合作论文里关于生成式AI的分歧，往往不是"能不能用"，而是"谁知道谁用了什么"。三位作者分别用不同工具做过文献初筛、语言润色和代码调试，投稿时却由通讯作者在文末写一句"本文使用AI工具辅助语言润色"。这句话既覆盖不了实际情况，也很难让编辑核查。要让披露经得起追问，团队需要在写作阶段就把分散的个人使用记录，整理成一份口径统一、能对应到具体作者和具体环节的材料。
一、先确认按谁的规则披露
生成式AI的披露要求目前没有全球统一文本，同一篇稿件可能同时受几套规则约束。动笔填写任何声明之前，通讯作者应先确认适用顺序。
第一顺位是目标期刊的作者须知与AI政策。 这是最直接、也最容易被执行编辑据以退稿的依据。检索到的期刊规范在披露位置上差异明显：有的要求集中写在文末的声明或致谢中，有的要求凡对研究设计、数据处理或方法流程产生实质影响的，必须在研究方法章节另作说明；有的期刊还引入了结构化框架，例如《教育资料与图书馆学》发布的AI資訊透明規範（检索到的版本为第二版）采用"AIxCRediT"模式，把CRediT的14类贡献者角色与AI使用分类、AI参与程度分级结合起来，要求作者按环节说明人类贡献与AI辅助的类型和程度。
第二顺位是出版机构与行业组织的共识性文件。 例如COPE关于作者资格的立场、医学出版领域的AMEE Guide No.192《When and how to disclose AI use in academic publishing》，以及GAIT 2024这类针对科学写作透明度的专门指南，都可用于判断"什么算需要披露的使用"。国内期刊方面，中华医学会杂志社已就论文写作与评审过程中使用生成式AI作出规定；《厦门大学学报（哲学社会科学版）》的生成式人工智能使用规范（试行）则援引了《负责任研究行为规范指引（2023）》《人工智能生成合成内容标识办法》等文件作为依据。这些文本的共同点是把披露定位为透明性义务，而不是可选的礼貌说明。
第三顺位是所在学校、学院与资助方的要求。 学位论文、毕业设计、基金结题材料对AI使用的记录要求可能严于期刊，团队记录应取其中最严格的一套，避免后期返工。
需要提醒的是，不能用"某刊允许"推导"所有刊都允许"，也不能用往年投稿经验替代现行条款。本文所引政策信息检索于撰写前一个月内，各刊条款仍在更新，投稿前应以期刊官网和本单位最新文件为准。
二、统一口径要定三件事
团队口径不一致，通常不是因为有人故意隐瞒，而是没人规定"记到什么程度"。通讯作者在项目启动或写作启动时，至少要和所有作者确认三个决定。
披露单位：以"作者—环节—工具"为最小单元
"本文使用了AI"是最难核查的表述。可核查的最小单元应包含：哪位作者、在哪个研究或写作环节、使用了哪一类工具。同一作者在多个环节使用，应分行记录；同一环节多人使用，应分别记录。
颗粒度：区分辅助性使用与实质性影响
语言润色、格式整理、文献摘要翻译，与"由AI生成分析代码""用AI完成讨论部分的论证框架"，披露方式和审稿人的关注程度完全不同。团队应约定一条内部判断线：如果去掉AI的产出，研究结论、方法路径或论证结构会发生变化，就按实质性影响处理，写进方法或专门说明；如果只是表达层面的改写，按辅助性使用在声明中概括。
位置：不同位置写不同内容
声明或致谢回答"用了什么工具、做什么用"；方法章节回答"如何影响研究过程、如何验证"；作者贡献声明回答"哪位作者负责哪部分、谁核验"；附录可放提示词要点、核查记录或复现说明。把方法层面的信息只写在致谢里，是最常见的口径错位。
三、建立一张团队共用的记录表
汇总的载体不必复杂，一张所有作者都能编辑的表格即可，但字段要能回答"谁用了什么、写到哪、由谁复核"。
| 字段 | 填写要求 |
|---|---|
| 作者 | 实名，不用昵称或缩写 |
| 环节 | 文献检索、数据清洗、统计分析、建模、图表制作、翻译润色、初稿起草、修改回复等，按实际拆细 |
| 工具与版本 | 写明工具类别与版本，注明使用日期；同一工具不同版本能力差异较大 |
| 输入内容 | 输入的是公开文献、自采数据、未发表结果还是整段草稿 |
| 产出去向 | 落到稿件的哪一节、哪张表、哪段代码或哪份补充材料 |
| 人工验证方式 | 逐条核对原文、结果复算、代码审查、同行复核等 |
| 验证人 | 具体到人，不能写"课题组" |
| 留痕位置 | 提示词要点、比对版本、核验记录存放处 |
填写时有几条经验规则：一行只记一次相对独立的使用，不要合并成"用了若干AI工具"；不要用"ChatGPT"这类产品名代替工具类别与版本；产出必须落到具体位置，凡是记不清落在哪里的使用，通常意味着它没有被真正整合进稿件，也就不该出现在最终声明里。
这张表同时也是通讯作者的核验底稿。它不需要随稿件投出，但要能在编辑或审稿人质询时，快速还原任何一条披露的来龙去脉。
四、分析、建模与写作：作用说明的写法差异
不同环节的AI使用，验证成本和审稿风险并不相同，说明方式也应有所区别。
数据分析与建模。 涉及代码生成、统计方法选择或模型调参时，重点不是声明"用过AI"，而是说明结果如何被独立验证：是否由另一位作者复算关键数值、是否审查过生成的代码逻辑、是否做过敏感性分析。只写"AI辅助分析"而不交代验证，等于把可复现性问题留给读者。
文献检索与综述。 检索到的期刊规范普遍强调引文真实性由作者负责。AI生成的参考文献条目可能不存在或信息错位，凡经AI环节产生的引文，必须回到原始文献逐条核对，核对人应记入表格。综述类稿件尤其要避免"AI归纳的结论"直接进入正文论证。
写作与语言。 翻译和润色是使用最普遍、争议相对较小的场景，但仍需说明，且不能借此规避对内容的责任。检索到的规范普遍要求：AI不得列为作者，不得承担问责；论文的核心论证、研究结论与学术判断必须由署名作者完成并负责。把"由AI起草讨论部分"写成"语言润色"，一旦被比对发现，性质就从披露不完整变成陈述不实。
图表与多媒体。 生成式工具产出的图像、示意图在多数期刊受到更严格限制，涉及数据图形时原则上应由作者依据真实数据制作。团队应在表格中单列此类使用，不要与文字润色混在一起。
五、通讯作者的核验动作
通讯作者的责任不是替所有人写声明，而是确保声明与事实一致。可操作的做法是四个动作。
完整性核对。 按作者名单逐一确认：每位署名作者是否都报告了自己的AI使用，包括"未使用"的明确回复。沉默不等于没用过。
实质性判断。 对表中每一条记录，判断它属于辅助性使用还是实质性影响，据此决定写进声明还是写进方法。判断存疑时取更严格的一档，多做说明不会损害稿件，遗漏说明会。
证据抽查。 从表中抽取高风险条目验证：引文是否真实存在、关键数值能否复算、代码能否运行、被AI改写过的段落是否仍表达作者原意。抽查比例可由团队自定，但实质性影响的条目应全部核验。
口径统一。 检查全文术语、时态与位置是否一致：声明中写的工具与版本，是否与表中一致；方法章节描述的使用环节，是否都能在表中找到对应行；作者贡献声明中的分工，是否与AI使用记录冲突。
核验过程本身要留痕。邮件确认、共享文档的版本记录、核验清单签字，都是日后说明"团队已尽核验义务"的依据。如果某位作者已毕业或联系不上，无法确认其使用情况，应如实向团队说明并在稿件中采取保守表述，而不是默认"应该没问题"。
六、责任边界划在哪里
责任边界不清，往往源于一个误解：以为披露是"给AI备案"。实际上披露的对象是作者的行为。
AI不承担任何责任。 它不能署名，不能作为贡献者，也不能在出问题时被追责。所有问责回到署名作者。
每位作者对自己环节的真实性负责。 数据是否真实、引文是否准确、自己写下的段落是否表达自己的判断，这些问题不能推给"工具生成的"。
通讯作者承担汇总与最终核验责任。 这包括发起记录、判断实质性、抽查证据、确认声明文本。通讯作者不必亲自复算每一项分析，但必须确认"有人复算过、结果记录在案"。若通讯作者本人也使用了AI，同样要进入表格，不能自审自记。
导师或项目负责人的角色是设定标准。 在课题组成立时就明确记录要求，比投稿前突击补表有效得多。
有几类边界情形值得提前约定：外单位合作者的使用记录由谁收集；润色公司服务中内置的AI功能是否计入；写作软件、翻译插件、文献管理工具的自动AI功能是否属于需要披露的使用。最后一点常被忽略——很多工具已默认启用生成功能，作者可能并未意识到自己"用了AI"。团队应在表格中单列"工具内置AI功能"一栏，避免无意漏报。
七、投稿前检查清单
- 已确认目标期刊现行AI政策与披露位置要求，并核对版本日期。
- 每位署名作者（含通讯作者）均已提交使用记录或明确回复未使用。
- 记录表字段完整，产出均能对应到稿件具体位置。
- 实质性影响的使用已写入方法章节，而非仅在致谢中一笔带过。
- 所有AI环节产生的引文已回原文逐条核对，核对人可查。
- 关键数据、代码或模型结果已由第二人复算或审查。
- 声明中的工具名称、版本、用途与记录表一致。
- 作者贡献声明与AI使用记录无冲突。
- 核验过程有书面留痕，团队内部可追溯。
- 全文未出现将AI列为作者、致谢对象或责任主体的表述。
口径统一带来的不只是合规。当团队能清楚说出每一处AI使用落在哪里、由谁验证，稿件的方法透明度会同步提高，审稿人对数据与论证的信任也更容易建立。反过来，一份含糊其辞的声明，往往正是团队自己也说不清过程的信号。
