2026年1月，科罗拉多州立大学（Colorado State University，简称CSU）通过了《科研项目中生成式AI使用政策》（Use of Generative AI in Research Projects Policy）。这份政策面向参与STEM研究项目的学生、教师和导师，旨在为研究项目的开发与执行过程中如何使用生成式AI、以及如何恰当引证这类使用提供指引。政策中的核心判断表格改编自Regeneron国际科学与工程博览会（ISEF）的生成式AI使用指南，并注明地区科学展可能采用更严格的自身政策。需要说明的是，这份政策针对的是科研项目场景，与课堂作业、课程论文的AI使用规则并不完全等同；截至本文检索日期2026年10月22日，CSU校内各学院和课程对生成式AI的具体要求仍可能存在差异，使用时应以项目导师、所在院系和最新官方文件为准。
政策的核心判断框架
这份政策最值得借鉴的地方，在于它没有笼统地说“可以用”或“不能用”，而是以“任务—是否可接受—条件”的三列结构，把常见科研场景逐一拆开。判断的落点不是工具本身，而是你让AI做了什么、AI的输出以什么方式进入了你的研究过程。
从政策表格可以看出，不同任务被归入两类：一类是“可接受使用，无需明确引证”，另一类是“可接受使用，但视情况可能需要明确引证”。两类之间没有模糊地带，但判断需要结合具体条件。理解这个框架，比记住某一条具体结论更重要，因为同一类任务在不同条件下可能落入不同类别。
无需引证的使用：文献综述的起点
政策中明确列为“无需明确引证”的典型任务，是让AI在阅读某篇文章之前，先识别或总结这篇文章的关键点，并把它作为文献综述的起点。
这里有两个关键词值得注意。一是“阅读之前”。政策允许AI帮你预先了解一篇文章讲什么，但这只是起点，不能替代你自己通读原文。二是“识别或总结关键点”。AI帮你提取文章的核心内容，属于辅助理解，不构成你论文中的实质性贡献，因此无需专门引证AI工具本身。
但有一个容易被忽略的细节：如果你把AI总结的内容直接写进文献综述，那么你引用的对象应该是原始文献，而不是AI。AI只是帮你更快地定位到那篇文献，论文中引证的仍是原始研究的作者。政策要求的是“无需为AI的使用本身提供引证”，而不是说AI输出的内容可以不加核实地当作文献内容使用。AI的总结可能出现偏差或遗漏，回到原文核对是研究者自己的责任。
需引证的使用：写作辅助与观点生成
政策中另一类典型任务，是“使用AI聊天机器人作为写作工具，帮助生成和发展想法”。这类使用被评定为可接受，但条件更为严格，可能需要明确引证，并且要求在研究笔记本中保留所使用的提示词日志。
“帮助生成和发展想法”与“总结已有文献”有本质区别。前者意味着AI的输出可能直接进入你的研究构思、论证逻辑或分析视角，成为论文实质内容的一部分。当AI产出的观点、结构或表述以某种形式出现在你的论文中时，读者和评审者需要知道哪些内容来自AI，哪些来自你自己的思考，这就是引证要求的由来。
政策特别强调“视情况而定”。什么情况下需要引证？可以结合以下几点判断：
- AI输出是否直接进入稿件。如果你把AI生成的一段分析、一个论证框架或一组研究思路直接采用，哪怕后来做了改写，也属于实质性使用，应当披露。
- AI输出是否构成核心贡献。如果AI帮你想到的研究假设、分析角度或创新点成为论文的关键内容，这已经超出“润色”“整理”的范畴，需要引证或说明。
- AI输出是否来自特定来源。如果AI复述了某篇文献的观点，你应当引证原始文献；如果AI综合了多篇文献并形成了新的归纳，那么AI的使用过程本身可能需要披露。
另一项被列为“可接受但有条件”的任务，是写完摘要后请AI润色语言，但前提是AI不得修改、添加或替换主要观点。这一条的核心逻辑是：AI只能做语言层面的调整，不能改变内容的实质。只要AI不实质性地贡献内容，就不需要引证；一旦AI实质性地参与了内容的生成，就进入了需要引证的区间。
判断边界的三条实用标准
综合政策表格，可以把边界判断浓缩为三条可操作的标准：
第一，看AI是否改变了内容的实质。 如果AI只是帮你把句子改得更通顺、把段落组织得更清晰，属于语言润色，通常无需引证。如果AI帮你补充了论据、提出了新观点、调整了论证逻辑，那就属于内容生成，需要引证或披露。
第二，看AI的输出是否直接进入论文。 如果AI的输出只是帮你理解概念、梳理思路，最终论文中的文字和观点都由你独立完成，一般无需引证。如果AI生成的内容以原文、改写或翻译的形式出现在论文中，就需要明确标注。
第三，看读者是否能够区分你的贡献与AI的贡献。 这是引证制度的根本目的。如果一篇论文的读者无法判断哪些论证来自作者本人、哪些来自AI，那么即使AI的使用方式在形式上“可接受”，也应当通过引证或致谢来恢复这种透明性。
过程留痕：提示词日志与研究笔记本
政策中反复出现的一个要求，是把提示词记录在研究笔记本中。这不是建议，而是条件：政策在“使用AI作为写作工具”一行明确写道，需要“在研究笔记本中保存所用提示词的日志”。
对于参与科研项目的学生，这意味着从使用AI的第一天起，就应该建立一份与实验记录同等重要的AI使用日志。建议采用类似下面的格式，每次与AI交互后及时填写：
| 日期 | 工具与版本 | 任务类型 | 提示词原文 | 输出摘要 | 是否直接用于稿件 | 引证处理 |
|---|
记录时注意几个要点。提示词应当保留原文，因为后续判断“AI做了什么”时，提示词是唯一可靠的证据。输出摘要不必复制AI的完整回复，但应记录你采用了其中的哪些内容、弃用了哪些内容。任务类型可以参考政策表格中的分类，比如“文献总结”“观点生成”“语言润色”“结构梳理”等。最后一项“引证处理”填写你最终是否在论文中引证或披露了这次AI使用，以及引证的位置。
这份日志不仅是合规凭证，也是研究过程的一部分。当导师、评审或期刊编辑询问AI使用情况时，一份完整、及时、可核对的日志比任何口头说明都更有说服力。反过来，如果事后补记，提示词可能已经丢失，AI的回复也可能无法回溯，整个研究过程的可追溯性就会打折扣。
常见误区与注意事项
在理解这份政策时，有几个容易踩的误区需要特别提醒。
误区一：AI总结可以替代阅读原文。 政策明确把AI总结定位为“阅读前的起点”，而不是阅读的替代品。如果文献综述完全建立在AI总结的基础上，而没有回到原文核实，那么即使AI的使用本身合规，论文的事实准确性也可能出问题。
误区二：只要不复制AI原文就不需要引证。 政策对“帮助生成和发展想法”的使用要求引证，恰恰说明引证的触发条件不是“复制文字”，而是“内容贡献”。AI帮你想到的观点，即使你用自己的话写出来，仍然属于实质性使用。
误区三：忽略了更严格的上级规定。 政策原文注明地区科学展可能采用更严格的自身政策。如果你参加的是某个具体的科学竞赛或学术会议，应当同时查阅该竞赛或会议的AI使用规则，以更严格者为准。
误区四：把AI生成的参考文献直接当真。 政策没有涉及AI生成引用列表的问题，但AI幻觉是已知风险。AI可能编造不存在的文献、错误拼写作者姓名或张冠李戴。任何由AI提供的引用信息，都必须回到原始数据库或原文核实后才能使用。
最后需要再次强调的是，科罗拉多州立大学的这份政策只是众多学术机构AI使用规范中的一例，且其适用范围是STEM研究项目。不同高校、不同期刊、不同基金项目对AI使用的披露要求各不相同。在具体项目中，最稳妥的做法是：主动向导师或项目负责人确认适用的AI使用规则，保留完整的提示词与研究日志，并在论文的方法部分或致谢中如实披露AI的使用情况。合规的底线不是“不被发现”，而是“经得起核查”。
