2023年12月，科技部监督司发布《负责任研究行为规范指引（2023）》，这是国内首个在国家层面系统回应生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）进入科研流程的专门规范文件。对于正在准备投稿的高校学生和初级科研人员来说，这份指引中关于AI生成内容引用与标注的条款，直接决定了稿件在形式审查和诚信审查环节的合规性。很多同学在投稿前会反复核对参考文献格式、图表规范，却容易忽略一个关键问题：论文中凡是涉及AI生成的内容，是否已经按照指引要求完成了标注与过程说明。本文以该指引为唯一规则依据，逐条拆解其中与AI生成内容引用标注直接相关的条款，并结合投稿前的典型场景，给出可逐项对照的自查清单。
规则来源与适用范围
《负责任研究行为规范指引（2023）》由科技部监督司发布，发布时间为2023年12月，2024年1月起经国内外媒体报道后进入公众视野。指引的定位是覆盖科研活动全过程的规范框架，其适用对象包括研究机构、高等学校、医疗卫生机构、企业及其科研人员。这意味着，高校在读学生只要以研究者身份参与科研产出，无论是撰写学位论文还是向期刊投稿，都处于该指引的约束范围之内。
在AI使用问题上，指引的核心立场可以用一句话概括：生成式AI不得直接用于生成研究申报材料，不得被列为成果作者；当AI被用于生成内容且涉及事实和观点时，必须进行清晰标注并说明生成过程。这一立场与后续各高校、期刊陆续出台的细则在方向上一致，但作为国家层面的规范文件，它是目前判断“是否合规”的最基础依据。需要特别留意的是，指引发布至今已有时间差，各期刊编辑部可能在投稿须知中提出了更细化的披露要求，因此投稿前除了对照本指引，还应同步查看目标期刊的最新作者指南。
指引中约束AI生成内容引用的核心条款
指引中与AI生成内容引用和标注直接相关的条款，主要集中在“研究数据管理”“文献引用”“成果发表”等章节。以下逐条梳理其规范含义。
关于AI生成内容的标注义务。 指引明确指出，使用生成式AI生成内容，尤其是涉及事实和观点表达时，应当予以明确标注，并说明生成过程。这一条款的约束力体现在两个层面：一是“标注”，即读者能够从论文中明确分辨哪些内容由AI生成；二是“过程说明”，即作者需要交代使用了什么工具、在哪个环节使用、如何对输出进行验证和修改。对于投稿稿件而言，这意味着仅仅在文末致谢中笼统写一句“感谢AI工具辅助写作”是不够的，必须具体到内容层面。
关于AI不得列为作者。 指引明确禁止将生成式AI列为成果作者。这一条看似简单，但在实际操作中仍有模糊地带。有些同学会让AI参与文献综述的初稿撰写、数据分析代码的调试、甚至部分章节的润色，这些都属于“使用AI”，但AI不能因此获得署名资格。署名权只属于对研究有实质性智力贡献的自然人，这一立场在国内外科研诚信规范中高度一致。
关于研究数据的真实性与可追溯性。 指引强调科研人员应确保研究数据的真实性和可追溯性。当AI被用于数据处理、统计分析或图表生成时，作者必须能够提供原始数据、处理脚本和AI参与的具体环节说明。投稿后若审稿人要求提供原始数据或分析过程，作者应能完整还原。
关于文献引用的准确性。 指引要求科研人员应准确引用他人成果。这一条款在AI语境下具有特殊含义——AI工具在生成参考文献时经常出现“幻觉引用”，即编造不存在的文献、错误拼写作者姓名或篡改卷期页码。投稿前逐条核对AI生成的参考文献，是引用规范自查中最基础也最容易被忽视的一步。
涉及事实和观点时：标注与生成过程说明的正确做法
指引中“涉及事实和观点”这一限定词非常关键。它划定了标注义务的边界：并非所有AI参与的内容都需要同等强度的披露，但一旦AI生成的内容承载了事实陈述或学术观点，就必须满足“明确标注”和“说明生成过程”两项要求。
在投稿实践中，常见的合规做法有以下几种。
方法学部分的AI使用声明。 如果AI被用于数据分析、文献筛选或图表制作，应在方法学部分或专门的AI使用声明段落中说明：使用了何种AI工具、版本号、具体用途、输入了哪些数据或提示词、如何对输出结果进行核验与修正。这种声明应具体到可复现的程度，而不是泛泛而谈。
正文内嵌标注。 对于AI直接生成的段落或句子，尤其是涉及数据解读、文献观点转述、理论推演等内容，应在相应位置以脚注或括号形式标注“本段由[工具名称]生成，经作者核验修改”。这种做法的好处是让审稿人和读者能够精准定位AI参与的内容，避免整篇论文的AI使用情况模糊不清。
参考文献中的AI工具著录。 当AI工具本身作为被引用的对象时（例如你引用了某AI产品的技术文档或生成内容），应按照目标期刊的参考文献格式进行著录。目前多数期刊尚未给出统一的AI工具引用格式，较为稳妥的做法是参考APA或MLA格式中软件类文献的著录方式，并在投稿前向编辑部确认。
投稿系统中的AI披露勾选。 越来越多的期刊在投稿系统中增设了AI使用披露选项。即使投稿系统没有强制要求，也建议在cover letter中主动说明AI的使用情况，包括使用环节、工具名称和合规声明。这种主动披露有助于建立信任，避免审稿阶段因AI使用问题产生不必要的质疑。
需要警惕的是，指引要求的是“说明生成过程”，而非简单声明“使用了AI”。生成过程的说明至少应包含三个要素：输入了什么（提示词或数据）、AI输出了什么、作者做了什么（核验、修改、补充或推翻）。缺少任何一个要素，都可能导致披露不充分。
引用已撤稿文章为何被禁止，学生应如何替换
指引明确禁止引用已撤稿文章，这一规定在AI时代有了新的现实意义。很多AI工具在生成文献综述时，会引用到已被期刊撤稿的论文，因为这些论文仍残留在训练数据或某些数据库中。对于学生而言，误引撤稿文献不仅是引用规范问题，还可能引发更严重的诚信质疑——审稿人可能会认为作者没有对文献进行基本的事实核查。
为什么禁止引用撤稿文章。 撤稿意味着期刊正式声明该论文的结论或方法存在严重问题，其内容不再具有学术有效性。引用撤稿文章，等于在学术传播链条中继续扩散错误信息。指引将这一禁令写入规范，是为了维护学术文献体系的可靠性。需要区分的是，在批判性讨论中提及某篇撤稿文章（例如讨论科研不端案例）属于合理使用，这与“引用其结论作为论据”有本质区别。
投稿前如何识别撤稿文献。 建议在参考文献定稿前，对每一篇文献进行撤稿状态核查。常用的核查途径包括：Retraction Watch数据库、PubMed的撤稿标记、中国知网和万方数据中的撤稿声明、以及期刊官网的撤稿公告。对于AI生成的参考文献列表，这一核查步骤尤其不可省略。
撤稿文献的替换策略。 当发现引用了撤稿文章时，应首先判断该文献在你的论文中承担的功能：是支撑某个具体数据，还是代表某种研究视角，或是作为方法学参考。根据功能定位，可以采取以下替换路径：查找该领域后续发表的修正性研究或替代性文献；回溯撤稿文章引用的原始文献，直接引用一手来源；搜索该研究方向的系统综述或Meta分析，用更新的综合证据替代单一文献。替换完成后，应在文献核查记录中注明替换原因，以备投稿后审稿人询问。
投稿前AI引用与标注自查清单
以下清单根据《负责任研究行为规范指引（2023）》的条款要求设计，适用于投稿前的最后一轮自查。建议逐项核对，并保留核查记录。
AI使用披露完整性自查
- 论文中所有AI直接生成的内容（文字、数据、图表、代码）是否已在相应位置标注？
- 是否在方法学部分或专门的AI使用声明中说明了工具名称、版本、用途和生成过程？
- 是否存在AI生成但未标注的内容，尤其是涉及事实陈述和观点表达的部分？
- 是否在cover letter或投稿系统中主动披露了AI使用情况？
引用规范自查
- 参考文献列表中的每一篇文献是否都经过人工核对，确认真实存在且信息完整？
- 是否已逐篇核查撤稿状态，确认无撤稿文献被引用？
- 对于AI生成的参考文献，是否核对了作者姓名、年份、卷期页码的准确性？
- 是否确认所有引用都有对应的正文标注，且引用内容与原文一致？
署名与作者贡献自查
- 是否确认AI工具未被列为作者或致谢对象？
- 所有作者是否都知晓并同意论文中AI的使用情况？
- 作者贡献声明中是否如实反映了各作者的实际贡献，包括对AI输出的核验工作？
数据与过程可追溯性自查
- 如果AI参与数据处理，是否保留了原始数据、提示词和AI输出记录？
- 是否能够向审稿人或编辑部完整说明AI在数据分析中的具体作用？
- 论文中的图表数据是否经过人工验证，确认与原始分析结果一致？
目标期刊要求核对
- 是否查阅了目标期刊最新的作者指南中关于AI使用的规定？
- 如果期刊有专门的AI披露表格或格式要求，是否已按要求填写？
- 是否确认本稿件的AI使用情况符合期刊的允许范围？
自查完成后，建议将上述核查过程记录存档。这份记录不仅是合规性的证明，也是日后应对审稿人质询的重要依据。科研诚信的维护，本质上依赖的是可追溯的过程记录而非事后的口头解释。《负责任研究行为规范指引（2023）》为AI进入科研流程划定了基本边界，而投稿前的逐项自查，正是将规范从文件转化为实践的关键一步。
