投稿前如何按40本顶刊更新的AI使用规则自查：AI生成图表、文献引用与审稿环节的禁用边界

据公开报道，Cell Press、Science 家族等约 40 本期刊在近期集体更新了生成式人工智能使用规则，把过去分散在各刊作者须知里的要求，收敛成几条更明确的边界：AI 不能署名；由 AI 撰写或参与撰写的文献不能作为引用来源；未经编辑许可不得使用 AI 生成图像与多媒体；审稿人不得用 AI 生成或撰写审稿意见。对准备投稿的研究生和青年科研人员来说，真正麻烦的不是记住这四句话，而是判断自己手里的稿子有没有踩到线上——尤其是那张用 AI 工具画出来的机制图、那条从对话模型里问出来的参考文献、以及帮导师审稿时顺手让 AI 润色过的意见。

本文按“署名与责任、引用来源、图像与多媒体、审稿环节”四个维度拆解这些禁用边界，并在最后给出一份可以逐项勾选的自查表。需要说明的是，期刊政策更新频繁，本文所引内容的检索时点为撰稿当周，投稿前请以目标期刊官网现行 AI 政策页面为准，不要把本文当作任何一家期刊的正式规定。

先确认规则来源与适用场景

这一轮更新的规则并非一份统一的“行业公约”，而是各出版集团在同一时间段内对自家政策的重申与细化。不同集团的严格程度并不一致，同为图像问题，Elsevier 总政策与 Cell Press 的具体执行口径就有差别，后者更严。因此自查的第一步不是记条款，而是确认三件事：你投的是哪家集团、哪本刊；该刊是执行集团总政策还是有单独的 AI 条款；你的稿件里哪些部分属于“AI 参与”。

从公开报道披露的内容看，这轮规则大致覆盖以下出版方：

• Science 家族，包括 Science、Science Advances、Science Translational Medicine 等；
• Cell Press，包括 Cell、Cell Stem Cell、Cell Reports Medicine、Cell Metabolism 等，执行 Elsevier 的 AI 政策并在图像问题上另有加严；
• 材料、生物医学工程等领域的若干期刊，与上述集团共同构成报道所称的约 40 本。

适用范围上，规则约束的不只是“正文是不是 AI 写的”，还包括图注、致谢、投稿信、方法部分的工具说明，以及审稿意见这类通常不随论文发表、但同样属于学术工作的文本。

维度一：署名与责任

AI 不能出现在作者列表里

这是各刊表述最一致的一条。无论模型在选题、写作、绘图、润色中参与了多少，它都不能被列为作者，也不能被写成“共同作者”“通讯作者”。原因不难理解：署名意味着对研究设计、数据真实性、结论可靠性承担责任，而 AI 无法承担这种责任。

实操上需要注意一个容易被忽略的细节：有些作者会把“AI 辅助”写进作者单位或致谢开头，形式上很像是把工具当成了合作者。更稳妥的处理是，作者列表只写人，AI 的参与统一放到致谢或专门的 AI 使用声明中。

披露的位置和颗粒度

Science 家族的要求比较具体：在投稿信和致谢中注明 AI 使用情况；在方法部分写明完整的提示词、工具名称和版本；作者需要检查输出的准确性以及潜在抄袭。这三处各有分工——投稿信给编辑一个总体提示，致谢面向读者，方法部分则提供可复现的技术细节。

Springer Nature 的政策还提供了一个现实理由：明确声明 AI 使用不会对编辑决定产生负面影响，而不声明反而可能触发编辑的调查核实，拖慢审稿流程。换句话说，披露不是“自曝其短”，而是减少不确定性。

自查时可以问自己：

• 我用的工具，名称和版本号写清楚了吗？
• 提示词是概括描述，还是按要求给出了完整内容？
• 输出结果我逐句核对过吗，尤其是数字、单位、术语和引文？

作者责任不因使用 AI 而转移

所有规则背后是同一条原则：AI 参与的每一个环节，责任仍然落在署名作者身上。数据是否真实、图表是否忠实于原始结果、参考文献是否存在，这些判断不能外包给工具。审稿人不会因为“这是 AI 写的”而降低要求，编辑也不会因此免除核查。

维度二：引用来源

AI 撰写或参与撰写的文献不能作为引用来源

Science 家族明确写出：由 AI 撰写或参与撰写的文献不能作为引用来源。这条规则针对的是近两年出现的一类新情况——把对话模型的输出当成“文献”写进参考文献表。

实践中常见的三种踩线方式：

• 直接让模型“给出几篇相关文献”，把返回的条目原样放进参考文献表；
• 把模型生成的综述性段落当作二手文献引用；
• 引用一篇真实存在的论文，但页码、卷期、作者顺序来自模型输出，未逐项核对。

第一种和第二种属于规则直接禁止的情形；第三种更隐蔽，属于引用信息失真，同样会在审稿或校样阶段暴露。

自查的重点是“回到原文”

判断一条参考文献能不能用，标准不是“它看起来像真的”，而是“我能打开原文并确认它支持我写的这句话”。可操作的核验顺序是：

1. 用 DOI 或期刊官网检索，确认文献真实存在；
2. 核对作者、年份、卷期、页码与原文一致；
3. 打开原文，确认被引用的结论确实出现在文中，而不是二手转述；
4. 确认该文献本身不是由 AI 撰写或参与撰写的产物。

任何一步无法完成，就换一条可核验的文献，而不是保留一个“大概是这个意思”的条目。AI 生成参考文献是高风险区，因为模型对不存在的文献会给出格式完美、内容合理的假条目，仅凭格式无法识别。

维度三：图像与多媒体

这是本轮规则中分层最细、也最容易误判的部分。“AI 生成图表能不能用”没有统一答案，取决于图像的内容来源和期刊的具体口径。

可以使用的情形：有可核验的输入

按公开报道归纳的通用规则，以下三类在满足披露条件时可以使用：

• 由数据集生成的图表，例如统计图、热图、散点图；
• 计算结果的可视化，例如模拟结果的三维渲染；
• 根据作者自己的内容绘制的示意图，例如机制图、流程图。

前提有两个：一是披露模型与用途，二是有可核验的底层输入——数据、代码或原始素材可供检查。同时要在图注中单独标注 AI 参与情况，并写入文中的 AI 声明。也就是说，判断标准不是“图是不是 AI 画的”，而是“这张图背后有没有真实、可查的数据”。

非生成式的机器学习工具，例如用于图像分割、修复、增强的模型，只要不歪曲原始内容，也可以使用，同样需要披露。这类工具在显微图像处理中很常见，关键界限是“处理”不能变成“改造”。

不能使用的情形：没有可核验的输入

没有可核验输入的 AI 生成图像，一律不允许。典型场景包括：用文生图模型画一张“示意图”充当实验装置图；用生成式工具补全缺失的实验图像；用 AI 生成封面图或图形摘要中的写实素材，使人误以为是观测结果。

Cell Press 的口径更严格：展示实验或观察数据的图像不得用 AI 生成或修改，连亮度、对比度、色彩平衡的调整也不能用 AI 做；原始未处理数据须随时可供编辑和审稿人查验。封面图原则上不允许使用生成式 AI，只有当 AI 本身是论文研究内容的组成部分时，编辑才可能例外批准。

这里有一个容易被忽视的冲突点：日常修图软件里已经集成了 AI 增强功能，一次“自动优化”就可能落在“用 AI 修改实验图像”的范围里。对投稿 Cell Press 系列期刊的作者，稳妥做法是对原始图像只做全局、可记录的线性调整，并保留原始文件。

Science 家族的规定则是：AI 生成的图像和多媒体（包括图表）未经编辑明确许可不得使用，以生成式 AI 本身为研究对象的论文可例外。这意味着即便你的图有数据支撑，若使用了生成式模型出图，也应先与编辑沟通，而不是默认允许。

图注和声明怎么写

一个可用的写法是分层说明：图注中一句话点明“本图由某工具基于某数据集生成/绘制”，正文 AI 声明中交代工具名称、版本、用途和人工核查方式，方法部分给出可复现的处理步骤。避免只写“AI 辅助绘制”这种无法核查的表述。

维度四：审稿环节

审稿人可以用 AI 做什么

公开报道给出的边界相对清晰。允许的用途包括：改善审稿意见的措辞和结构、整理笔记、生成 CONSORT、PRISMA 等核查清单。这些用途的共同点是，AI 处理的是审稿人自己的思考产物，而不是稿件本身。

禁止的用途包括：把稿件上传到公共或不安全的工具；让 AI 生成完整的审稿报告或录用建议。前者是保密问题——未发表稿件属于作者托付给审稿人的机密材料，上传即构成泄露风险；后者是判断权问题——是否录用必须由审稿人自己作出。

机构提供的企业版工具或本地模型风险较低，可在核实数据政策后有限使用。报道中给出的一个实用做法是：拿自己的笔记去问 AI，不要把稿件原文贴进去。例如问“小样本随机对照试验常见的局限有哪些”，而不是问“这篇文章够不够发表”。

Science 家族则直接规定，审稿人不得使用 AI 生成或撰写审稿意见。Cell Press 规定，审稿人和编辑在评审过程中不得使用非私有的生成式 AI 工具。两家的严格程度不同，但方向一致：保密性优先，判断权保留在人手里。

作者一侧的对应问题

如果你是被审稿的一方，需要留意两点。一是不要在研究本身之外，要求审稿人或者编辑接受由 AI 生成的答复；回复审稿意见时若使用了 AI 润色，应按目标期刊要求判断是否需要披露。二是不要在投稿信中要求“请用 AI 工具辅助审稿”，这类请求没有依据，也不会被采纳。

投稿前逐项自查表

以下清单可按目标期刊调整，建议在提交前逐项勾选，并保留一份填写记录。

三个高频问题的直接回答

AI 生成图表能不能用？ 取决于图里有没有可核验的输入。基于自有数据、计算结果或自有素材生成并绘制的图表，在披露模型与用途、图注单独标注、底层数据可供检查的前提下可以使用；没有可核验输入的生成图像一律不允许；展示实验或观察数据的图像，在 Cell Press 系列期刊中不得用 AI 生成或修改，Science 家族则需编辑明确许可。

AI 生成的文献能不能引用？ 不能。由 AI 撰写或参与撰写的文献不得作为引用来源；模型给出的条目必须回到原文核验，无法打开原文的一律替换。

审稿环节能不能用 AI 辅助？ 可以用于改善措辞、整理笔记、生成核查清单，但不能把稿件上传到公共或不安全的工具，不能由 AI 生成完整审稿报告或录用建议；Science 家族不允许审稿人用 AI 生成或撰写审稿意见，Cell Press 不允许审稿人和编辑使用非私有的生成式 AI 工具。

把合规变成可追溯的流程

这轮规则真正改变的，不是“能不能用 AI”，而是“用了之后能不能说清楚”。声明本身不等于免责，编辑和审稿人判断的依据仍然是研究本身是否可靠、数据是否可查、图像是否忠实。

对个人来说，最省力的做法是把合规嵌入现有工作流，而不是在投稿前临时补救：

• 建立一份 AI 使用记录，逐条写明日期、工具与版本、用途、提示词要点、人工核查方式；
• 图表处理保留原始文件与中间文件，命名可追溯；
• 参考文献统一从数据库导出，不手工转录模型输出；
• 投稿前把目标期刊的 AI 政策页面打印或存档，注明检索日期，防止政策更新后无从对照。

政策会继续变，四类边界也可能进一步细化。把“来源可查、责任在人、披露充分”这三条固定下来，大多数具体条款的判断就不会偏离太远。