“2026年SCI投稿新规全面落地、拒稿率将因此上升”的说法，不能简单当作统一事实。现有资料并未证明所有被收录期刊在同一时间执行完全一致的AI报备、数据溯源和图像审核规则。对投稿者而言，更现实的变化是：编辑部和审稿人对研究过程可核查性、作者责任以及图像与数据完整性的关注正在提高。与其猜测某个统一的拒稿比例，不如先把容易触发编辑质疑的环节补齐。
对于青年学者和研究生，最需要警惕的并不是“用了AI就不能投稿”，而是无法说明AI做了什么、原始数据从哪里来、图像经过了哪些处理。一旦这些问题无法自洽，后果可能不止是送审前退稿，还可能包括补充材料审查、修改时被要求提供底层文件，甚至在论文发表后引发更严格的学术诚信调查。
AI使用：重点不是“有没有用”，而是作者能否承担责任
AI工具已经进入文献整理、语言校对、代码辅助和图表初步处理等工作流。真正的风险出现在两个地方：其一，作者把AI生成内容直接作为研究事实、文献依据或结论；其二，作者未按目标期刊要求披露相关使用情况，却在稿件中留下明显的生成痕迹或事实错误。
AI不能替代作者对论文内容负责。尤其是研究设计、数据解释、统计结论、参考文献和学术判断，作者必须能够独立说明依据。如果AI参与了语言润色、翻译、结构建议或代码辅助，投稿前应先核对目标期刊的作者指南：有些期刊要求在投稿系统、致谢、方法部分或专门声明栏中说明，有些则对不同类型的工具、不同用途设置不同要求。
一份合规的AI声明，核心不是写得复杂，而是让编辑能够判断AI参与的边界。通常需要交代三件事：使用目的、参与环节、作者如何复核。例如，若工具仅用于语言表达优化，应明确说明其未参与研究设计、数据分析和结论形成，并由全体作者对最终文本负责。若AI辅助编写分析代码或处理文本数据，则更应保存提示记录、代码版本、人工校验过程和最终执行环境的说明。
不要把AI列为作者。作者资格意味着能够对研究工作、署名内容和学术责任作出实质性承担，而工具本身不能完成这一责任链条。更不能让AI虚构参考文献、研究结果、受试者信息或伦理审批情况；这类问题一旦被发现，通常不会被视为普通文字瑕疵。
数据溯源：编辑追问的不是“结果好不好看”
数据溯源的关键，是让每一个主要结果都能回到可核查的来源。研究者需要能够回答：这张图或这个表的数据由谁、在何时、通过何种实验或采集流程获得；原始记录在哪里保存；从原始数据到最终图表，中间经历了哪些清洗、排除、转换和统计处理。
很多投稿问题并非源于数据一定有误，而是作者在被要求核验时，拿不出完整链条。比如，最终图表只有导出的图片，没有对应的原始仪器文件、实验记录或处理脚本；多个版本数据混在个人电脑和聊天工具中，无法确认哪一份用于投稿；样本排除只在口头讨论中决定，论文和原始记录里没有留下理由。这些情况都会削弱结果的可信度。
投稿前，建议以“结果单元”为单位整理材料。每一项核心结论都应建立对应的证据包：原始数据、数据字典或变量说明、实验记录、处理步骤、统计输出、作图文件，以及与论文图表的对应关系。涉及协作研究时，还应明确数据保管人、访问权限和版本命名规则，避免作者之间持有互相矛盾的文件。
数据可追溯不等于必须公开全部原始材料。涉及隐私、受试者信息、保密合作或受限数据时，公开范围需要遵循伦理审批、知情同意和机构规定。但即使不能公开，也应确保在期刊合规审查或合理请求下，能够说明数据的来源、保存状态和可提供方式。不能公开，与没有保存，是两回事。
实验图像：合理处理不等于可以重塑结果
实验图像是投稿审核中的高敏感材料。显微图、凝胶图、电泳条带、病理图、细胞图像和其他可视化实验结果，往往既承担展示功能，也构成结论证据。编辑关注的并不只是图像是否清晰，而是图像调整是否改变了原始信息、不同样本之间是否使用了不一致的处理方式、是否存在重复使用或不当拼接。
常见风险包括：为了突出效果而局部增亮、擦除背景、选择性裁剪、重复使用同一图像代表不同实验组，或在多张图片中采用不同处理标准却未说明。即便研究结论本身没有主观造假意图，只要图像处理无法解释，也可能导致稿件被暂停处理或要求提交原始文件。
更稳妥的做法是保留未经处理的原始图像，并记录从原始文件到论文成图的修改过程。对亮度、对比度、裁剪、颜色映射或拼图等操作，应保持整体一致、可复现，并在需要时说明。若图像包含拼接、不同时间点采集、不同曝光条件或代表性视野选择，也应在图注或方法中清楚交代，避免读者误以为其来自同一次、同条件的原始采集。
哪些情况最容易触发退稿、调查或撤稿风险
下面这份清单不代表所有期刊的统一规则，但属于投稿前应重点排查的高风险行为。是否直接拒稿，仍取决于期刊政策、问题性质和作者能否作出可信说明。
- 未核对目标期刊政策，就隐瞒AI在文本生成、数据处理、代码生成或图像处理中的实质性参与。
- 将AI生成的参考文献、研究背景、实验结果或统计解释直接写入论文，且没有逐条核验。
- 把AI工具列为作者，或用工具生成内容替代作者应承担的学术判断与责任。
- 核心结果没有原始数据、实验记录或可对应的处理文件，无法说明数据从采集到成图、成表的过程。
- 在数据清洗、样本排除、异常值处理或统计分析中作出关键选择，却没有预先记录或事后说明依据。
- 对实验图像进行局部删除、选择性增强、误导性裁剪、未说明的拼接，或将同一图像用于不同实验条件。
- 收到编辑部数据、图像或AI使用说明请求后，提供前后不一致的材料，或以“文件丢失”为由无法完成核验。
- 论文已经发表后发现图像重复、数据来源不明或AI声明失实。此类问题可能进入更长期的更正、撤稿或机构调查程序。
投稿前，把“可解释性”当成最后一道质量门
在提交稿件前，可以做一次反向核验：假设编辑只看到论文中的一张关键图、一个统计表和一段核心结论，作者能否在较短时间内找到其原始来源，并清楚解释处理路径？假设审稿人询问某段表述是否由AI辅助完成，作者能否准确说明工具用途、人工复核方式和责任归属？
这类核验不需要把投稿准备变成负担沉重的“材料表演”，但必须形成稳定习惯。论文写作阶段就同步保存版本、实验记录和图像底稿；使用AI时同步记录用途和人工判断；准备投稿时再依据目标期刊的具体要求完成声明与材料整理。这样做未必能保证论文一定被接收，却能显著减少因合规信息不完整而失去送审机会的风险。
SCI投稿环境中，真正经得起审查的不是一份看起来完美的稿件，而是一条能够被作者讲清、被编辑核验、被同行追溯的研究过程。
