一、科研不端行为治理工具“Amend学术论文预警系统”
学术不端行为违背科学精神、侵蚀科研创新、损害科学公信力，其防治防范是全球共同课题。我国在不断加大科研投入、促进科学研究繁荣发展的同时，也更加重视对学术不端行为的治理。尤其是《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》等政策①颁布，意味着国家重拳治理学术不端行为进入新常态。
学术不端行为的治理需要强有力的工具提供佐证和数据支撑。中科院文献**中心期刊分区表团队，继《国际期刊预警名单》后，研制了另一重磅工具——Amend学术论文预警系统（网址：https://amend.fenqubiao.com）。
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注释：
①相关这些政策包括：A.教育部《学位论文作假行为处理办法》（2013年）；B.教育部《高等学校预防与处理学术不端行为办法》（2016年）；C.中办、国办印发《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》（2018年）；D.科技部部等13个中央部门联合印发关于《科研诚信案件调查处理规则（试行）》的通知 （2019年）；E.教育部 《关于进一步规范和加强研究生考试招生及培养管理的通知》（2019年）；F.中共中央办公厅 国务院办公厅印发《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》（2019年）；G.国务院学位委员会《关于进一步严格规范学位与研究生教育质量管理的若干意见》（2020年）；H.科技部《科学技术活动违规行为处理暂行规定》（2020年）；I.《国家自然科学基金项目科研不端行为调查处理办法》（2021年1月1日生效）；J.医学科研诚信和相关行为规范（2021年）；K.《中华人民共和国科学技术进步法》（2022年1月1日生效）。
来源：微信公众号“中科院文献**中心分区表”（2022-05-17），原文阅读
二、20种常见科研不端行为及其认定要点
（中国科学院监督与审计局 杨卫平）
1986年，美国国立卫生研究院首次正式定义科研不端行为：在计划、实施或报告科学研究时发生的伪造、篡改和剽窃行为，或严重背离科学共同体公认的其他行为。定义中特别强调的伪造、篡改和剽窃行为，也被简称为FFP（Fabrication Falsification Plagiarism）。之后，许多国家科研机构和政府团体都对科研不端做出定义，这些概念大都认可FFP界定，也列举出其他一些严重背离科学共同体认可的行为，定义一般均以“其他严重违反科学共同体公认的行为”结尾，留给科学共同体判定科研不端行为很大的自由裁量空间。事实上，随着科研范式的不断演进，各种科研不端行为也呈现出不断变化的形式。
中国科学院文献**中心研究员袁军鹏等曾对我国23家政府部门和科研单位列出的总计41种科研不端行为表现进行统计，其中仅有5种科研不端行为被8家以上部门和单位同时列出。这个统计表明，我国学术共同体尚未对科研不端行为的具体表现进行系统梳理并达成广泛共识。
根据科研不端行为的概念，通过研究近年各种科研不端案例，笔者认为科研不端行为的认定有四个要件：一是行为主体是科研人员。一些政府文件中把科研机构和基金管理部门、管理人员的不当作为也列为科研不端行为，并不妥当。严格意义上说，科技管理部门和管理人员的行为受国家法人机构行为规范或公务员行为规范约束。二是科研不端行为是科研人员在从事科研活动时出现的不端行为。科研活动包括科学研究的全过程。即从科学研究最初的设想提出、计划形成、课题申请、准备实施，到具体实施、经费使用、数据记录及其处理、研讨交流、评审评议、学术评论，再到论文与报告的撰写及发表、新闻发布、成果运用、奖励和荣誉等申报和推荐等全过程。三是科研不端行为的判定一般需要专业知识。除了整版剽窃、一稿多投等少数情况外，科研上的FFP和其他不端行为，都要依靠专业的学术判断才能确定。计算机“查重”（使用计算机软件审查论文与已公开发表论文的重复率）是一种常见的检查和确定抄袭的方法，不同专业领域都有公认的允许重复率上限，超过这个上限会被认为有抄袭嫌疑，但这只能为我们确定抄袭提供一个参考。在我们办理的科研不端案件中，为了准确定性，有时需要咨询小领域同行专家。只有真正的同行才能理解进而捕捉到同行的不轨意图。举个极端的例子来说：一个法学专家很难确知一篇核物理学术论文是否有FFP。但若一个科研人员模仿单位法人签字申报了某项科研成果，查实该事件主要依据的是司法鉴定而不是科研判断，其行为又已触犯法律，因此不宜归于科研不端行为调查处理范畴。四是科研不端行为的实施有主观故意性，疏忽错误、实验的客观错误等均不能判断为科研不端。同样的，是否“具有主观故意性”这一判断也只能由同行专家确定。
还有一点应该强调：科研不端是学术共同体对科研人员严重违背共同体共识行为的判断。在这个判断的基础上，科研人员的不端行为有可能同时违反了相应的组织纪律、行业规范甚至相关法律法规，这些判断要由相应的部门和团体作出。
本文试图将常见的科研不端行为列举为20种，共分为六大类。
第一类：学术造假。
造假是主观虚构和描述了不存在的事实，或将客观事实加以修饰，使其失去客观真实性。包括伪造、篡改和虚假陈述等。这些行为严重背离科学研究的基本准则，情形严重或造成重大后果的，也可能触犯刑法，构成欺诈罪。
1.伪造。利用各种不实手段，编造科研结果、结论和产品。学术造假调查有时并非易事，辨别一些实验图表的真伪往往需要专业的人员和技术手段，认定的要点是由小同行专家仔细地审看科学实验的原始记录与已发表论文的一致性。一般来说，不能简单地以相关实验不能重复作为确定造假的依据。
2.篡改。篡改是造假的另一种形式。是将已有的科学实验数据、图表等加以修饰、改动等，使其符合自己的预设结论，进而谋求不当利益。事实上，大多数造假都是通过篡改等来实现的。和“伪造”类似，判定“篡改”行为，核对研究的原始记录是判定的要点。此外，使用专业的电子工具审看电子文本，特别是审看图表数据的修饰过程等可以成为辅助手段。
3.买卖和代写论文。指使用委托撰写或购买的论文以谋取不当利益的行为。一般来说，这些论文均为伪造，属于造假论文，也不会有任何学术价值。一段时期以来，媒体披露科研人员（包括学生）为获得学位和其他学术荣誉，购买“枪手”代写论文的现象猖獗；一些医务人员也因为升职压力，购买了“论文工厂”生产的“论文”投稿发表。判定这样的案件相对容易，其要点是由专业人员对买受论文者进行问询、要求其提供并核对原始实验记录等。
4.代投稿论文。是指中介机构以盈利为目的，以润色加工论文文稿为幌子，以保证发表为诱饵，接受科研人员委托代投稿发表论文的行为。该行为的本质是伪造同行评议意见，故归于“造假”一类。论文写作是科研人员的基本责任，委托中介进行“润色”不能确保所发表论文的准确性和科学性。代投稿机构通过网络欺诈等手段向期刊编辑部提交虚假的同行评议意见。如果是“吸金”的不良黑期刊，则编辑部审核就更加形同虚设。在实践中我们应对那些不使用作者单位公务电子邮件地址的科学论文保持警惕。代投稿论文通常因编辑部发现了伪造的同行评议意见对论文进行撤稿而败露。
5.虚假陈述。通常指提供虚假的个人履历、学术经历等信息，以获取不当的学术利益。表现为：（1）科研人员不真实地公开描述了个人的履历、学术经历等，包括学历、学位、学术荣誉、学术成就等。（2）科研人员为满足特定需要如申请科研项目等而提供自己或他人的虚假身份信息，如身份证号、年龄等。（3）科研人员为申报各类奖励荣誉，授意并使用了其合作方提供的虚假、夸大的学术成果证明，如科技成果转化经济效益证明等。该类行为的认定要点是核实举报来源信息后，有针对性地核实其档案、信息等。
第二类：学术剽窃。
将他人的学术成果，包括学术出版物、学术思想、学术观点等进行使用并公开表述为自己的成果（如发表、发言等）；或虽未表述为自己的成果，但却不明确标注这些成果的真正所属。抄袭是最主要的学术剽窃行为，相关概念在“著作权法”中也有界定。
6.文字抄袭。一般指在公开发表的文章中使用他人的学术成果，并声称或暗示这些成果为己所有。判定的要点有：（1）有充分证据证明他人拥有这些科研成果。（2）行为人未以任何方式注明这些学术成果的真正来源，包括引用、标注、致谢等。（3）这种使用是大量而明显的，数量的多少和明显的程度可以参照领域、专业的一般标准，由委员会集体作出判断。（4）通过“查重”软件检查重复率，可以作为判定文字抄袭的参考依据。
7.交流剽窃。一般是指在学术交流、研讨过程中得到了一些有价值的思想，全盘地接受和使用这些思想而不加以标注和致谢的行为。学术交流中正常的相互启发和恶意地对他人的学术思想进行剽窃较难区分，其间并没有一条明确的界限。在科学史上有许多著名的交流剽窃公案，都是在多年后才逐渐形成科学界主流判断的。此类不端行为认定较难，是否有较多的第三者旁证可能是判定的要害。
8.评议剽窃。在各种学术同行评议过程当中，包括审稿、科研项目立项评审等直接吸纳和使用送审人的学术观点以谋取个人的不当利益。如评审人将被评审者科研思想内容为己所用，采取：（1）**文稿发表，自己完成同样工作后抢先发表；或把其学术思想、技术路线透露给自己的学生、亲属、同学以及其他利益关联人，从而使后者取得相应利益等。（2）**科研项目立项，使自己或其他利益关联方可以使用送审人的学术观点抢先申请科研项目立项等。以上行为属于利用学术权力，剽窃他人成果的科研不端行为。案件发生往往由于被评审人的举报。认定的要点是有证据表明被指控者参加过相关的学术评议、对被评议人学术思想进行了使用并使本人或第三方利益相关者受益。
9.自我抄袭。自我抄袭是指重新使用本人以前已经使用或公开发表的研究成果，并将其表述为正在或新近完成的科研成果。自我抄袭有如下情形：（1）在发表的论文中使用之前自己已发表过的研究成果而不加以说明，包括文献引用、标注说明等。（2）将之前的研究报告改头换面，直接上报给新的科研项目委托人，并以此完成委托任务 。（3）一稿多投也是一种自我抄袭的形式。将一份研究论文直接拷贝，一稿多投；或只做形式上的修饰后一稿多投。此类不端行为的判定要点是：被指控人在提交科研成果时，大量使用复制性工作而未以任何方式如实申明。
第三类：隐匿学术事实。
有取舍地使用和发布各类本应充分使用和发布的信息，人为地隐匿一些重要事实，以谋取个人的不当利益。
10.主观取舍科学数据。通常是指科研人员在记录和处理、报告实验数据时，将他们认为“不好”的数据隐匿、舍弃，以免这些数据生成他们所不希望的实验结果。科学史上也曾发生过肇事者在实验对照设置时故意将必要的样本排斥在外，以得到自己想要的实验结果。认定的要点是确认科学实验所有的数据和信息未被完整使用，且这种不完整使用影响了研究结果并使特定人员受益。
11.故意忽视他人的重要学术贡献。在学术出版物或其他学术活动当中故意地、明显地不引用本领域代表性重要事实和重要文献。科研人员可能会因为科学态度不公正客观、不尊重同行学术贡献，或有门派歧视等原因而受到学术不端指控。被指控人是否具有主观故意以及该行为是否造成不良后果是认定学术不端的要点。
12.隐匿利益冲突。在学术活动中故意不披露应该披露的利益冲突关系。表现为：（1）在学术评议（包括机构评议、个人科研评议、项目申报评审、个人晋升评审、学位论文评审、科研论文审稿、各类学术荣誉和科技奖励评审等）过程中，科研人员不主动申明或回避特定的利益关系，如亲属、同学、同事，曾经或未来的科研合作方等等。不主动申明或回避这些潜在或现实的利益关系，造成不良后果的，可认定为学术不端。（2）在发表科研论文时，不使用标注等方法说明科学实验资金资助来源和委托人信息。由于科学研究的结果可能与资助人的利益密切相关，如实披露相关信息对公众全面准确理解相关科研成果至关重要。此类不端行为的认定要点是被指控人未按要求披露利益关联方信息，并造成了不良后果。
第四类：虚假学术宣传。
13.夸大、虚假宣传。科研人员为谋取个人利益和荣誉，对于自身或其他利益关联方的学术水平、科研成果的学术价值、商业价值等以特定方式包装、剪裁、夸大，从而误导评审人员、公众和投资人并产生不良社会影响。近些年，发生过在单位召开的科研成果新闻发布会上，科研人员提供了一些虚假和人为夸大的科研成果，造成不良社会影响。此类不端行为判定的要点是揭示其所发布的内容和其固有成果客观表述之间的差距。
第五类：学术侵权。
这是一类在科研活动中故意侵犯他人权益的行为。严重的侵权行为也构成违反著作权法相关条款。
14.侵犯署名权。（1）侵犯他人署名权。在文章发表或奖项申报等学术活动中，将本应署名人员排斥在署名之外；为获得发表或资助等的便利，挂名领域内资深专家或其他人员。（2）署名排序侵权。在文章发表或奖项申报等活动中，未按照真实的学术贡献，对相关作者进行正确排序。（3）侵犯科研人员所属单位的论文署名权。通常表现为科研人员把在原单位完成的工作整理发表，署上工作调动后现单位的名称；还可表现为盗用其他无关单位名称投稿，以获得不应获得的利益。（4）在没有实质性贡献的文章中要求署名或同意署名。（5）没有实质性贡献且在并不知情的情况下被挂名，挂名作者知情后不以适当方式否定该署名，且使用该挂名署名谋取了个人利益。判定的要点是科研成果署名是否按照成果各相关方的实际贡献如实署名。
15.侵犯知情权。在生物医学等涉及人类的研究中，科研人员未履行相应义务，确保受试者享有应有的知情权。判定的要点是被指控人未明确而充分地履行告知义务并产生不良后果。
16.侵犯隐私权。从事生物医学研究的科研人员未建立严格的信息安全制度，未将研究中涉及个人的各类信息及数据妥为保管，未能切实尊重和保障受试者个人隐私。判定的要点是确认被指控人在受试者个人隐私泄露过程中存在明显过失。
17.侵犯科研合约。表现为：（1）不按合同约定使用科研经费，将预算中明确规定用途的科研经费挪作他用。（2）变更科研主体，违反合同约定，私下将科研工作委托他人代为完成。（3）更改研究内容，不按合同约定开展既定目标的科学研究转而去研究其他问题。（4）虚报结题报告，使用其他成果冲抵本项研究的结题要求。（5）违反保密约定，不履行合同中资助方所要求的保密条款，或未按要求保守国家秘密等。以上不端行为认定要点是对照合同约定，审查相关科研过程。
18.滥用学术权力。（1）在学术评议过程中，利用个人学术权力，违背学术民主基本要求，操纵或引导学术评议结果。（2）在学术评议过程中接受请托、利用游说和打招呼等手段谋取个人或特定学术团体的利益。滥用学术权力行为往往呈现隐蔽和间接作用的特征，认定困难。建议严格核对相关评议既定程序的执行情况，评议过程的程序性瑕疵往往与学术权利人不端行为有关。
第六类：不守科研**规范。
科研**是指科学研究过程中需要遵守的社会**规范和行为准则。对于应当进行**审查的科研活动来说，**审查是进行科学研究的前置性程序，其目的是审定科学研究内容和过程是否符合**要求。不履行**审查义务或不执行**审查意见的行为均可界定为科研不端行为。这些行为也可能涉嫌违法。
19.不履行**审查义务。按照规定需进行**审查的科学研究，科研人员应主动在科研实施前提交**审查申请，并通过**审查，获得相应许可。更改实验方案、扩大研究内容、超出原有**审查范围的，应重新进行**审查。违背上述要求、未通过**审查而开展科学研究的，均属于科研不端行为。认定的要点是检查其是否拥有合规的**审查意见书。
20.不执行**审查意见。需要进行**审查的科学研究，必须按照**审查通过的实验方案、知情同意内容、重要信息管理措施、重要样本管理措施等严格执行。一些科学研究虽然通过了合规的**审查，但科研人员在研究过程中不遵照**审查意见执行，可判定为科研不端，其要点是对照**审查档案资料检查其执行情况。
本文是笔者研究国内外各种科研不端案例的学习小结，也结合工作实践对每种科研不端行为的判定给出了判定要点建议。希望对大家认识和批判科研不端行为有所裨益。
本文在撰写的过程中得到中国科学院张德兴研究员、肖立业研究员、赵永良研究员的斧正，在此一并致谢！
本文原载：《中国科学报》2020年5月13日第1版，原版浏览：阅读原文
三、学术不端问题认定过程中的影响因素分析
（刘小鹏，贺飞）
摘要：为加强科研诚信建设，我国相关部门出台了一系列法规文件，对学术不端行为的分类、调查程序和处理措施等提出了指导建议。认定过程是从调查向处理过渡的关键环节，但如何认定学术不端很难形成普遍适用的客观标准，主要取决于学术共同体在调查基础上的主观判断。通过系统梳理可以看出，认定过程中的影响因素包括受理条件的充分性、责任人的确定、认定依据的有效性、认定的主观角度等方面，采取这一认定模式有其合理性。建议调查认定工作应该在法律法规的框架内进行，确保程序正当性，保障当事人的合法权益，在充分调查的基础上通过学术评议方式获得可靠认定结论。
科研诚信是科技创新的基石。近年来，我国科研诚信建设取得了显著成效，但仍存在一些短板和薄弱环节，违背科研诚信要求的行为时有发生。2018年5月，中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》，提出要完善科研诚信管理工作机制和责任体系，加强科研活动全流程诚信管理，严肃查处违背科研诚信要求的行为。2019年10月，科技部等20个部委联合出台《科研诚信案件调查处理规则（试行）》（国科发监〔2019〕323号），对科研诚信案件调查处理的职责分工以及受理、调查、处理、申诉复查等环节提出了细致的规范和要求。
认定环节是调查的收尾，处于从调查转向处理的关键阶段。如果认定结论为“存在学术不端”或“科研失信”，就要进行必要的处理；如果认定结论为“不存在学术不端”，一般不再需要处理被调查对象，但有时要对捏造事实、诬告陷害等行为进行处理。随着互联网和自媒体的发展，学术不端问题由于其敏感性而受到更大范围、更高强度的关注，焦点往往在于不同群体或个人对当事人行为的性质判断存在差异。
在实际工作中，各类法规和制度文件对调查、处理的程序都有比较详细的规定，但对如何认定的问题，却往往难以给出细化、量化的客观标准。有的单位尽管规定了调查的责任分工或程序性的实施细则，但对“是否存在学术不端”的定性以及情节严重程度的参考标准，一般都交由调查组或某一委员会来决定，即取决于调查基础上的主观判断。有学者认为，学术不端行为的认定属于高校自主管理权，司法权力应该充分尊重，因此一些案件即使诉诸法庭，也不会**高校做出的学术认定结论。
在美国，学术不端行为主要由学术机构或职业团体根据其制定的政策和程序自行认定和规制，法院也只对这些公共机构处罚责任人的程序进行正当性审查。在处理决定做出后，法律允许当事人申请行政复议或行政诉讼，包括对处理决定本身及其依据的规范性文件进行合法性审查，但行政复议机关或人民法院对纯学术判断问题都要保持必要的克制与谦抑，这是学术事务的特质所决定的。
本文试图系统梳理在学术不端行为认定过程中各种可能的影响因素，分析其产生原因及可能的解决路径。
1. 学术不端行为的内涵
教育部2016年制定了《高等学校预防与处理学术不端行为办法》（教育部令第40号），对新时代高等学校预防和处理学术不端行为的行为界定、工作程序、工作主体都做出了明确规定和要求。此后，各高校结合学校实际，陆续出台了学校内部预防与处理学术不端行为的规章制度。
《高等学校预防与处理学术不端行为办法》规定的学术不端行为是指高等学校及其教学科研人员、管理人员和学生，在科学研究及相关活动中发生的违反公认的学术准则、违背学术诚信的行为，包括7种类型：（1）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；（2）篡改他人研究成果；（3）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；（4）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；（5）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；（6）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；（7）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
《科研诚信案件调查处理规则（试行）》规定的违背科研诚信要求的行为（以下简称科研失信行为），是指在科学研究及相关活动中发生的违反科学研究行为准则与规范的行为，包括：（1）抄袭、剽窃、侵占他人研究成果或项目申请书；（2）编造研究过程，伪造、篡改研究数据、图表、结论、检测报告或用户使用报告；（3）买卖、代写论文或项目申请书，虚构同行评议专家及评议意见；（4）以故意提供虚假信息等弄虚作假的方式或采取贿赂、利益交换等不正当手段获得科研活动审批，获取科技计划项目（专项、基金等）、科研经费、奖励、荣誉、职务职称等；（5）违反科研**规范；（6）违反奖励、专利等研究成果署名及论文发表规范；（7）其他科研失信行为。
国家自然科学基金委员会2020 年出台的《国家自然科学基金项目科研不端行为调查处理办法》（国科金发诚〔2020〕96号）所称科研不端行为，是指发生在科学基金项目申请、评审、实施、结题和成果发表与应用等活动中，偏离科学共同体行为规范，违背科研诚信和科研**行为准则的行为，具体包括：（1）抄袭、剽窃、侵占；（2）伪造、篡改；（3）买卖、代写；（4）提供虚假信息、隐瞒相关信息以及提供信息不准确；（5）通过贿赂或者利益交换等不正当方式获取科学基金项目；（6）违反科研成果的发表规范、署名规范、引用规范；（7）违反评审行为规范；（8）违反科研**规范；（9）其他科研不端行为。
行业标准《学术出版规范——期刊学术不端行为界定（CY/T74—2019）》由全国新闻出版标准化技术委员会归口上报，主管部门为国家新闻出版署，2019年7月1日正式实施。该标准界定了学术期刊论文作者、审稿专家、编辑者所可能涉及的学术不端行为，适用于学术期刊论文出版过程中各类学术不端行为的判断和处理。其中学术期刊论文作者的学术不端行为包括：剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投、重复发表、违背科研**及其他学术不端行为。审稿专家的学术不端行为类型一般包括：违背学术道德的评审、干扰评审程序、违反利益冲突规定、违反保密规定、盗用稿件内容、谋取不正当利益及其他学术不端行为。编辑者的学术不端行为类型一般包括：违背学术和**标准提出编辑意见、违反利益冲突规定、违反保密要求、盗用稿件内容、干扰评审、谋取不正当利益及其他学术不端行为。
各类文件规定的学术不端行为类型对比见表1。综合国内外文献和行业标准CY/T 174—2019的规定，此处将几种与学术出版相关的主要学术不端行为定义如下表：
各类文件规定的学术不端行为类型对比表
抄袭剽窃指不加引注或说明地使用他人的观点、数据、图像、研究方法、文字表述等并以自己名义发表的行为。伪造指编造或虚构数据、事实的行为。篡改指故意修改数据和事实使其失去真实性的行为。不当署名指与对论文实际贡献不符的署名或作者排序行为。一稿多投指将同一篇论文或只有微小差别的多篇论文投给两个及以上期刊，或者在约定期限内再转投其他期刊的行为。重复发表指在未说明的情况下重复发表自己（或自己作为作者之一）已经发表文献中内容的行为。
前4种在国内相关部门法规中都多次提及，一些文件对“剽窃”和“抄袭”、“伪造”和“篡改”未加区分。而“一稿多投”和“重复发表”并未被明确列为“学术不端”或“科研失信”，可以认为属于兜底条款的“其他”范畴，由相关部门自行裁量。部分领域对不同语言的“再次发表”持肯定态度，当然也规定了一定的条件。不同文件中使用的“学术不端”“科研失信”“学术失范”“学术不当”等表述，本文不作详细区分，为更加强调责任人的主观故意性，统一采用“学术不端”的表述，重点讨论抄袭剽窃、伪造、篡改、不当署名这4类行为认定的相关问题。
近年来，相关部门加大了对科研诚信问题的通报力度。由科技部牵头的科研诚信建设联席会议建立了科研诚信案件通报机制，在“中国科研诚信网”（https://www.orichina.cn）公开通报查处结果。
分析该网站2017—2021年通报的535项案件可以看出，超过50%的案件都涉及伪造或篡改，还有相当一部分案件涉及买卖或代写论文、不当署名等问题，部分案件同时涉及多种问题（见下图）。由于通报的案件多数是因国外生物医学类期刊对论文撤稿而曝光，集中在生物医学领域，不能完全体现我国科研诚信问题的特点。实际上，由于中国科协和教育部等部门近年来科研诚信教育工作的开展，我国科研论文的撤稿率总体趋势是下降的。
中国科研诚信网2017—2021年通报的案件问题类型图
2. 认定过程中的影响因素
1）受理条件的充分性
举报应同时满足3方面条件：（1）有明确的举报对象；（2）有明确的违规事实；（3）有客观、明确的证据材料或查证线索。这一规定与《高等学校预防与处理学术不端行为办法》等其他文件类似，同时又规定了不予受理的情形、媒体公开报道等应该受理的情形。尽管相关文件都指出不鼓励匿名举报，但按照《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，无论是否实名，如果事实清楚、证据充分或线索明确，受理部门都应该受理。
由于对举报人来说，举报对象和违规事实相对较容易指出，那么受理条件的关键就是证据材料或问题线索。具体来说，如果举报抄袭剽窃，应该提供被举报人的学术成果和涉嫌被剽窃的他人观点、数据、图像、研究方法、文字表述等内容，以便进行对比；如果举报伪造或篡改，应该指出现有数据、图像或结果的错误或不合理之处、修改痕迹等；如果举报一稿多投或重复发表，应该提供多次投稿的直接证据或已发表的学术出版物；如果举报不当署名，则当前已署名作者的陈述是最有效的证据，否则很难查证。
举报人应当以书面方式进行举报，但也有的通过电子邮件、网络、电话、当面陈述等方式举报。受理部门很难去强制要求举报人的举报形式，尤其是在匿名的情况下，无法与举报人进行及时有效的沟通。因此，如果举报人未提供可查证的证据材料或问题线索，后续的调查、认定和处理就不具备条件。
对于涉嫌伪造或篡改的问题，还应该考虑科学研究的复杂性。由于当代科技的发展日益复杂，一些研究行为往往很难简单地判定与处理，而且十分耗时费力。更重要的是，科学研究是人的活动，人们并没有找到可以标准化的研究方法和发现模式。有些理论既不能被证实，也不能被证伪。原则上任何科学研究都应该准备接受一切科学上的质疑，但并不是所有的研究或质疑都值得严肃对待。
因此，在出现实验不可重复方面的争议时，国际科学界首先采取的应对还是通过勘误、撤稿等方式来纠正事实和删除错误的知识，而是否展开进一步的科研诚信调查处理则视其重要性、关注度而定，调查的人力物力成本也是不得不考虑的因素。
总之，证据材料或问题线索是否可查证、可采信以及是否足够充分，是能否受理并进入调查环节的重要因素，也是能否认定的先决条件。
2）责任人的确定性
《高等学校预防与处理学术不端行为办法》针对的学术不端行为主体包括教学科研人员、管理人员、学生，实际上覆盖了高校内部可能参与学术活动的全体成员。在学术出版、项目申请等不同环节，还可能涉及编辑、评审专家等不同身份人员。根据被举报人的身份不同、责任不同，在处理环节所适用的规章制度会有所区别。因此，认定过程中一方面要确定责任人，另一方面若涉及多人，应当区别各责任人在行为中所发挥的作用。
目前被举报最多的是学术出版物的作者。无论是学术论文还是专著，一旦公开发表或出版，其作者应该是明确的、固定的、真实的，因此首先要判断作者的署名有无不当之处。
行业标准CY/T 174—2019中详细说明了“不当署名”的表现形式包括：（1）将对论文所涉及的研究有实质性贡献的人排除在作者名单外；（2）未对论文所涉及的研究有实质性贡献的人在论文中署名；（3）未经他人同意擅自将其列入作者名单；（4）作者排序与其对论文的实际贡献不符；（5）提供虚假的作者职称、单位、学历、研究经历等信息。在实践中甚至还出现过唯一作者姓名虚假的情况，调查就很难开展了。
对于有多位作者的学术论文，目前学术界普遍认可第一作者和通讯作者最重要。相应地如果论文存在学术不端问题，第一作者和通讯作者也应该承担更大责任。
国际医学期刊编辑委员会（IC⁃MJE）在关于投稿的建议中指出，作者的身份应该基于以下标准：（1）对研究的构思、设计或数据的获取、分析、解释做出重要贡献；（2）撰写论文初稿或在修订过程中提供重要学术内容；（3）认可发表论文的最终版本；（4）同意对论文各部分的真实性和准确性负责；此外，作者应该能够区分其他共同作者在论文中负责的工作，并对其真实性有信心。因此，在调查时提供全部作者的身份信息、责任分工并由本人签字确认，是非常必要的。如果有与上述标准不符的署名情况，需认定是哪位作者的责任。
被举报人当前所在单位和被举报行为发生时所在单位可能会不一致。这会导致在跨单位认定责任人时，不同单位之间可能互相推诿。《科研诚信案件调查处理规则（试行）》明确规定“科研诚信案件被调查人是自然人的，由其被调查时所在单位负责调查。”如果涉及被举报人曾任职或求学的单位，所涉单位应积极配合开展调查处理。此外，也可能存在个别被举报人失踪、出国等无法取得联系，甚至无法确认是否在世的情况，调查单位如果穷尽所有可能的方式仍无法联系当事人，可按规定继续推进调查，也可终止调查。
3）认定依据的有效性
如果被举报的行为发生在若干年以前，认定依据的时效性是需要关注的一个问题，类似于法律的“追溯期”。一种观点认为，学术界对科研诚信的要求始终是一致的，不应该对不同时期的问题采取不同标准；另一种观点认为，应该参考法律领域的“程序从新，实体从旧、从轻”原则，如果在事件发生时没有明确文件规定，就不宜参照之后的文件认定为学术不端；如果事件之后出台的文件比之前文件可能认定的程度更严重，应该参照早期认定程度较轻的文件。这种争议经常发生在涉嫌抄袭剽窃的问题认定时，对于伪造、篡改等行为的认定在证据充分的情况下相对容易达成共识。
抄袭剽窃从法律角度讲就是侵犯了他人的著作权。我国关于著作权（版权）的法律法规经过了漫长的变化历程，但对于多少数量或比例的文字重复才构成侵权长期以来并没有权威的规定。
目前已知最早的文件是1984年6月文化部颁布的《图书、期刊版权保护试行条例》（文出字〔84〕第849号），在该条例的实施细则中规定：“‘适当引用’指作者在一部作品中引用他人作品的片断。引用非诗词类作品不得超过两千五百字或被引用作品的十分之一，如果多次引用同一部长篇非诗词类作品，总字数不得超过一万字；引用诗词类作品不得超过四十行或全诗的四分之一，但古体诗词除外。凡引用一人或多人的作品，所引用的总量不得超过本人创作作品总量的十分之一，但专题评论文章和古体诗词除外。”这是不多见的关于数量或比例的规定，但该条例已于2003年12月由国家版权局废止。
《中华人民共和国著作权法》于1990年9月颁布，《中华人民共和国著作权法实施条例》于1991年5月发布，二者经过了多次修订，在其条款中并未对认定抄袭或剽窃行为的数量、比例作具体规定。
国家版权局版权管理司1999年关于如何认定抄袭行为给青岛市版权局的答复信是一份经常被法律专家引用的重要文件，该文件认为，从是否侵权的角度考虑，抄袭指将他人作品或者作品的片段窃为己有发表，不以是否使用他人作品的全部还是部分、是否得到外界的好评、是否构成抄袭物的主要或者实质部分而转移。抄袭侵权与其他侵权行为一样，需具备4个要件：（1）行为具有违法性；（2）有损害的客观事实存在；（3）和损害事实有因果关系；（4）行为人有过错。凡构成上述要件的，均应认为属于抄袭。
近年来，“中国知网”等数据库平台提供了可以进行文字重复检测的在线查重系统。此类系统提供的文本复制检测报告能够详细给出被检测文献与一定范围内的哪些文献存在文字重复，并可以精确计算重复字数和占比。国外也有Elisabeth Bik等人通过检测图片是否重复来对学术论文提出质疑，在PubPeer等网站上公开讨论，具有一定影响力。
但一些案例的实践证明，这些技术手段只能作为认定学术不端行为的参考，检测系统的比对文献数量有限，而一些专门针对检测软件的降低重复率的技巧使得学术不端行为更加隐蔽。因此，对学术不端的认定不宜简单按照技术检测结果做判断，同时还要考虑当事人主观故意性、问题严重性、影响范围等，有一定的自由裁量范围。
此外，认定依据的有效性还涉及到适用范围的问题，主要包括地域范围和学科范围两方面。中国学术界目前处于和西方学术规则对接的阶段，对学术规范的理解和西方可能存在一定差异。
《高等学校预防与处理学术不端行为办法》中关于学术不端的定义提到了“违反公认的学术准则”，《科研诚信案件调查处理规则（试行）》中提到了“科学研究行为准则与规范”，那么，这些准则是国际学术界普遍认可，还是国内学术界或某一学科领域认可？自然科学、人文社科、医学等不同学科领域的准则与规范能否互为认定依据？在事件发生时如果国内尚没有明确的文件规定，国外的学术规范能否作为国内学者的认定依据？这些问题都需要在认定过程中认真考虑。
4）认定的主观角度
按照相关文件规定，一般由专家组或某一专门委员会负责学术不端调查结论的认定。在某些方面，这些个体与群体认知具有权威性，但其认知能力不是无限的。这些成员的知识背景、思维模式、尺度把握等都可能会影响到最终的认定结论。所以有学者就提出要参考西方国家规制，将事实调查与结果评判2个过程尽量隔离，避免先入为主以及由此形成的偏见，但在实践中是很难做到的。这里只能列举在认定时，相关人员可能的出发点或看问题的角度，无论哪一方面都不能简单作为判断学术不端的唯一条件。
（1）从法律的角度。《中华人民共和国著作权法》保护的客体为“表达方式”，即思想或理论的表达方式。对同一领域的问题，任何人均有权进行研究，不同的作者由于研究的角度、方法的不同会创作出不同特点的作品，从而对同一领域的问题可以作出不同的表述。以常识判断，不同作者对同一事物**进行研究，其结果的文字表述不可能完全一致，即在未接触的情况下“不谋而合”的可能性极低。因此，如果与前人文字完全重复或有明显实质性相似的部分而未加引注或说明，很难解释其合理性。
（2）考虑主观故意性。对于涉嫌伪造、篡改的情况，经过调查会存在多种可能，一种是无意的过失，即不小心算错了数、用错了图或写错了文字；一种是因为知识缺乏或能力不足而出现了错误，并非故意为之，有时被称为“学术失范”；还有一种则是故意编造或虚构、修改数据或事实，构成学术不端，近几年甚至出现了通过“论文工厂”等渠道批量生产的造假论文，当事人一般会从中不当获益。
美国2000年颁布的关于学术不端行为的联邦政府政策即明确规定学术不端不包括诚实的错误。因此，在涉及实验的领域，原始实验的书面记录、图片、视频等会对还原事实真相很有帮助。对于涉嫌抄袭剽窃的情况，如果在引用他人文字时未进行认真核实，被引用的文字本身剽窃了他人作品但未加引注或说明，可能会在不知情的情况下构成剽窃，但证明“不知情”需要足够的证据；反之，如果当事人声称自己未接触过被剽窃的作品，但把他人作品**现的明显错误原封不动地用在了自己的作品中，则就难以排除“主观故意”的嫌疑。
（3）问题的严重程度。由于不同类型作品的原创性标准不同，所以判断两个作品是否实质性相似也要具体情况具体分析。从著作权法角度主要关注有没有侵犯他人著作权、有没有造成他人损失以及损失如何衡量。
从学术影响的角度主要关注重复内容是否属于普遍公认的客观表达、国家或国际标准、某一领域的常识、事实性描述、转述他人观点而未注明出处等，成果形式是期刊论文、学位论文、学术专著、教材、翻译他人文字、科普读物还是文学作品，错误的文字、数据、图像是否构成作品的核心内容、是否影响成果的主要结论，成果被引用情况及影响范围等。当然，有时也会结合学科特点及成果形式，考虑重复文字在整个作品中所占比例以及是字词重复、整句重复还是大段重复等。
3．结论
学术不端问题认定环节要考虑受理条件的充分性、责任人的确定、认定依据的有效性、认定的主观角度等诸多因素，任何一项细微之处都有可能成为影响认定结论的关键点，可能比一般的法律问题要更复杂。法律法规与学术共同体之间可以相互借鉴，但无法互相取代：在处理环节，可以参照相关法律法规，根据问题的严重程度规定详细的处理措施；但在认定环节，学术共同体在学术事务方面的自主权还应该得到充分保障，相关部门应通过完善规章制度和工作程序，确保认定结论经得起检验。
1）调查认定工作应在法律法规允许的框架内进行，确保程序正当性。程序规则是学术不端问题调查处理的核心，而维护学术秩序是程序规则设计的宗旨。在调查过程中要通过回避、禁止单方接触、听取陈述和申辩、说明理由等规定来规范程序，防止决策者的主观臆断和偏听偏信。
此外，伏创宇认为，国家权力在认定问题上还要保留必要的法律监督，以防止高校凭借“大学自治”的名义侵害学术自由。若条件允许，调查组成员中尽量要有法律专业背景的专家，各单位学术委员会或负责学术诚信工作的专门委员会中也应积极考虑纳入法律专家。认定结论的产生程序应该严格设计并事先协商一致，必要时可针对“存在学术不端”“不存在学术不端”“存在学术不当”等多个选项进行表决，按照“少数服从多数”原则形成认定结论。
此外，尽管各类文件对学术不端行为的表现形式都设置了兜底条款，但在操作上一定要谨慎，要区分学术不当和学术不端行为，不宜随意扩大学术不端的范围。
2）充分考虑法规条款的适用范围、历史背景等客观条件和事实。我国有关学术诚信的概念基本都来自于西方，在本世纪初期才逐渐重视起相关问题。早年的出版单位和编辑人员出于种种考虑，甚至不鼓励图书作者在书后列举过多的参考资料，在正文中以上标方式添加引注的规则也不统一、不规范，因此对于本世纪之前的出版物，如果引用的文字能在书后的参考资料中找到出处，可以说已经相当注意学术规范了。
此外，对公共文件中客观事实或常识性表达的直接引用，依据“客观唯一性”标准一般不宜认定为抄袭；未加标注或说明地引用本人已发表的内容或与他人合著的内容，可能构成自引用，虽然存在引注不规范的问题，但亦不应归于抄袭剽窃范畴。
3）将行政调查与学术评议相结合，在充分调查的基础上通过学术评议方式获得可靠的认定结论，遵循“无罪推定，疑罪从无”原则，保障当事人的权益。行政调查是对事实情况进行调查，包括对相关原始数据、协议、发票等证明材料和研究过程、获利情况等进行核对验证。在涉及一些“灰色区域”如观点和方法抄袭剽窃问题时，充分听取当事人的辩解，对事实的洞悉和掌握更具实质意义。
随着互联网、大数据和人工智能等技术的发展，在线查重、图像设别等技术都可以用于学术诚信问题调查中，可能获取的证据数量会非常多，但要注意区分相关性和逻辑关系。例如，有学者认为认定剽窃时，“接触”和“实质性相似”2个条件均需满足。如果可获得的证据材料不够充分，不足以认定构成学术不端，特别是难以判断是否主观故意的情况，就不宜把被举报人按“责任人”对待，要维护当事人的人格尊严和正当合法权益。此外，参与相关工作的人员也要遵守工作纪律，做好保密。
本文原载：《科技导报》2022年第18期，原版浏览：阅读原文
四、过度依赖ChatGPT等AI工具会增加科研不端的风险
1. 引言
随着人工智能（AI）技术的快速发展，我们见证了它在学术领域的一次次突破。这些突破不仅仅是数字上的增长，更是对研究方式的巨大改变。AI技术，从自然语言处理到复杂的算法设计，已覆盖了科学研究的各个方面，尤其在数据密集型领域，其在加速研究过程、数据挖掘、趋势分析以及预测建模方面展现了出巨大潜力。学术界利用这些先进技术，不仅可以更深入的研究复杂问题，使得过去无法解决的难题逐渐变得可攻克。
以ChatGPT为例，由OpenAI开发的ChatGPT，是一款基于庞大语言数据库的先进自然语言处理模型。利用“生成预训练变换器”（GPT）架构，能够理解人类语言，能高效生成流畅的文本。这一先进的AI文本生成工具，已经在学术研究中扮演了不可或缺的角色。它不仅帮助研究人员快速筛选文献，还在初步构思及论文草稿撰写上，提供了实质性的帮助。ChatGPT通过提供快速的文献搜索、初步的概念验证，极大地提高了研究效率，促进了创新思维的发展。
但是，这些工具便利的同时也带来了新的思考：我们是否过分依赖了这些技术？在追求效率的同时，我们是否可能忽视了学术研究的严谨性、深度？尤其是在EI会议及期刊的背景下，这个问题变得尤为严重。EI会议和期刊作为展示最新研究成果的平台，其内容的质量直接影响着整个学术领域的健康发展。如果过度依赖AI，比如过分依靠ChatGPT自动生成的研究内容，可能会降低文章的原创性以及对技术研究的创新性，这与学术研究的宗旨是相违背。本文的主要目的是探讨如何在EI会议及期刊中合理利用ChatGPT及其他AI工具。我们将讨论这些工具的合理应用，提出避免过度依赖的策略，并探索如何在提高研究效率的同时，保持学术研究的质量以及道德标准。
我们通过这篇文章，寄望于启发学术界更深入地思考AI的健康与可持续利用，激励每一位研究者在拥抱技术进步的同时，也坚守学术研究的质量与**标准。
2. AI在EI会议及期刊中的正面作用
在EI会议和期刊的应用中，像ChatGPT这样的AI工具已经成为推动研究效率提升、实现多语言翻译、高效数据处理的关键应用。通过这些工具的巧妙运用，可以更高效的完成研究任务，而且能够更容易的与全球同行进行交流，从而大幅提升整体研究效率。
2.1 提升研究效率
在EI会议及期刊的背景下，在准备会议报告或撰写期刊论文时，这些工具可以帮助研究人员迅速构思。仅需输入相关研究主题，ChatGPT便能快速生成一系列相关的研究问题、假设、甚至是论文大纲。这种快速的思维触发，极大的节约了研究人员在初期阶段的时间。在文献综述过程中，ChatGPT也显示出其价值，它可以迅速提供特定领域的最新动态进展，尽管不能完全取代传统的文献搜索，但无疑是一个有效的辅助工具。
2.2 多语言翻译
在EI会议和期刊中，AI技术在多语言翻译方面的应用，对于国际化的学术交流至关重要。来自不同国家地区的研究人员，需要交流分享他们的研究成果。在这里，像ChatGPT这样的工具提供了快速而准确的语言翻译服务，帮助研究人员克服语言障碍，更好地理解并吸收来自世界各地的学术成果。最常用到的就是作者使用ChatGPT将他们的研究论文从中文翻译成英文，以便在国际期刊上发表。
2.3 数据处理
在数据处理方面，ChatGPT等AI技术在EI会议及期刊中的应用，也显示出了广泛的实用性。处理大量复杂数据集时，这些工具可以协助生成数据处理的代码，尤其是研究人员在使用Python等编程语言进行数据分析时，起到了便利。
2.4 实际应用案例
一个具体的应用实例，是在一次国际工程信息会议上，一组研究人员使用ChatGPT来协助整理分析他们的研究数据。他们将数据输入到ChatGPT，由AI工具提供初步的分析结果。这不仅加速了研究过程，还提高了数据处理的准确性。另一个例子是在一EI期刊中，编辑团队利用ChatGPT来辅助进行论文的初步审稿工作。AI工具帮助他们快速识别出论文中的重复内容、逻辑不一致或语言语法问题，从而提高了审稿的效率。
3. 过度依赖AI的潜在风险
3.1 学术不端的增加风险
在EI会议及期刊中过度依赖像ChatGPT这样的AI工具，可能引发一系列问题，其中最严重的是学术不端行为的增加。虽然这些工具能够迅速生成文本，但它们产生的内容可能缺乏原创性。如果研究人员不加以检查、改进，就过度依赖AI产出的内容，可能会导致抄袭于重复发表等现象。最主要的是，由于AI模型基于现有的文本数据训练，它们生成的内容可能会不自觉地复制现有研究的观点甚至错误，进而加剧错误信息的传播。
3.2 创新能力的下降
长期过度依赖AI工具还可能导致研究人员的创新能力下降。学术研究的核心在于创新，这就需要**的思考能力与深入的探索研究能力。依赖ChatGPT等工具生成研究思路，可能会使研究人员逐渐失去进行**研究与创新思考的能力。这种情况如果长期的持续，可能会降低整个学术界的创新水平，反而是倒流。
3.3 AI技术的局限性
AI技术，特别是像ChatGPT这样的基于语言模型的工具，在处理大量数据与生成文本方面表现出色，但它们在理解复杂的学术概念与论证方面存在着局限。这些工具缺乏对特定研究领域深入理解的能力，属实无法取代专家的深度分析、批判性思维。特别是在处理专业化程度高的工程信息领域内容时，ChatGPT可能无法准确表达专业概念与复杂理论。
3.4 学术研究中的盲点
ChatGPT等模型毕竟是一个机器、程序，是无法完全理解所研究内容的文化历史及社会背景的，但对于一些涉及特定文化或社会问题的研究来说又至关重要，基于这种茅盾，产出的结果往往是不尽如人意的！此外，AI模型的训练数据可能存在偏见，这可能导致生成的内容也带有偏见，进而影响研究的公正性。所以，着提醒研究人员在使用这些工具时，要保持警惕，确保他们的研究工作保持高水平的**性与创新性。
4. 维护学术道德和责任
4.1 学术诚信的重要性
在利用如ChatGPT辅助工具，开展学术研究写作时，坚守学术诚信的原则是至关重要的。学术诚信不仅指避免抄袭、确保作品的原创性，还涵盖了保持数据真实性、透明的报告研究方法和成果，以及公平地认可其他研究者的贡献。随着AI工具的融入研究流程，坚持这些基本原则变得尤为重要，因为AI的介入可能会增加违反学术诚信的风险。
4.2 避免抄袭和确保原创性
ChatGPT类AI工具能迅速生成大量文本，但这些文本可能缺乏必要的原创性。使用这些工具的研究人员应警惕，不可直接将AI生成的内容作为自己的研究成果。即使在寻找灵感，撰写初稿时使用AI，研究人员也应确保后续内容经过充分的个性化修改补充，以保证作品的独创性。需要特别注意，近年来类似ACM等各大出版商也明确提出，若引用AI生成的任何内容，应明确标明其来源，否则就是学术不端。
4.3 数据真实性和透明报告
在利用AI进行数据分析时，保持数据真实性与完整性至关重要。研究人员需确保所用AI工具处理的数据准确无误，并在报告研究成果时，应透明地披露所使用的方法以及利用的工具。这包括明确说明所使用的AI，以及这些工具如何影响数据处理与分析结果。
4.4 学术自律和**指导
学术界应发展并遵循一套关于使用AI工具的**指导原则。这包括何时何地使用AI工具进行研究、如何处理AI生成的数据和文本，以及如何在出版物中透明地报告AI工具的使用等。学术机构包括期刊出版社的，可以通过制定明确的指导方针，帮助研究人员理解并遵守这些原则。
5. 结论
本文深入探讨了AI技术，尤其是ChatGPT在EI会议及期刊中的应用，以及这些应用在维护学术质量、道德方面的重要性。我们观察到，尽管AI工具大大提高了研究效率，协助完成文献综述、数据分析、初步写作等任务，但其合理使用至关重要。若过度依赖，可能会引发学术不端行为、削弱创新能力，甚至降低研究的整体质量。
在使用AI辅助工具时，坚守学术诚信显得尤为重要。这包括保证研究成果的原创性、确保数据的真实性、透明地汇报研究方法成果，以及公正地承认其他研究者的贡献。虽然AI工具提供了许多便利，但研究人员的专业知识、批判性思维以及**判断在学术研究中仍占主导地位。
本文还强调了在技术利用与学术诚信维护之间寻求平衡的必要性。对AI工具的合理运用，应基于对其潜力和局限性的深入理解。这意味着研究人员应利用AI来提高研究效率、研究质量，同时对研究过程进行严格的监控，也应该对结果进行批判性评估。
展望未来，我们看到AI技术在学术领域的应用前景广阔，但同时也面临着**与隐私方面的挑战。这要求学术界在追求技术进步的同时，也应重视**规范的建立遵守。AI与人类学者的合作充满潜力，但其成功实现需基于对技术合理利用以及对学术道德的严格遵循。
本文来源：“学术科研网”（2023年11月21日），原版浏览：阅读原文