圖片來源：《自然》網(wǎng)站

科技日報記者?劉霞

生成式人工智能（AI）工具快速普及，在學(xué)術(shù)寫作領(lǐng)域呈現(xiàn)爆炸式應(yīng)用勢頭。使用基于大語言模型（LLM）的生成式AI工具能節(jié)省時間，減少語言障礙，讓論文更加明白通暢。但這些工具的應(yīng)用也讓剽竊問題變得更復(fù)雜。

英國《自然》網(wǎng)站在近日的報道中指出，對利用AI寫作是否構(gòu)成剽竊，以及在什么情況下允許利用AI進行寫作，科研界應(yīng)充分探討并制定更明確的學(xué)術(shù)寫作AI使用指南。

AI學(xué)術(shù)寫作應(yīng)用增多

德國蒂賓根大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)家德米特里·科巴克領(lǐng)導(dǎo)的團隊，分析了學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫PubMed中2010年至2024年6月期間發(fā)表的1400萬篇論文摘要。他們估計，2024年上半年，至少有10%的生物醫(yī)學(xué)論文摘要（約7.5萬篇）使用了LLM進行寫作，以LLM為基礎(chǔ)的寫作“助理”的出現(xiàn)，對學(xué)術(shù)界產(chǎn)生了前所未有的影響。

同時，有些人認(rèn)為，AI工具是學(xué)術(shù)寫作的“好幫手”。它們可使文本和概念更清晰，減少語言障礙，使科學(xué)家能騰出更多時間進行實驗和思考。

剽竊行為很難揪出

2015年的一項研究估計，1.7%的科學(xué)家承認(rèn)有剽竊行為，30%的科學(xué)家認(rèn)識有剽竊行為的同事。

LLM經(jīng)過訓(xùn)練，可通過“消化”大量以前發(fā)表的文章來生成文本。因此，使用它們可能會導(dǎo)致類似剽竊的情況。例如，研究人員將AI生成的論文冒充自己撰寫的論文；或者機器生成的論文與某人的論文非常接近，但沒有注明來源等等。英國普利茅斯大學(xué)生態(tài)學(xué)家皮特·科頓指出，在AI時代，定義學(xué)術(shù)不誠信或剽竊，以及合理使用AI的邊界，將變得非常困難。

如果LLM稍微修改一下措辭，那么其剽竊人類撰寫文本內(nèi)容的情況很容易被掩蓋。因為人們可給出提示，讓這些AI工具以復(fù)雜的方式（如以某個學(xué)術(shù)期刊的風(fēng)格）撰寫論文。在2023年對1600名研究人員開展的一項調(diào)查中，68%的受訪者表示，AI將使剽竊更難被發(fā)現(xiàn)。

另外一個核心問題是，使用完全由機器而非人類編寫的未署名內(nèi)容是否算剽竊。德國柏林應(yīng)用科學(xué)大學(xué)專家黛博拉·韋伯·沃爾夫表示，盡管有的生成式AI生成的文本看起來與人類書寫的內(nèi)容相差無幾，但不能被視為剽竊。

使用界限急需制定

美國馬里蘭大學(xué)可靠人工智能實驗室主任索海爾·菲茲副教授認(rèn)為，使用LLM改寫現(xiàn)有論文的內(nèi)容顯然構(gòu)成抄襲。但使用LLM來幫助表達(dá)想法，無論是根據(jù)詳細(xì)的提示生成文本，還是編輯草稿，如果透明地完成，都不應(yīng)該受到懲罰。科學(xué)界應(yīng)該允許研究人員利用LLM，來輕松、清晰地表達(dá)他們的想法。

許多期刊現(xiàn)在都制定了相關(guān)政策，允許投稿者在一定程度上使用LLM。《科學(xué)》雜志于2023年11月更新了其政策，稱作者應(yīng)該全部披露其在撰寫論文過程中的AI技術(shù)使用情況，包括使用了哪些AI系統(tǒng)，提示詞有哪些等。《自然》雜志也表示，作者應(yīng)該記錄LLM的使用情況。

一項對100家大型學(xué)術(shù)出版商和100家排名靠前的期刊開展的分析發(fā)現(xiàn)，截至2023年10月，24%的出版商和87%的期刊都制定了使用生成式AI的指導(dǎo)方針。幾乎所有這些期刊都聲明，AI工具不能被列為作者。

沃爾夫強調(diào)，科學(xué)家迫切需要更明確的學(xué)術(shù)寫作AI使用指南。

檢測工具亟待提升

在一部分科學(xué)家利用LLM撰寫學(xué)術(shù)論文的同時，也有另一部分科學(xué)家正在開發(fā)旨在檢測LLM使用情況的工具。盡管一些工具的準(zhǔn)確率較高，在某些情況下超過90%，但研究表明，大多數(shù)工具“名不副實”。在去年12月發(fā)表的一項研究中，沃爾夫及其同事評估了學(xué)術(shù)界廣泛使用的14種AI檢測工具。結(jié)果顯示，只有5款工具的準(zhǔn)確率高于70%，沒有一款工具的得分超過80%。

當(dāng)研究團隊通過替換同義詞及重排句子順序，對AI生成的文本進行微調(diào)后，檢測工具的準(zhǔn)確率下降到平均不足50%。如果研究人員讓AI多次改寫由人類撰寫的文本，檢測工具的準(zhǔn)確率也會大大降低。

AI檢測工具還面臨其他問題，比如非英語母語者用英語寫作，更有可能被誤認(rèn)為由AI生成。菲茲指出，AI檢測工具無法可靠地區(qū)分完全由AI編寫的文本和作者使用AI潤色文本的情況。被錯誤地指控濫用AI，可能會對這些學(xué)者或?qū)W生的聲譽造成相當(dāng)大的損害。