在高校学术写作中，生成式人工智能（GenAI）工具的辅助使用日益常见，如何恰当披露其作用并确定引用位置，成为学生与初级科研人员需解决的核心问题。UNIGE、Bath 与 NTU 作为不同地区的顶尖高校，已分别发布公开指南，明确了相关披露要求。这些指南的核心差异在于对使用场景的区分，形成了“生成性使用”与“润色性使用”两类处理路径。
UNIGE 的《Referencing the use of generative AI》与《Faculty of Science Directive on the Use of Generative Artificial Intelligence》强调，学生必须参考授课教师的具体指示，并对 GenAI 输出进行批判性评估。指南指出，当 GenAI 被用于生成文本或支持关键分析时，需在正文中标注相关使用；对于较轻微的编辑或建议，则可通过方法部分统一说明或在脚注中一并列出，而非每次单独引用。Bath 的《Generative AI: How to reference AI resources》进一步细化了操作实践，建议对每次编辑或句子润色仅作整体认可（acknowledge），无需逐句标注；但若 GenAI 生成了完整段落、数据集或原创框架，则应将其视为实质性贡献，纳入方法部分说明或参考文献表。NTU 指南则突出透明度原则，鼓励在论文方法或致谢环节简要披露 GenAI 工具名称、具体任务及版本，以确保读者能理解工具对结果的影响。
这种差异源于使用性质的本质区别。生成性使用指 GenAI 直接输出可直接融入论文的新内容，例如基于提示词生成的完整文献综述段落或实验设计框架，此时需在正文中标注“本文部分内容由 GenAI 辅助生成”（或类似表述），以体现学术责任；或在方法部分统一说明工具使用场景与版本，以便后续审稿人追溯；若输出内容接近现有文献，则可列入参考文献表作为工具本身。润色性使用则侧重于句子优化、拼写校正或风格调整，如利用 Grammarly 微调文句，此类情况可仅在方法部分作总体说明，无需逐句正文引用或列入参考文献表。Bath 明确指出，不必为每次 spell-checking 或句子微调单独标注，以免过度累赘；UNIGE 则要求仅对授权使用的场合进行必要披露，NTU 则视工具为辅助手段而非独立作者。
判断路径可简化为以下场景：若 GenAI 生成了可直接采用的原创内容（如特定分析结论），优先在方法部分或正文标注使用名称与版本；若仅辅助润色文句或校对，采用方法部分统一说明即可；若输出内容可视为文献来源（如生成参考列表），则纳入参考文献表。无论采用哪种方式，均需确保输出内容经自己批判性验证后方可使用，并始终以授课教师或目标期刊的具体要求为准。UNIGE、Bath 与 NTU 指南均提醒，个人责任始终在于学术内容的准确性与原创性，AI 仅为工具而非替代思考过程。建议学生在提交前对照最新官方文件，并记录每次使用场景与披露方式，以符合学术规范与期刊投稿标准。
