2026年7月9日，中国社会科学院正式发布《人工智能辅助科研基本规范（试行）》。这份文件以“人主智辅、提质增效、如实披露、安全合规”为基本原则，对人工智能在哲学社会科学研究中的可用环节、禁用事项和监督管理作出较为系统的界定。对于高校科研人员、科研管理人员和研究生而言，这份规范的实际价值并不仅限于中国社会科学院内部，更在于它把过去分散在网络安全、数据安全、保密、知识产权、科研诚信和科技伦理领域的要求，转译成了一套可以贯穿研究全过程的操作边界。
核心原则：合规要求集中体现在四个维度
规范明确，人工智能辅助科研必须坚持四项原则。其中，“人主智辅”具有基础性意义。它要求科研工作者始终是学术思考、科研实践和理论创新的主体，人工智能只能作为辅助工具，其生成内容须经使用者最终审定，并由使用者承担责任。这意味着，从项目开题到成果发表，研究人员不能把判断权、论证责任或学术责任转移给工具。
“如实披露”则是科研诚信在人工智能场景下的直接延伸。凡是借助人工智能生成内容并产出成果的，都需要完整、如实披露工具名称、版本、使用环节及生成内容，同时留存提示词记录和原始输入输出等过程材料，保证相关内容可追溯、可核查。这一要求把过去容易停留在原则层面的“透明使用”，变成了需要以过程记录为支撑的具体义务。
“安全合规”将国家网络安全、数据安全、保密管理、知识产权、科研诚信和科技伦理等要求纳入统一框架，提示研究者在工具选择、数据处理、成果形成和公开发表各环节，都需要同时考虑多类规范，而不能只关注某一项合规义务。
辅助与禁用：边界不在工具，而在使用方式
规范用较大篇幅列举了人工智能可参与的科研环节，覆盖选题研判、研究设计、知识梳理、调查研究、实验研究、成果完善、审核评价、跨学科交叉融合、学术传播和国际学术交流等。从功能上看，这些环节大多集中在信息整理、框架辅助、文字校对、可视化转化等事务性、辅助性工作，核心研究判断仍应掌握在研究者手中。
与允许范围相对应，规范对若干行为作出明确禁止。这些禁用事项可以归纳为五类：一是利用人工智能输入虚假信息、伪造篡改数据、生成虚假案例或编造错误论据；二是在学术研究中隐瞒、虚报或不如实披露人工智能使用情况；三是由人工智能完全替代科研工作，或利用其实施洗稿、抄袭、剽窃；四是在项目申报、中期检查、结题验收等环节虚构研究基础和工作进展；五是在学术评审、成果评价、期刊审稿、论文答辩等工作中批量生成模板化意见，或批量炮制低质重复的科研成果。
这些规定把“滥用”的判断标准从结果推到了过程。也就是说，即使人工智能只是参与了部分环节，只要后续没有如实披露，或者借助工具完成了本应由研究者独立完成的核心学术判断，就属于规范所禁止的行为。对于科研人员而言，更稳妥的理解方式是，把人工智能定位为提升效率的辅助手段，而不是承担研究责任的主体。
从开题到发表前：可执行的自查方向
基于规范的要求，科研人员可以将合规自查嵌入项目推进的若干关键节点。这些自查项并非该文件逐条列出的原文，而是根据规则要求梳理出的检查路径。具体操作时应结合项目性质、数据敏感程度和成果发表平台的实际要求进行调整。
在项目开题与研究设计阶段，需要确认计划使用的人工智能工具是否适用于拟处理的数据类型，是否存在将未公开数据、内部资料或涉密信息输入外部工具的风险。选题研判、文献梳理和框架优化等环节可以借助人工智能，但研究问题、核心假设和论证逻辑仍应由研究者独立形成。此时还应保存工具名称、版本和使用环节的基本记录，避免到发表阶段再补充材料时出现信息缺失。
在数据采集、整理与分析阶段，更要重点核查数据来源的合法性和使用范围的限制。人工智能可以辅助完成访谈整理、语音转写、图表生成和数据预处理，但不能用于伪造数据、补充缺失信息或替代研究者对数据意义的判断。对于涉及个人隐私、保密信息或第三方知识产权的材料，应确认是否具备使用和输入工具的前提条件。研究者需要留存原始输入输出记录，以便在需要时说明人工智能参与的具体环节和范围。
在论文写作与成果完善阶段，应区分“辅助性修改”与“核心内容生成”。文字校对、体例核查、结构优化和参考文献核对属于规范明确允许的辅助事项；而研究结论的形成、论证链条的设计和学术创新的表达，不应由工具代劳。此时需要再次核对披露信息是否完整，尤其要写明人工智能是否参与了文献综述、数据分析、图表制作或文字修改，并尽量具体到使用环节，而不是只笼统标注“部分使用人工智能”。
在投稿与成果发表前，建议做一次集中合规核查。首先确认拟发表平台是否有额外的披露要求，因为规范明确，在院属期刊、报纸、网站、出版社等平台公开发表、出版学术成果的，均参照该规范执行。其次检查是否保留了充分的提示词和原始输入输出材料，相关内容能否追溯、可核查。最后确认成果中是否存在未经核实的数据、案例、引文或结论，特别是那些可能由人工智能生成但未经过研究者逐项核验的内容。发表前的最后一次把关，责任仍在作者本人。
需要特别注意的是，规范的监督管理条款强调各负其责、权责一致、全程监督。项目负责人对项目组成员使用人工智能辅助科研的合规性承担管理责任，需要监督和指导项目组成员在本项目研究中的相关使用行为。这意味着，在课题组协同工作中，不能只依赖个人自觉，而应把人工智能使用的范围边界、披露要求和过程记录要求提前沟通清楚，避免因团队成员之间标准不一致而带来后续争议。
对高校科研人员和研究生来说，这份规范提供了一个相对清晰的判断框架：只要人工智能被用于事实性、辅助性工作，并且使用过程被如实记录和披露，就属于可接受的辅助；一旦工具开始替代研究者的核心判断，或者使用痕迹被有意隐藏，合规风险就会显著上升。与其等发表前临时补充说明，不如在开题阶段就建立简单的记录习惯，让披露要求成为研究流程的一部分。
