科学网—触目惊心！这类学术不端行为比抄袭更恶劣！

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2025-6-12 15:33

| 系统分类: 论文交流

学术不端行为的形态近年来发生了显著变化。传统抄袭虽仍普遍，但生成式人工智能（ AI ）工具（如 ChatGPT ）的滥用正在成为更隐蔽且影响更深远的挑战（ 图 1 ）。与直接窃取他人作品的抄袭不同， AI 生成的内容通常不涉及明确窃取，因此更难被检测，且因便捷性和低风险更具吸引力。 AI 滥用的现象不仅威胁学术诚信，还可能导致教学中的课程设计向 “ 低认知负荷 ” 流动，损害全球的科学道德与教育教学质量。本文通过对比抄袭与生成式 AI 滥用的特点，分析后者对学术诚信带来的更大威胁，并从技术与社会层面探讨可行的应对策略。

图 1 . 近期发表于 SPRINGER NATURE 出版社旗下期刊 AI & SOCIETY 的一篇题为《 The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism 》（数字技术对知识完整性的侵蚀：为什么滥用生成式 AI 比剽窃更恶劣？）的论文引起热议（截图来自 The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism | AI & SOCIETY ）

一、抄袭与生成式AI滥用的对比

学术不端行为的典型形式包括捏造、篡改和抄袭，其中抄袭因其明确性最为人熟知。抄袭的核心问题在于 窃取 与 欺骗 ：抄袭者未经授权使用他人作品并占为己有，既侵犯原作者权益，也误导读者。此外，抄袭通常违反学术机构规定，构成正式违规。

相较之下，生成式 AI 滥用（如使用 ChatGPT 生成完整文章）在形式上与抄袭有相似之处，同样涉及欺骗和违反学术规范。然而， AI 生成的内容通常不直接复制现有文本，因此不构成传统意义上的窃取。这一区别消除了部分科研人员与学生的心理障碍：抄袭需明确窃取他人成果，而 AI 工具被设计为生成文本，使用者只需输入指令即可获得看似原创的内容。这种 “ 无须窃取 ” 的特性使 AI 滥用在道德层面的负罪感 “ 较轻 ” ，从而更具吸引力。

并且， AI 滥用的检测难度远超抄袭。抄袭文本可通过 Turnitin 等软件与现有文献库比对，快速识别。而 AI 生成的内容因其独特性，难以通过传统方法验证。即使教师怀疑学生使用 AI ，缺乏直接证据也使得指控难以成立。这种低检测风险进一步催生了不端行为。 本文来自美捷登，作者Daniel,转载请显著标明来源美捷登。

以下是对“抄袭与生成式 AI 滥用对比”内容的梳理与归纳，以表格形式呈现，涵盖关键维度，并针对道德性质、操作方式、检测难度、违规后果和对学术诚信的影响几方面进行对比，突显两者的异同。（ 表 1 ）

表 1. 抄袭与生成式 AI 滥用的对比

维度

抄袭

生成式AI滥用

定义

未经授权复制他人作品并冒充为己有，涉及直接窃取他人文字或思想。

使用AI工具（如ChatGPT）生成看似原创的内容并占为己有，通常不直接复制现有文本。

道德性质

- 窃取：窃取他人成果，侵犯原作者权益。 - 欺骗：误导读者和评估者。 - 明确违反学术伦理。

- 欺骗：声称是自己创作，误导读者和评估者。 - 不涉及直接窃取，道德界限模糊。 - 仍属学术不端，但部分学生因“无偷窃”感道德顾虑较少。

操作方式

- 需搜索、筛选并整合他人文本。 - 过程较复杂，需主动选择窃取对象。

- 仅需输入简单指令，AI自动生成内容。 - 操作便捷，门槛低，无需明确窃取行为。

检测难度

- 检测较容易：通过Turnitin等软件比对现有文献库，可快速识别重复文本。 - 证据明确，易于验证。

- 检测困难：AI生成内容通常不与现有文本重叠，传统工具难以识别。 - 需间接推测（如指令重现），证据说服力较弱。

违规后果

- 学术处罚：根据机构规定，可能面临课业不通过、记过或更严重后果。 - 道德谴责：因窃取行为被明确视为学术不端，社会认同度低。

- 学术处罚：若被证实，处罚类似抄袭，但因检测难度高，处罚概率较低。 - 道德争议：因未明确窃取，部分学生认为“罪责较轻”，心理压力较小。

对学术诚信的影响

- 侵蚀信任：损害原作者权益，影响学术成果的公信力。 - 教育质量下降：抄袭者丧失学习机会，影响个人能力发展。

- 更大威胁：因便捷性和低风险，滥用规模可能更大，侵蚀学术生态。 - 课业调整：为应对检测难度，课程内容可能“降智”，影响全体学生。 - 学习机会丧失：依赖AI的学生无法锻炼批判性思维，长期影响更严重。

二、生成式AI滥用的诱因

生成式 AI 滥用的吸引力源于其便捷性、低风险和模糊的道德界限。与抄袭相比， AI 滥用具有以下特点 ( 图 2 ) ：

1. 便捷性 ：抄袭需搜索、筛选并整合他人文本，而 AI 工具只需简单指令即可生成完整文章，极大地降低了作弊成本。

2. 低检测风险 ： AI 生成的内容通常不与现有文本重叠，规避了传统抄袭检测工具的识别。

3. 模糊的道德界限 ：抄袭明确涉及窃取，而 AI 工具被设计为 “ 协助 ” 用户，部分学生可能认为使用 AI 仅是 “ 借助工具 ” ，而非学术不端行为。

4. 制度性鼓励的误导 ：许多学术机构允许 AI 工具用于辅助写作（如改进措辞或生成摘要），这可能导致学生误以为 AI 代写也在可接受范围内。

图 2. 生成式 AI 滥用的诱因

这些因素共同使 AI 滥用比抄袭更具诱惑力。尤其对那些因道德顾虑不愿抄袭的学生， AI 工具的 “ 合法性 ” 表象可能成为其尝试作弊的触发点。

三、AI滥用的深远影响

生成式 AI 滥用对学术生态的威胁超越了传统抄袭，主要体现在以下方面（ 图 3 ）：

1. 教育资源浪费 ： AI 生成内容的隐蔽性迫使教师投入更多时间和精力进行检测。部分机构甚至因检测难度过高而调整课程设计，例如减少论文作业或恢复手写考试。这种 “ 降智 ” 调整降低了课程的学术深度，影响全体学生的学习体验。

2. 学习机会丧失 ：依赖他人成果的学生无法通过研究、分析和写作的过程锻炼批判性思维和学术能力。相较于抄袭， AI 工具的便捷性可能导致更多学生选择逃避学习任务，从而放大这一问题。

3. 学术诚信侵蚀 ： AI 滥用不仅损害作弊者的受教育质量，还会因课程设计的被迫调整间接影响诚实学生。长期来看，这种现象可能削弱学术共同体的信任基础，降低学位和研究成果的公信力。

图3. 生成式AI滥用对学术生态的威胁 四、应对策略与展望

为应对生成式 AI 滥用的挑战，需从技术、教育和社会三个层面采取综合措施（ 图 4 ）：

1. 技术解决方案 ： AI 开发者和学术机构应合作开发更有效的检测工具，例如基于区块链技术的数字水印或生成文本的溯源机制。这些技术可为 AI 生成内容添加可验证的标识，提高检测效率。 本文作者Daniel,转载请联系授权并显著标明来源美捷登。

2. 教育引导 ：学术机构应加强对学生的诚信教育，明确 AI 使用的道德界限。例如，可通过案例分析帮助学生理解 AI 代写的危害，并制定清晰的政策区分 “ 辅助使用 ” 与 “ 滥用 ” 。

3. 课程设计创新 ：为减少 AI 滥用的动机，教师可设计更强调原创性和过程性的作业，如基于个人经历的反思性写作或课堂讨论的拓展分析。同时，增加口头答辩或过程性评估可有效验证学生能力。

4. 社会共识构建 ：学术界需就 AI 在教育中所扮演的角色展开广泛讨论，形成关于 “ 原创性 ” 和 “ 学术诚信 ” 的新共识。这不仅有助于规范 AI 使用，也能为技术开发提供伦理指引。

图 4. 应对生成式 AI 滥用的挑战，需从技术、教育和社会三个层面采取综合措施

生成式 AI 的兴起为教育带来了新机遇，也带来了前所未有的挑战。其滥用对学术诚信构成了比传统抄袭更大的威胁。若不采取有效应对措施， AI 滥用可能侵蚀学术生态的核心价值，导致教育质量下降和信任危机。然而，通过技术创新、教育引导和制度完善，我们有望在拥抱 AI 潜力的同时，维护学术诚信的基石。未来发展的关键在于平衡技术与伦理，确保 AI 成为教育的助力，而非威胁（ 图 5 ）。

图 5. 对于每一位生成式 AI 的学习者来说，应始终把伦理问题放在 AI 应用的重要位置。（ 图片来自 Generative AI for Beginners: Part 7 — Ethical Considerations in Generative AI | by Raja Gupta | Medium ）

生成式 AI 滥用不仅是技术层面的问题，更是文化与伦理的挑战。学术诚信的维护需超越工具层面的 “ 军备竞赛 ” ，深入探讨技术对人类思维和创造力的长远影响。例如，过度依赖 AI 是否会削弱学生的自主学习能力？在 AI 普及的时代，学术评价体系应如何重新定义 “ 原创性 ” ？这些问题需要跨学科的合作与全球视野的展望来解答。此外， AI 开发者在设计工具时应承担更多社会责任，例如通过内置伦理约束减少滥用风险。只有在技术与人文的协同努力下，我们才能在数字时代守护学术的纯粹与尊严。本文作者Daniel,转载请联系授权并显著标明来源美捷登。

参考资料

1. The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism | AI & SOCIETY

2. AI Plagiarism Statistics 2025: Transforming Academic Integrity

3. Invisibly Blighted: The digital erosion of childhood | Book review

4. Generative AI for Beginners: Part 7 — Ethical Considerations in Generative AI | by Raja Gupta | Medium

5. Generative AI, plagiarism, and "cheating" - Leon Furze

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