2026年9月，爱思唯尔更新了旗下期刊的生成式AI使用政策，将图片、图表与示意图的AI使用规范作为重点内容单独明确。对高校学生和初级科研人员来说，这次更新传递出的信号十分清晰：AI辅助制图并非禁区，但“图注单独标注”正在从可选项变为投稿合规的硬性要求。本文以爱思唯尔最新政策为基准，结合期刊通用趋势，梳理AI生成说明性图示与编辑现有图片两类场景下的图注标注要求。以下内容依据2026年9月检索到的爱思唯尔政策说明及公开解读整理，具体投稿前仍需以目标期刊的当期刊物要求为准。
先理解政策的基本分界：AI做了什么，决定要不要标注
爱思唯尔新规的核心逻辑并非“用了AI就要标注”，而是按AI介入的性质和深度区分披露义务。政策明确：仅用于基础拼写、语法与标点纠错，无需披露；如果AI对句式结构、行文逻辑或内容本身做出实质性改动，则必须说明。这一原则从文字延伸到图片后，形成了图片标注的第一层判断标准——AI在图片中扮演了什么角色。
从功能上看，论文中的AI图片使用大致可以分成三类。第一类是用通用生成式AI工具从零生成说明性图示，比如流程图、决策树、概念框架图或机制示意图。第二类是对已有图片进行AI辅助编辑，例如用AI工具做图像增强、去噪、背景处理、局部修复或风格统一。第三类则是用AI参与数据可视化但数据本身来自真实实验，比如让AI根据原始数据生成统计图表的排版或配色方案。三类场景的披露要求并不相同，不能用一个笼统的“AI辅助作图”概括过去。
图注标注的核心场景：AI生成说明性图示
对于用AI生成的流程图、决策树、示意图等说明性图片，爱思唯尔的要求是：除了在稿件层面提交统一的AI使用声明之外，还需要在该图片的图注中另行标注。这意味着图注标注不是对统一声明的重复，而是图片层面的独立披露。
这一要求背后的逻辑在于，说明性图示虽然不承载原始实验数据，却直接影响读者对研究框架、机制推断或方法流程的理解。如果一张决策树或机制图全部由AI生成，而读者无从知晓，就可能把模型“合理想象”出的关系误认为作者基于文献或实验得出的确切结论。图注标注的作用，正是把这张图片的认识论地位交代清楚。
图注标注应包含哪些信息
依据爱思唯尔政策中“所用工具、使用目的”的披露框架，一张AI生成说明性图示的图注标注至少应涵盖三个要素。一是工具信息，明确写出使用了哪个AI工具，例如“Figure created with the assistance of [工具名称]”；二是用途说明，点明AI承担的具体任务，是生成图示结构、绘制图形元素还是仅做版式处理；三是人工审核确认，说明作者已对生成内容进行核验与修改，并对其准确性负责。第三个要素容易被忽略，但它直接对应爱思唯尔“作者承担全部责任”的立场——标注不只是坦承用了AI，更是声明作者对最终呈现的内容做过把关。
示例图注标注
一段合规的图注可以这样写：
图2 研究流程决策树。该图由作者使用[AI工具名称]辅助生成初始结构，经作者逐节点核验与修改后定稿，作者对图中内容的准确性承担全部责任。
这个模板将工具、用途和人工审核三个要素压缩在两句话内，既满足了披露要求，又不至于让图注冗长到影响阅读。如果期刊有字数限制，可以将“作者对图中内容的准确性承担全部责任”一句合并到统一的AI使用声明中，但工具名称和使用目的仍建议保留在图注内。
编辑现有图片：标注边界在哪里
AI辅助编辑现有图片的情况比从零生成更常见，也更难判断。学生经常面临的问题是：用AI工具给显微照片去噪、调整荧光图像对比度、修复胶片扫描图的划痕，或者把多张图片拼接成组图并统一色调，这些操作要不要逐一在图注中标注？
爱思唯尔的表述是“借助AI制作或编辑图片，除统一的AI声明之外，还需要在图注中另行标注”。从字面看，“编辑”被明确纳入标注范围。但实际操作中，期刊通常区分两类编辑行为。一类是常规图像处理，例如整体调整亮度、对比度、白平衡，或裁剪、旋转、统一分辨率，这些操作即使通过AI辅助工具完成，本质上不改变图像承载的科学信息，多数期刊不要求逐图标注，但建议在方法部分或稿件准备说明中简要提及使用了何种处理流程。另一类是实质性修改，例如用AI对图像内容进行生成式填充、移除或添加结构、改变细胞形态或信号分布的可视化效果，这类操作会直接影响读者对原始结果的解读，必须在该图图注中明确说明。
判断的关键不在于“是否用了AI”，而在于“AI是否改变了图像的证据意义”。如果一张图片经过AI编辑后，读者看到的内容与原始采集结果存在实质性差异，那么无论改动幅度大小，都属于需要图注披露的情形。作者可以自问一个问题：如果不标注，审稿人或读者是否会对我呈现的图像与原始数据之间的关系产生误解？如果答案是肯定的，就应当标注。
不能触碰的红线：数据图片与结果图像
在讨论“如何标注”之前，有一个更优先的问题需要先解决：哪些图片根本不允许AI生成。爱思唯尔政策虽然允许AI辅助制作示意图，但对承载原始数据和实验结果的图像，态度是明确的——不允许用生成式AI伪造或合成。这意味着，显微照片、电泳条带、流式细胞图、色谱图、组织切片图像、实验动物的影像记录，以及任何直接来自仪器采集的结果图像，其图像内容本身必须来自真实实验。AI可以参与这些图片的格式处理或标注辅助，但绝不能用来生成、补全或替换图像中的关键证据内容。
这一点与政策中“AI仅作辅助，科研成果的主体责任、人工审核与信息透明仍是核心”的表述一脉相承。生成一张原创示意图，作者仍然对图中的概念关系负责；但生成一张“看起来像实验结果”的图片，则直接破坏了学术出版的根基。学生在投稿前需要建立一条明确的判断线：说明性图示可以AI生成，结果图像只能AI处理，且处理不得改变证据内容。
图注标注与统一AI使用声明的区别
不少学生容易把两者混为一谈，认为投稿时交了AI使用声明，图注就不用再写了。爱思唯尔政策的表述是“除统一的AI声明之外，还需要在图注中另行标注”，说明两者是并列关系，不能互相替代。
统一AI使用声明解决的是稿件层面的透明度问题，它告诉编辑和审稿人：这篇稿件在准备过程中哪些环节使用了AI、用了什么工具、作者如何复核。图注标注解决的是单张图片层面的归因问题，它告诉读者：这张具体的图是怎么来的、AI参与到了什么程度。两者的粒度和功能不同。统一声明写的是“本文部分示意图由AI辅助生成”，但读者读到某一张具体图片时，仍需要从图注中知道“这一张”是否涉及AI。如果只在统一声明中笼统提及，读者无法建立图片与研究结论之间的准确对应关系。
常见错误规避
在实际投稿中，与AI图片标注相关的常见问题集中在几个方面。
第一种错误是“过度笼统”。图注只写“AI-assisted figure”，没有说明工具名称和具体用途，审稿人无法判断AI介入的程度，这种标注形同虚设。第二种错误是“该标不标”。作者用AI对结果图像做了生成式修复，却只在统一声明中写了“部分图像经AI工具处理”，没有在对应图注中单独说明，导致单张图片的透明度仍然缺失。第三种错误是走向另一个极端——“该不标也标”。对仅做了亮度、对比度常规调整的图片逐一标注AI，不仅没有必要，还可能让编辑误以为图像经过了超出常规的处理。第四种错误是工具信息不完整。只写“使用AI工具生成”，没有写明工具名称和版本，这不符合爱思唯尔声明中“写明所用工具”的要求。第五种错误是忽视了图形摘要和封面图的特殊规则。高瓴学术的解读指出，爱思唯尔不允许用通用生成式AI绘图工具制作图形摘要，AI期刊封面图需事先获得编辑和出版社许可。这些属于特定类型图片的额外限制，不能从一般图注规则中直接推定。
投稿前合规自查清单
在提交稿件之前，可以对照下面的清单逐项确认，避免因AI图片标注问题影响审稿流程。
涉及AI生成说明性图示时，确认三件事：每张AI生成的示意图、流程图或决策树，是否在对应图注中单独标注了AI工具名称；是否说明了AI承担的具体任务；是否包含作者已核验并承担责任的表述。
涉及AI编辑现有图片时，确认两件事：编辑行为是否改变了图像承载的科学信息——如果只是常规的亮度、对比度、裁切处理，确认是否已在方法部分或稿件准备说明中简要交代处理流程；如果涉及生成式填充、内容修复或任何可能影响证据解读的修改，确认是否已在该图图注中明确说明。
涉及结果图像时，确认一条底线：任何来自实验采集的数据图像，其内容本身是否全部来自真实实验，AI是否只用于格式处理和标注辅助，未用于生成或替换关键证据内容。
稿件层面，确认统一AI使用声明中关于图片的描述与各图图注的信息一致，不存在“声明说用了AI、图注没标”或“图注标了、声明没提”的脱节。同时检查是否涉及图形摘要或封面图，如果涉及，是否已核实目标期刊对这两类图片AI使用的特殊限制。
爱思唯尔这次政策更新传递出的核心信号，不是收紧而是明确。AI辅助制图在学术发表中的合法性正在被正式承认，但承认的前提是作者愿意把AI参与的程度放到阳光下。对高校学生而言，养成“图注中如实交代图片来源”的习惯，不仅是满足投稿要求，更是在训练一种透明、可追溯的学术表达方式。这种习惯一旦建立，无论未来投稿到哪本期刊，面对多严格的政策变化，都能从容应对。
（本文依据2026年9月检索到的爱思唯尔生成式AI政策公开说明及相关解读整理，具体投稿要求请以目标期刊最新投稿指南为准。）
