科研诚信培训加了AI内容：按顺序做完这几件事

科研诚信培训加了AI内容：按顺序做完这几件事

新增的模块本身不难，难的是它要你把过程留下来

在今年密集的科研诚信培训中，许多通知中都提到了“人工智能带来的科研诚信挑战”。很多人第一反应是：又要多背一个。真去做你会发现，新增部分其实不太考你是否懂大模型，而是问你过去一年用AI做了什么，你能否讲清楚。

这就决定了准备的方式和以往不同。往年提前一晚刷课答题，基本上就能过了，但今年等到考核那天才想着“我用AI干过啥”临时是拼不出的。下面来列一个顺序，从看通知到存好材料，都是可以当天动手的。

第一步不是看视频，而是将三个文件浏览一遍：培训通知、课程目录、考核说明。看三件事：是否有独立的AI专题版块？是否要求提交相关文档（例如一份AI使用情况的说明文档、一个在线的声明勾选）？考试是纯线上答题还是有线下讨论及签到？这三件事各单位差别很大，按照别人的经验来做，最容易漏掉的就是提交材料这一条。

如果通知中仅出现一句“涉及人工智能相关议题”，不妨直接询问培训联系人，AI内容占比、考试形式、是否需额外提交材料。问一句花两分钟总比考完发现少了一份材料再来补要省事。有些单位的AI伦理并非在线上课，而是在专题讲座或分组讨论中，往往需要现场签到，缺席一次即视为未完成。

写AI使用说明最怕临场回忆，因为人的记忆是会自己美化的。建议翻三样东西：和AI工具的聊天记录、文档的修改历史、投稿/提交系统的发布时间。按课题或论文梳理一个时间线——何时使用过、用于什么目的、产出物对应文稿的哪个部分、最终修改者是谁。这一步做完，就说明基本有东西了，剩下的就是措辞。

这条线就是把“我用过AI”变成了“我用在哪一步”。同样是润色，修改语法、让工具重写一个论证过程是完全不同的事情；同样是查找文献，向工具索取线索然后逐条查阅原始文献与不阅读就写入综述中也是完全不同的两码事。判断的分界线很简单，就是这段东西出问题了，你负责不负责。

通常，落笔处在方法部分的最后，致谢，图的说明，和投稿系统的声明栏。写清楚三样即可：工具名和版本、应用在哪些过程、谁负责结果。如果图片经过了AI的处理(去噪、扩图、生成示意图)，需要在图注中说明，避免读者误认为是原始的实验图片。参考文献尤其要注意，工具给出的参考文献可能是拼凑出来的，看似真实其实查不到。这并非格式问题，是稿子中的硬伤。

还有一条常被忽略：AI不能署名。它是工具，不是作者，也不能作为共同第一作者出现，这一点国内外出版机构的规定基本一致。定稿前想先摸摸底，可以用 PaperOK 的AIGC检测跑一遍自己的稿子，它每天有免费次数，也能选模拟知网、维普、万方的模式，看看哪几段AI腔重，再决定哪些自己重写。

在新增部分的题目中，情景判断要远远多于名词解释。题干会给出一个情景，比如某个课题组使用工具翻译问卷，生成综述初稿，补充一张示意图，然后让你判断是否合规，下一步应该怎么做。这类题失分通常不在不知道规定，而在只看结果、不看过程：只判断“内容对不对”，忽略了“有没有说明”。

答题时先问三句：这件事有没有披露？能否复核？关键判断是人做还是工具做？三句都答得上来，多半属于可接受的辅助；有一句含糊，就该往“需要说明”甚至“不宜使用”那边靠。课件中的案例可以重点看一编，特别是我们自己的案例，出题经常从这里入手。另外注意题干中的动词，生成、改写、翻译、检索、核对，同一个工具，动作不同，结论也不同。

培训显示“已完成”并不等同于已经算入你的年度考核或学时认定。很多单位都要经过管理员的审核，中间隔着几天甚至是几周。当天考完直接存档，比隔几个月再登录查询要方便很多——毕竟有些网站隔一段时间就找不到当时的成绩页面了。

最后那个记录其实用处更大。项目结题、伦理审查、期刊编辑来信“这一段是不是AI写的”，你拿出的应该是一份有时间有环节的说明，而不是“我没怎么用”。培训讲规范，落实到个人身上就是要把过程做的让别人可查，自己可述。

规范不是限制用法，是让用法讲得清楚