AI论文“抄观点不抄字”引激辩

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2025年09月22日

　　人工智能（AI）生成的科研成果正引发学界对“思想抄袭”的激烈争论。

AI论文“抄观点不抄字”引激辩
图片来源于网络，如有侵权，请联系删除

　　《自然》杂志日前一则报道称，部分研究人员发现，一些标注为大型语言模型生成的论文，虽未直接复制文字，却存在挪用他人研究方法或核心观点且不标注出处的情况，即“抄观点不抄字”。

AI论文“抄观点不抄字”引激辩
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　　但对这种“思想抄袭”或“思想挪用”的指控，有学者及AI研发团队予以否认。

图片来源：AI生成

“思想挪用”案例频引争议

　　今年1月，韩国高等科学技术研究院研究员朴炳俊收到印度班加罗尔科学研究所“揭发团队”的邮件，被告知一款名为“The AI Scientist”的工具生成的未正式发表手稿，疑似使用了他论文中的研究方法，却并未署名。“The AI Scientist”由东京Sakana AI公司于2024年推出，是计算机科学领域全自动科研工具的代表，能通过大型语言模型生成思路、自主编写运行代码，并撰写研究论文，且会明确标注为“AI生成”。

　　朴炳俊核查后发现，该AI手稿虽提出了新架构，与他的论文主题不同，但两篇论文的核心方法高度相似。

　　发现这一问题的印度“揭发团队”指出，类似情况并非个例。他们在今年2月发表的研究中提到，经外部专家评估，多个AI生成手稿存在未直接复制文字，却挪用他人观点且不署名的现象。这些由大型语言模型生成的研究观点表面看似新颖，实则是“巧妙地抄袭”，其原创性难以验证。

　　此外，“揭发团队”还发现，Sakana AI今年3月宣布的、首篇通过国际学习表征会议研讨会同行评审的全AI生成论文，疑似挪用了2015年发表的一项研究中的核心成果，且未标引用，同时，其还借鉴了另一篇2015年的未署名手稿。专家评估认为，这篇AI论文与2015年的研究相似性达到了5级，即具有极高的相似性。

　　为进一步验证，“揭发团队”选取了美国斯坦福大学团队2024年发布的4份AI生成研究方案、Sakana AI的10份AI手稿，以及与Sakana AI使用相同方法生成的36份新方案，邀请13位领域专家按“5级相似度量表”评估（5级为方法完全对应，4级为融合2—3项前人成果）。结果显示，24%的AI生成作品达到4—5级相似度。

如何定义“抄袭”仍存分歧

　　针对上述指控，“The AI Scientist”研发团队予以否认，称“抄袭指控不实，毫无根据且应被无视”。团队表示，被质疑的AI手稿与前人研究假设不同、应用领域各异，即便方法存在部分关联，也只是“未引用相关文献”，这在人类研究者中也属常见现象，且团队已承认工具存在引用不足问题，但强调AI生成成果并非抄袭。

　　学界对“是否构成抄袭”的判断也存在分歧。美国佐治亚理工学院机器学习研究员本·胡佛认为，朴炳俊提及的AI论文与他本人的研究相似度仅为3级，“远不足以构成抄袭”。韩国高等科学技术研究院研究生白真宥则指出，新颖性本身就具有主观性，人类评审在学术会议中也常就何为原创争论不休。

　　朴炳俊本人虽认为其研究与AI论文的方法相似度达5级，但也表示“这未必符合法律或伦理层面的抄袭定义”。

　　柏林应用科学大学专家德博拉·韦伯-伍尔夫指出，争议根源在于“抄袭”定义的认知差异：部分计算机科学家认为抄袭需“主观故意欺诈”，但她主张“意图不应作为判断标准”，因为AI没有主观意识，且现有AI系统无法追溯观点来源。她引用国际学术诚信中心前主任泰迪·菲什曼的定义：“未恰当标注他人可识别的观点或成果，且存在原创性预期时，即构成抄袭”。

现有学术体系饱受冲击

　　争议背后，是AI科研对现有学术体系的深层挑战。德国锡根大学机器学习专家乔拉恩·比尔指出，计算机科学等领域每年论文数量激增，研究者本就难以验证自身观点的新颖性；而大型语言模型通过重组训练数据生成观点的特性，会加剧学术信用流失，因为AI天然倾向于借鉴前人成果。

　　更关键的是，“思想抄袭”的验证尚无有效解决方案。韦伯-伍尔夫坦言，目前没有统一方法能证明“思想抄袭”与“文字抄袭”不同，观点挪用难以量化。新加坡南洋理工大学AI研究员刘阳也表示，现有技术可检测句子语义相似度，但“观点或概念层面的相似度检测研究极少”。

　　研究测试显示，商业抄袭检测工具Turnitin未能识别出专家判定的AI论文来源文献，学术搜索大型语言模型工具OpenScholar仅识别出1篇。

　　“The AI Scientist”虽会通过“大型语言模型生成关键词+语义学者搜索引擎+大型语言模型评估”的流程验证原创性，但比尔认为，该过程过于简化，因为关键词难以完整概括观点，搜索引擎可能遗漏关键文献，无法媲美领域专家的判断。

AI使用标准亟待明晰

　　面对争议，学界普遍认为需规范AI科研工具的使用。

　　新加坡国立大学计算机科学家靳民彦表示，AI工具终将普及，关键是找到正确的使用方式。“The AI Scientist”研发团队则表示，其成果仅是“概念验证”，旨在证明“AI生成科研论文已具备可行性”，未来这类系统有望实现“重大原创发现”。团队同时承认AI生成论文存在质量问题，建议当前阶段仅将这一工具用于“启发思路”，研究者需自行验证其输出内容的可靠性。

　　目前，关于AI生成科研成果的学术规范尚未成形，如何平衡AI的科研辅助价值与学术诚信，仍是学界亟待解决的课题。（记者 张梦然 实习生 周思彤）

 【责任编辑:朱家齐】
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              2024年绿色电力行业市场调查及发展趋势研究 国家能源局：度夏期间全国电力供应有保障 2024年4月29日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 325 14 国家能源局综合司副司长、新闻发言人张星在4月29日的例行新闻发布会上所提及的关于今年迎峰度夏期间全国电力供应的形势，展现了一个既总体有保障，又局部存在挑战的复杂画面。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 国家能源局综合司副司长、新闻发言人张星在4月29日的例行新闻发布会上所提及的关于今年迎峰度夏期间全国电力供应的形势，展现了一个既总体有保障，又局部存在挑战的复杂画面。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 首先，从总体上看，全国电力供应是有保障的。这得益于国家能源局和相关部门的精心组织和提前预判，通过一系列的政策和措施，确保了电力生产的稳定性和连续性。此外，随着新能源技术的不断发展和应用，以及电力基础设施的不断完善，全国电力供应能力得到了进一步提升。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 然而，也必须注意到，局部地区在高峰时段可能会存在电力供应紧张的情况。这主要集中在内蒙古以及华东、华中、西南、南方区域的部分省份。这些地区的电力需求量大，同时受到地理环境、资源分布等多种因素的影响，电力供应存在一定的压力。 更为严重的是，如果出现极端性、灾害性天气，电力供应紧张的情况可能会进一步加剧。极端天气可能导致电力设施受损，影响电力生产和输送，从而对电力供应造成严重影响。 面对这样的形势，国家能源局提出了“常态供应有弹性、局部短时紧张有措施、极端情况应对有成效”的目标，并明确了具体的应对措施。这包括加强电力监测预警，确保高峰时段充分发挥保供潜力，加快支撑性电源建设投产，以及指导各地做细做实工作预案等。 这些措施的实施，不仅有助于保障今年迎峰度夏期间的电力供应安全稳定，也为未来的电力供应提供了有益的经验和借鉴。同时，也提醒我们，面对复杂多变的电力供应形势，我们需要保持清醒的头脑，加强预警和应对能力，确保电力供应的可靠性和稳定性。 总的来说，虽然今年迎峰度夏期间全国电力供应总体有保障，但我们也应充分认识到局部地区和极端天气可能带来的挑战。只有通过多措并举，全力确保电力安全稳定供应，我们才能为经济社会的持续健康发展提供坚实的电力保障。 据中研产业研究院分析： 风能、太阳能等可再生能源技术的不断突破和创新，使得绿色电力的发电效率和可靠性得到了显著提升。同时，储能技术、智能电网等配套技术的快速发展，也为绿色电力的稳定供应和高效利用提供了保障。这些技术进步使得绿色电力在能源结构中的比重逐渐增加，为行业的持续发展奠定了基础。 绿色电力行业发展现状呈现出积极的趋势。随着可再生能源技术的不断突破和创新，绿色电力的发电效率和可靠性得到了显著提升。同时，储能技术、智能电网等配套技术的快速发展，为绿色电力的稳定供应和高效利用提供了保障。 从国家能源局的数据来看，我国可再生能源已成为保障电力供应的新力量。2023年，我国可再生能源总装机突破14.5亿千瓦，占全国发电总装机超过50%，历史性超过火电装机发电量，占全社会用电量的比重也在逐步提升。这显示了绿色电力在能源结构中的地位越来越重要。 在电力现货市场建设、电价改革等方面，电力行业也在持续优化。电力企业营收规模将继续增长，盈利能力更趋稳定且逐步回升。政策环境方面，各地继续低碳转型发展且因地制宜各有侧重，鼓励新能源项目与电网企业、用户等通过签订长周期差价合约参与电力市场，推动绿色电力交易。 此外，智能电网能有效整合可再生能源，推动清洁能源的大规模应用。大数据与人工智能技术在电力行业的应用也日益广泛，为电力行业的绿色发展提供了有力支撑。 然而，绿色电力行业的发展也面临一些挑战，如部分地区夏冬两季用电高峰时期供需紧平衡、新能源消纳和并网接入等问题。但总体来看，绿色电力行业的发展前景是积极的，随着技术的不断进步和政策的持续支持，绿色电力将在未来能源结构中占据更加重要的地位。 从国家能源局了解到，2023年，我国可再生能源成为保障电力供应的新力量，总装机年内连续突破13亿、14亿大关达到14.5亿千瓦，占全国发电总装机超过50%，历史性超过火电装机发电量3万亿千瓦时，约占全社会用电量的1/3，风电光伏发电量已超过同期城乡居民生活用电量，占全社会用电量比重突破15%。电力安全供应稳定。 绿色电力是指利用特定的发电设备，如风机、太阳能光伏电池等，将风能、太阳能等可再生的能源转化成电能。 利用特定的发电设备，如风机、太阳能光伏电池等，将风能、太阳能等可再生的能源转化成电能，通过这种方式产生的电力因其发电过程中不产生或很少产生对环境有害的排...
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