投稿前面对“是否使用AI”这一栏，很多学生的第一反应是犹豫：明明只是让AI改了几句语法，勾“是”会不会显得研究不严谨？勾“否”又担心万一被检测出AI润色痕迹，反而说不清。这种两难恰恰暴露了当前声明表格的一个结构性问题——“使用/未使用”是二元选项，而真实的AI使用是一个从“几乎不影响研究判断”到“深度介入研究判断”的连续谱系。把连续谱系压进二元选项，要么导致过度披露（把拼写检查也写成一段声明），要么导致披露不足（把AI参与的数据清理和参数选择一并隐去）。
更合理的做法是：先判断AI对你的研究判断产生了多大影响，再决定披露的详细程度。影响越深，说明义务越重。以下是一条从浅到深的自查路径，帮助你在投稿前定位自己的层级，并补齐对应的说明与留痕。
一、先弄清规则从哪里来
分级披露不是自创标准，它的依据来自三个层面，效力依次递减。
期刊作者指南是第一约束。不同出版社对AI使用的披露要求并不一致，有的明确豁免基础语法检查与拼写纠正，有的即使对已写好的文字做语言润色也要求声明。因此投稿前必须以目标期刊官网最新的作者指南（Author Guidelines）或编辑部公告为准，不能套用其他期刊的做法。
学校与院系的学术规范文件是第二约束。国内多所高校已就本科毕业论文和研究生学位论文中的AI使用作出规定，部分学校还引入了AIGC检测环节。学位论文与期刊投稿的规则可能不同，需要分别核对。
行业与国家标准是参考框架。例如《学术出版中AIGC使用边界指南》系列文件梳理了科研诚信与学术规范中AIGC在论文写作、图像生成、编辑与评审支持等环节的使用边界，可作为理解“什么算深度介入”的背景依据，但它不能替代具体期刊的具体条款。
需要说明的是，上述政策与指南处于快速更新中。本文信息检索日期为2026年2月，实际投稿时请以你查到的当日最新版本为准。一个实用习惯是：在投稿系统里填写声明前，先截图保存你当时查阅的作者指南页面，注明查阅日期，以备后续核对。
二、分级自查：AI对你的研究判断影响有多深
下面把AI使用分为四级。判断的关键不是“用了哪个工具”，而是“AI的输出在多大程度上替代了你的判断”。同一款工具，用来改语法和用来选模型参数，落在完全不同的层级。
第一级：语言与格式辅助
典型行为：基础语法检查、拼写纠正、标点修正、参考文献格式整理、对你自己已写好的文字做语言润色、按模板调整排版。
影响判断：不涉及研究内容本身，不改变数据、结论或论证结构。AI在这里处理的是表达，不是判断。
披露方式：多数期刊对此类使用予以豁免，部分期刊仍要求简要说明。稳妥做法是在投稿信（Cover Letter）或稿件末尾的声明部分用一句话交代，例如说明“本文文字经语言润色工具处理，所有学术内容与判断由作者独立完成”。如果目标期刊明确豁免，可不单列声明，但仍建议保留使用记录。
需要留痕：一般无需专门留痕。若期刊要求，保留润色前后的稿件版本即可。
第二级：数据处理与呈现辅助
典型行为：用AI辅助清理数据（如识别异常值、统一变量格式）、生成图表代码、归纳文献、翻译或整理访谈材料、辅助编写非核心的分析脚本。
影响判断：开始触及研究过程的中间环节。AI的输出可能影响你看到什么数据、用什么方式呈现，但核心的分析决策和结论推断仍由你作出。
披露方式：需要在方法部分或致谢部分具体说明用途，而不是笼统写“使用了AI工具”。建议交代三件事：用了什么工具（名称与版本）、用于哪个具体环节、你如何核验AI的输出。例如，若用AI辅助数据清理，应说明清理规则由谁制定、异常值的最终判定由谁作出、清理后的数据是否经过人工复核。
需要留痕：保留原始数据、AI处理后的数据以及处理脚本或操作记录，确保从原始数据到分析数据的每一步可追溯。若AI生成了图表代码，保留代码与对应图表的版本对应关系。
第三级：研究设计与核心推断介入
典型行为：用AI辅助设计实验方案或模拟方案、选择模型或参数、生成假设、参与核心论证的构建、对结果作出解释性推断。
影响判断：AI的输出开始实质性地影响研究判断本身。此时“作者对研究负责”这一原则面临真正的考验——如果实验设计或核心推断由AI提出，作者是否具备独立验证和承担责任的能力？
披露方式：这一层级通常需要在方法部分作较详细的说明，包括AI参与的具体环节、你对其输出的验证方式、以及最终决策由谁作出。部分期刊明确禁止AI生成论文主体架构与核心观点，因此在这一层级，披露之外还需确认你的使用是否落在期刊允许的范围内。如果AI参与了核心推断，建议在稿件中说明你如何独立复现或验证该推断。
需要留痕：准备可复现材料，包括AI的输入提示与输出记录、你对输出的评估与修改过程、验证实验或替代方案的记录。审稿人或编辑若质疑某一步骤的可靠性，你应当能够展示完整的判断链条。
第四级：禁止性使用
典型行为：将AI生成的内容直接作为原创成果提交、由AI代替作者完成核心研究判断、将AI列为署名作者、用AI伪造或篡改数据。
判断：这些行为在主流学术规范中属于学术不端，不在“披露即可合规”的范围内。披露不能使禁止性使用变得可接受。
三、把层级落到投稿操作上
定位层级之后，投稿前可以按以下顺序完成自查。
第一步，查目标期刊的最新作者指南。 重点找三个信息：是否豁免某类使用、披露应放在哪个部分（方法、致谢还是独立声明）、是否要求提供工具名称与版本。不同期刊差异明显，不要凭印象填写。
第二步，对照上表定位自己的最高层级。 如果一项研究里同时存在多个层级的AI使用，按最高层级准备披露。例如既做了语言润色又用AI辅助了数据清理，就按第二级的要求写说明。
第三步，写具体而非笼统的声明。 “本文使用了AI工具”几乎不提供有效信息。有效的声明应让读者判断AI在何处影响了研究，以及你如何保持了控制。可以参照这个结构：工具与版本—使用环节—人工核验方式—责任归属。
第四步，检查留痕是否与声明匹配。 声明里说“数据清理结果经人工复核”，就应当能拿出复核记录；说“核心结论由作者独立作出”，就应当能说明AI输出与最终结论之间的差异。
第五步，区分学位论文与期刊投稿的要求。 学位论文可能适用学校的检测与备案流程，期刊投稿适用编辑部条款，两者不能互相替代。
四、几个常见误区
“只改了语法，不用管。” 多数期刊确实豁免基础语法检查，但语言润色是否豁免因刊而异。在不确定时，一句话说明的成本远低于事后解释的成本。
“披露越少越安全。” 披露的目的是让研究过程透明，不是自我举报。过度披露（把拼写检查写成一段声明）会稀释真正重要的信息；披露不足则在AI检测或审稿质疑出现时缺少回旋余地。匹配影响程度才是恰当的做法。
“工具会帮我负责。” 所有研究成果的学术责任由人类作者承担，AI工具不能被列为作者，也无法分担责任。披露的意义正在于明确责任仍在作者一方。
“去年投过，规则没变。” AI使用规范是当前更新最快的学术政策领域之一，同一期刊的条款可能在一年内调整。每次投稿前重新查阅，是成本最低的合规习惯。
分级披露的核心逻辑其实很朴素：AI对研究判断的影响越深，你需要说明的就越多、留痕就越完整。把这条逻辑变成投稿前的固定动作——查指南、定层级、写具体、对留痕——比在“是/否”之间纠结更能保护你自己。
