股票配资世界 加强人工智能时代科研诚信建设
□ 陈冰月
科研诚信是科技创新的重要基石，是科研活动的基本准则。近年来，人工智能生成技术得到广泛应用，技术的创新带来科学研究范式的革新，为科研工作开展带来新机遇新挑战。面对前沿技术冲击，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》强调“促进人工智能助力教育变革”“加强网络安全保障，强化数据安全、人工智能算法和伦理安全”。如何着力推动人工智能时代科研诚信建设，平衡技术创新与伦理责任，以科技“向善”推动科技“向强”理应得到更多关注。
优化前置诚信教育，营造“知信”氛围
诚信教育是构建科研诚信体系的基础环节。一方面，科研诚信教育主体及形式需要更加多元丰富，高等学校、社科联、科研机构、学术期刊、行业协会等需要发挥教育宣传的主要作用。同时，构建与相关政府部门、企业等多方协同参与的治理网络，营造全社会全覆盖“知信”氛围，以协同共治方式营造风清气正的科研环境。教育形式上，科研诚信教育要从“单向灌输”转向“生态治理”，在举办学术诚信论坛、发布诚信宣言、分析经典案例等基础上，充分利用人工智能技术，开发互动式学习平台与虚拟仿真场景，增强教育的沉浸感与实践性，构建崇尚诚信的学术文化生态。另一方面，科研诚信教育需要前置。在个体价值观形成的关键阶段，通过系统设计将诚信理念融入教育全过程，从根源上培养道德自觉。在中小学课程中加强人工智能专题诚信教育，通过教育将“规则约束”转为“价值内化”。在高等教育中设置AI伦理必修课程，培养兼具技术能力与人文素养的复合型人才。针对科研人员，将科研诚信教育融入教育教学、科学研究等实践中，开展针对性强的诚信教育课程，提高科研人员的诚信意识和自律能力。
用好“黑白名单”制度，明确“守信”范围
近年来，人工智能技术的快速发展与广泛应用，给科学研究带来了新的变革与创新，同时也对支撑科研诚信的现有实践提出了严峻挑战。各高等院校、科研机构尝试制定或优化相应的伦理规范及技术标准。如2024年9月，中国科学院科研道德委员会发布了《关于在科研活动中规范使用人工智能技术的诚信提醒》，文件依据科研活动全流程诚信管理要求作出了有关提醒。同月，中国科学技术信息研究所主办的首届玉渊潭科研诚信会议发布《学术出版中的AIGC使用边界指南2.0》，为AI技术在学术出版中的最佳行为实践提供了基本原则的框架和指南。2024年6月，华东师范大学传播学院和北京师范大学新闻传播学院联合发布《生成式人工智能学生使用指南》，为学生在使用这项技术时提供了一个明确的框架。2024年11月底发布的《复旦大学关于在本科毕业论文（设计）中使用AI工具的规定（试行）》提出“六个禁止”。这些规范人工智能技术在科研活动中使用的文件，旨在探索与规范AI工具在科研活动中的应用范围和限制条件。后期，仍需进一步以标准化、动态化、透明化为原则，开展科学研究全周期管理，制定规范性、操作性强的管理制度。一方面，将遵守学术规范、表现突出的主体纳入“白名单”，给予政策支持与资源倾斜；对存在学术不端行为的主体列入“黑名单”，实施惩戒与限制，从而形成明确的激励与约束机制。另一方面，“黑白名单”制度的运行需要动态更新，如定期发布或更新预警期刊目录等。随着技术发展完善探索积分制度，定期评估名单主体的行为表现，允许“黑名单”主体通过整改与补救措施恢复信用，从而体现制度的科学性与人性化。优化科技创新环境，形成预防与惩治、自律与监督相结合，多管齐下的综合治理体系。
加强技术赋能，强化“用信”数智化
当下，科研诚信建设面临的新问题日益增多，因而更需加强技术赋能，推进科研诚信信息化建设，建立科研全链条数据存证制度，以技术驱动优化治理范式。一方面，构建智能化科研诚信监管和治理体系。通过对海量科研数据的挖掘、对科研诚信失范行为进行分类和分析，识别潜在的学术不端行为，构建科研诚信风险预警机制。对论文抄袭、数据造假、篡改结论等典型案例进行剖析，根据共性特征实现科研诚信风险的早期预警和精准防控。同时，通过一定技术手段实现科研数据的可追溯、不可篡改，确保科研数据的真实性和可靠性，从源头上遏制学术不端行为。另一方面，建立健全科研诚信信息库，强化“用信”数智化，加强跨单位、跨区域的信息共享，对科研机构和科研人员的科研诚信状况进行量化评估，并将其作为项目申报、职称评定、考核评价、奖励评选的重要依据。同时，加强国际合作交流，积极参与国际科研诚信治理规则的制定，推动科研诚信标准互认，建立全球协同的科研伦理共同体，开展科研诚信协同治理行动，共同应对人工智能时代科研诚信挑战，营造风清气正的科研生态。
科研诚信是科技创新的生命线股票配资世界，也是科研人员的立身之本。科研人员在科技活动中必须弘扬追求真理、实事求是、崇尚创新、开放协作的科学精神。近年来科研诚信建设在工作机制、政策规范、教育宣讲等方面取得显著成效。由于技术的变革、研究范式的革新，当代科学研究正经历重塑，科研诚信建设需要一直在路上。