投稿前，你需要先弄清楚目标期刊或学位授予单位对生成式AI使用的具体规定。不同学科、不同出版社的政策存在差异，但核心要求高度一致：透明披露、明确责任、禁止将AI列为作者。以下从识别需披露的环节、撰写合规声明、判断数据共享范围三个步骤，说明如何完成自查。
识别使用环节，确认披露范围
首先梳理自己在研究过程中哪些步骤使用了生成式AI工具。根据《学术出版中AIGC使用边界指南2.0》以及清华大学、北京大学等机构发布的AI使用规范，需要披露的常见场景包括：
- 选题调研与文献检索：借助AI工具梳理研究方向、生成关键词或摘要。
- 数据整理与分析：使用AI进行数据清洗、统计分析或生成图表。
- 论文写作与润色：利用AI辅助撰写段落、改进语法或调整句式。
- 代码生成与调试：使用AI生成研究所需的代码或脚本。
对于上述环节，大多数政策要求作者在论文的“方法”部分、致谢或附录中说明使用了哪种工具、在哪个环节使用以及使用的具体方式。例如，《负责任研究行为规范指引》明确要求“在研究方法或附录等相关位置披露使用生成式人工智能的主要方式和细节”。
不需要披露的情形通常包括：仅用AI检查拼写和语法错误，或使用通用办公软件中的基础功能。但如果你不确定，建议按“疑则披露”的原则处理。
撰写合规的AI使用声明
确定需披露的环节后，需要撰写一份清晰、具体的声明。声明通常放在“方法”部分的末尾，或单独列为“致谢”中的一段。以下是一个通用模板，你可根据实际情况调整：
AI使用声明：本研究在文献调研阶段使用了[工具名称]辅助生成关键词和初步摘要；在数据分析阶段使用[工具名称]进行[具体任务，如数据聚类分析]；在论文写作阶段使用[工具名称]协助语言润色。作者对所有内容负全部责任，并保证研究的原创性和数据的真实性。
撰写时需注意：第一，明确工具名称和版本；第二，描述具体使用场景，避免笼统地说“使用了AI”；第三，声明作者对内容的最终责任，这是所有政策的共同底线。如果期刊有特定格式要求（如必须写在“数据可用性声明”之后），应严格遵循其投稿指南。
判断数据可用性声明中的共享范围
数据可用性声明（Data Availability Statement）与AI披露声明不同，它说明的是研究过程中产生或分析的数据是否可获取、如何获取。你需要根据实际情况选择以下一种表述：
- 数据完全公开：如果原始数据已上传到公共数据库（如Figshare、Zenodo），声明中应给出DOI或链接。
- 数据可应要求提供：如果数据涉及隐私或专利，声明可写为“本研究数据可通过联系通讯作者获取”。
- 数据不可获取：如果数据因法律或伦理原因无法共享，需说明原因，例如“由于参与者隐私保护要求，数据无法公开”。
如果AI工具参与了数据处理或分析，你需要在数据可用性声明中一并说明。例如，使用AI进行数据清洗后，声明可补充：“数据预处理步骤使用了[工具名称]，代码已保存并可应要求提供。”
投稿前的最后核查清单
在提交稿件前，对照以下问题逐一确认：
- 是否已阅读目标期刊或学位授予单位的AI使用政策？
- 是否在论文中明确披露了所有AI使用环节？
- 声明中是否包含工具名称、使用场景和责任声明？
- 数据可用性声明是否准确反映了数据共享状态？
- 是否确认AI工具未被列为作者？
- 声明是否放置在期刊要求的指定位置（方法、致谢或附录）？
不同期刊的更新频率不同，建议在投稿前登录期刊官网查阅最新的“作者指南”或“出版伦理”页面。如果使用的是学位论文，应优先参照所在学校或院系发布的官方指南，例如中国学位与研究生教育学会发布的《规范研究生学位论文与实践成果中人工智能工具使用指南》。保持透明和诚实，是满足所有政策要求的核心原则。
