括文本撰写和参考文献的组织，但必须在cover letter或致谢部分注明。如果在研究中使用了AI工具，则必须在方法部分提供详细信息，包括对应的使用环节、工具名称及版本。作者始终是论文的责任人，需要避免AI可能引入的偏见。Reviewer不能使用AI工具撰写审稿意见。
在图片和其他多媒体方面，Science较为保守，明确规定未经编辑的许可，AI生成的图像和其他多媒体不得出现在期刊上，除非论文本来就研究该领域。期刊注意到AI技术在图像和多媒体领域的发展，后续可能会有相关政策的改变。
稍早些时候，科学编辑理事会（Council of Science Editors）等组织也更新了对AI技术的指南，对新技术持更加开放和包容的态度。
图片来源：ScienceEditor官网
联合国教科文组织也发布了一个生成式AI技术在教育和科研领域的指南。
图片来源：联合国教科文组织官网
有态度，就有行动。
去年10月，Spriner Nature出版集团就用生成式AI出版了一本学术专著。
图片来源：Spriner Nature官网
今年1月16日，全球知名学术出版机构Elsevier与学术界一起开发和测试了全新的AI工具——Scopus AI，将世界上最大的科学文献数据库与可靠的AI相结合。
图片来源：Elsevier官网
Scopus AI是一款生成式AI产品，旨在帮助研究人员和研究机构获得快速准确的论文摘要和研究洞见，以支持学术合作。
基于Scopus来自全球7000多家出版商的27000多本学术期刊的可信内容，包括180亿篇文献以及1700多万份作者简介，Scopus AI可以提供以下强大功能：
（1）使用论文摘要中的关键词为每个查询生成概念图，有助于研究者总览主题，更全面地了解研究主题及其与其他研究领域的关系；
（2）研究者能够快速定位那些基础性的和有影响力的开创性论文，准确而轻松地驾驭学术进步；
（3）学术专家搜索可识别各个领域的顶尖专家，并提供与用户查询相关的专业知识解释，有助于节省时间来建立合作联系；
（4）增强了研究的广度，涵盖了Scopus近十年的内容，支持对关注主题的全面视角。
学术出版团体和机构有态度又有行动，科研机构自然也要积极响应。
今年三四月，国内各大高校陆续开放了Scopus AI的试用，积极把新技术介绍进来。
图片来源：南方科技大学官网
搞科研这么卷，别人都用AI技术提高效率，你要是不用，那就被人甩脱，所以投叔觉得对AI工具的使用，很快就会成为科研人的必修课。
02
AI技术暴露出的学术出版问题
很多人仍然担心AI技术会让更多人投机取巧，损害学术出版的公信力。的确，面对那些令人啼笑皆非的论文，即便再乐观的人，恐怕也不敢说AI技术的使用是万无一失的。
去年 8 月，一篇发表于Physica Scripta上的论文，被著名科学打假人 Guillaume Cabanac发现了一个可疑短语 Regenerate Response。这是常见的AIGC工具提示语。随后，论文被期刊撤稿——虽然作者不同意。
图片来源：期刊官网
这事儿连Nature都关注了。
图片来源：Nature官网
今年3月，一篇发表于Radiology Case Reports的病例报告和文献回顾的论文也出问题了，AI很诚实地说：我很抱歉，我只是个 AI 语言模型……
图片来源：论文截图
几乎同时，中国学者的一篇论文也出现了类似问题。中国地质大学（北京）的一位教授在Surfaces and Interfaces上发表的一篇论文，正文一开头就带上了ChatGPT的常用提示词。
图片来源：论文截图
文本漏了馅儿，图片也出过问题，相信大家还都记得那只少儿不宜的老鼠。（警惕！人工智能大背景下，这些学术不端行为可能你无意中做过！）
相比于生成文本，用AI绘图的门槛还是比较高——那些没用AI的绘图工具很多人还搞不明白呢——不如直接花钱请专业的人做专业的事，比如咱们投必得就有专门的论文图形摘要和插图设计服务，用户回馈非常好。
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从暴露出的如此多的案例来推想，使用AI工具来撰写论文的人数，已经很多了。
03
来个逆向思维？
既然AI能用来写论文，那能不能用来发现学术不端呢？
答案是肯定的。
2018年，美国雪城大学（Syracuse University）的丹尼尔•阿库纳（Daniel Acuna）团队就开发出一套算法，利用AI技术对论文中的图片进行查重，识别学术论文中的图像造假。
2021 年 1 月，美国癌症协会（AACR）启用一款名叫Proofig的 AI 软件，检查论文中可能存在的图像重复。
图片来源：Proofig官网
如今，越来越多的出版商采用AI软件，在稿件发表之前查找图片中的重复，无论这种重复是出于抄袭目的，还是不恰当的美化。
这些软件的加入，让专业的学术打假人如虎添翼，毕竟，他们常做的工作之一就是“找相同”。
AI在图像识别方面值得期待，但遗憾的是，对于文本似乎无能为力。
去年底，美国南佛罗里达大学的研究者发表了一篇论文，发现语言学家已经无法区分一段文本究竟是AI 生成的还是人类撰写的。
图片来源：期刊官网
面对AI生成的文本，语言学家也有62%的可能性被欺骗。甚至有13%的专家在这项测试中，一个都没猜对！
以投叔使用AIGC工具的经验来看，AI生成的文本确实质量很高，单就能正确使用“的得地”这一条，已经超出大部分汉语使用者了。以理推之，英文只会更好。
结尾
任何新技术，从产生到推广都需要时间。1804年蒸汽机车诞生，花了整整20年才有了第一条铁路，又过了快两百年才打败马拉有轨电车。与之相较，生成式AI技术已经算普及得很快啦。
在我们目力可及的未来，AI还会帮助科研工作者生成论文插图、学术图片、会议海报，甚至短视频。而在这之前，科研人尤其是年轻一代，有必要早早了解这项技术，免得被时代抛开——不要像马车夫那样面临失业。