科技日报记者 龙跃梅 通讯员 石换如
9月20日上午，由华南理工大学、中国科学报社、科学出版社、广东省艾思信息化学术交流研究院主办的2026学术文化节暨第十七届创新发展论坛在华南理工大学五山校区召开。论坛上，艾思科蓝AI学术诚信检测平台正式发布。
生成式人工智能正加速进入科研工作流，已用于文献检索、思路梳理、数据分析、语言润色等环节，并逐步参与图表生成和论文写作。
生成式AI的介入，使学术诚信风险更难依靠单一规则识别。文本可能出现AI提示词残留、事实错误、虚构引文或生成内容披露不充分等问题；图片可能存在图内、图间重复以及变换处理痕迹；作者身份、署名关系和合作网络也需要结合公开信息核验。论文发表后，撤稿、勘误、关注声明等出版状态仍可能发生变化。这些变化推动检测技术从一次性的文本相似性比对，转向多源信息交叉核验和发表后的持续追踪。
据介绍，平台构建了覆盖四类对象的检测体系。在作者维度，平台通过ORCID有效性及机构归属进行核验，同时支持“论文工厂”关联性筛查，辅助核验身份与署名线索；在正文文本维度，提供AI提示词残留、学术文本规范、AIGC文本和文本相似性检测；在图片维度，识别图内、图间重复、变换型重复及潜在篡改线索；在参考文献维度，通过多源数据交叉验证、元数据逐字段核验等方式，发现虚构文献、异常引用及已撤稿引文等风险。
平台同时把检测环节向科研成果的前后两端延伸。稿件发表前，系统可比对撤稿记录并汇总风险线索，为送审和同行评议提供可复核证据；成果发表后，可持续跟踪撤稿、勘误、关注声明等状态变化，形成风险溯源记录。
“AI应当增强人类的判断，而不是替代人类做判断。”广东省艾思信息化学术交流研究院理事长刘国兴表示，平台的定位是为专业人员提供证据和线索，而非直接作出学术不端认定。每一次检测都应当可解释、可复核、可追溯。对于AI生成的内容，算法提示只能作为进一步核查的起点，最终判断仍需依据学科规范、出版政策和机构程序作出。
（主办方供图）
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