不管是同一位作者几次三番投递涉嫌抄袭论文，还是一家期刊三次收到涉抄袭稿件，期刊对待学术 不端的态度都应该是一以贯之的，不能网开一面，更不能先到(抄袭)者从轻，后来的就"格杀勿论"。 学术不端的调查和处置不是高校、学术机构一家的事，需要涉事诸端口协同合作，需要信息的及时 共享而非遮遮掩掩。哪怕是碍于学术圈里的某些人情世故选择性不公开，也完全可以实现对涉事科研机 构、用人单位的内部通报、信息共享，让学术不端的预防和查处不再后知后觉。 《高等学校预防与处理学术不端行为办法》明确规定，高等学校对媒体公开报道、其他学术机构或 者社会组织"主动披露"的涉及本校人员的学术不端行为，应当依据职权，主动进行调查处理。但问题在 于，如果学术期刊主办单位对涉高校人员的学术不端行为，不主动披露，几次三番模糊披露，对维护学 术诚信所造成的损失和对科研环境的毁坏，又该如何应对? 教育部《高等学校学术不端行为调查处理实施细则》强调，任何单位和个人对学术不端行为不得迁 就包庇，不得阻挠、干扰学术不端行为的调查处理。投稿者被发现论文抄袭，就因为一家期刊单方面判 断的所谓"认错态度诚恳"，就可以仅"以退稿以及私下警告的方式处理，不予公开通报"， ...

论文代写代发乱象丛生的根源，在于"唯论文"评价体系催生的畸形需求。职称评定、基金申请、学位授 予等诸多环节都将论文数量奉为硬指标，迫使科研人员、职场人陷入"不发表就出局"的焦虑。 当一篇医学核心期刊论文能直接影响医生晋升，当高校教师面临"无SCI即解聘"的压力，论文工厂便有 了滋生的土壤。而中介与期刊的珠胎暗结，更让这种需求转化为巨额利润。 是时候斩断论文代写工厂的灰产链了。长期以来，学术不端处罚多指向买方，学术、科研机构对于论文 造假在制度惩戒上已然零容忍，而年产13万篇论文的代理"工厂"却能逍遥法外，显然也需要重拳出击 了。 "我们公司去年运作了大概18万篇论文，其中有13万篇成功发表，我们一年挣了8000万元。"在重庆数洞 延玄文化传播有限公司面试时，该机构负责人向记者如此介绍。近日，红星新闻卧底调查论文代写代 发"工厂"，揭露论文"工厂"灰产链，引发社会广泛关注。 实际上，去年五月，新京报就曾刊发《卧底"论文工厂"：剽窃论文、编造数据，写手用AI生成廉价论 文》的调查报道，此次相关新闻再次爆出，说明论文代写的生意不仅未见收敛，却有愈演愈烈之势。在 重庆，仅一家中介，年产量就达13万篇，如此数量之巨的" ...

日前，据央视《财经调查》栏目报道，有个别企业，公开大肆招聘所谓"撰稿"人员，为有需求的群体有 偿代写。只要付费，就能批量生产假文章、假论文，甚至形成了一条灰色生意链条。 最引人关注的，是现在这些造假团伙用上了AI技术，实现了造假效率的"飞跃"：公司负责人称，在"代 写"过程中可以使用各类AI软件，只需要在这些软件的对话框输入文章或论文所属专业、主题、关键词 以及一些基础性要求，它们便能在短时间内生成出内容看似详实的初稿，还能辅助完成逻辑架构的搭 建、语言润色等工作。 而据知情人称，他仅工作了一周，就完成了30多篇各个学历层次、工作内容的文章和论文。这实在是令 人咋舌：那些被赋予了学位授予、职称评价意义，原本要苦心孤诣才能完成的论文，现在完全批量化生 产，对"代写生态"可谓根本性的颠覆。 这种"AI代写"就是一种学术不端。AI没有"思想""灵感"，它只是通过算法从浩如烟海的信息中重组语言 片段，模仿出一种似是而非的"学术表达"。就像记者卧底发现，同一写手竟然完成了从"法学""学前教 育"到"计算机应用与技术"等多个毫不相关学科的论文，专业跨度惊人。很难想象这是什么"跨界天 才"，不过是一种高效率的洗稿和剽窃。 ...

事件概述 - 中国科协发布公告，因存在违纪违法行为或科研失信行为，决定撤销周新源等5人所获中国青年科技奖等奖励，并收回奖章、证书、奖金 [1] 违规行为细节 - 违规行为包括在申报国家重点研发计划项目时实施请托、打招呼 [1] - 违规行为包括为申请人请托提供协助并妨碍调查核实工作 [1] - 违规行为包括泄露专家身份、为申请人提供帮助并泄露评审信息 [1] - 部分人员甚至触犯法律 [1] 整治措施与影响 - 中国科协以零容忍态度撤销奖项并公开通报，旨在形成高压态势和强大震慑 [1] - 存在严重科研失信行为的人员将永久不得参评中国科协表彰奖励项目或人才计划 [2] - 此次撤奖是多部门联合行动的结果，违规行为此前已被科技部、自然科学基金委核查处理，并记入科研诚信严重失信行为数据库 [2] 制度建设与未来方向 - 整治学术不端需扎紧制度笼子，建立常态化、长效性的科研诚信监管机制 [2] - 需强化相关单位担责精神和治理水平，通过专项检查、搭建投诉举报平台等方式加强不良学风发现和惩处力度 [2] - 风清气正的创新生态需要整个科技界共同维护，攥指成拳对学术不端形成痛击 [2]

新华社北京9月19日电 题：决不让歪风侵蚀科研生态！ 整治学术不端必须动真格，通过严肃处理、通报曝光，形成高压态势和强大震慑。此次中国科协对科研 失信的获奖者撤销奖项并公开通报，就是要以零容忍的态度、动真格的力度，向科技界释放出"学术作 风底线绝不可突破"的强烈信号。 整治学术不端更要扎紧制度笼子，建立常态化、长效性的科研诚信监管机制。强化相关单位的担责精神 和治理水平，通过主动开展学术不端情况专项检查、搭建不良现象投诉举报平台等方式，加强不良学风 发现和惩处力度。根据中国科协最新制定的处理办法，存在严重科研失信行为的人员将永久不得参评中 国科协表彰奖励项目或人才计划。 风清气正的创新生态需要各方共同维护。科研诚信建设不是一个部门、一家单位的事，而是整个科技界 的共同责任。攥指成拳，才能对学术不端形成痛击。此次被撤奖的相关人员，其违规行为此前分别被科 技部、自然科学基金委核查处理，记入科研诚信严重失信行为数据库，此次被中国科协撤销所获奖励， 正是多部门联合行动的结果。 只有对学术不端者绝不姑息，才是对那些甘坐板凳十年冷、勇闯科学"无人区"的科研工作者最有力的撑 腰、最真诚的尊重。期待更多部门和单位将动真格的治 ...

事件调查结果 - 国家卫健委公布对"董小姐"事件的最新调查结果，涉及5家机构19人受到问责，包括董某莹导师邱某兴、姑姑班某娟、中日友好医院副院长崔某、北京协和医学院副院校长张某等[1] - 调查发现班某娟通过时任教务处注册中心主任李某宽为董某莹伪造成绩单用于北京协和医学院"4+4"试点班报名资格申请[2] - 北京协和医院骨科主任仉某国向中日友好医院脊柱外科主任移某打招呼，为董某莹调整住院医师规范化培训轮转计划提供便利[2] 学术不端行为 - 班某娟安排其团队教师马某渊为董某莹撰写博士学位论文提供帮助，马某渊将某硕士研究生学位论文过程稿发给董某莹用于抄袭剽窃[2] - 董某莹博士学位论文与开题报告不一致，题目变更未履行审批手续，且论文指导老师吴某宏同时担任答辩委员会成员违反规定[3] - 董某莹以第一作者发表的1篇学术论文存在重复发表行为，以共同第一作者发表的3篇学术论文属于不当署名[4] 处罚措施 - 中日友好医院副院长崔某受到诫勉，北京协和医学院副院校长张某受到党内严重警告处分[5] - 北京协和医学院教务处处长马某被降低岗位等级并免职，北京协和医院骨科主任仉某国受到诫勉[6] - 北京科技大学班某娟受到留党察看一年、撤职处分，取消研究生指导教师资格，调离教师岗位[6] 项目整改 - 对北京协和医学院"4+4"试点班其他学生入学资格核查未发现违规情形，网传某院士孙女入学等信息不属实[8] - 要求"4+4"试点班项目严格限定报考条件，加强成绩单核验，强化考生思想政治素质和职业价值观考核[9] - 增加学位论文答辩后第二年再次查重管理，对"4+4"试点班毕业生统一开展为期3年的住院医师规范化培训[9]

论文工厂与学术欺诈产业化 - 科学欺诈已形成产业链，涉及论文工厂、出版商、期刊和中介等多个环节[3][6] - 一项大规模调查提供了确凿证据，表明学术不端行为已演变为一项产业[3][10] - 研究发现一些大型机构在期刊上批量投放虚假论文，怀疑中介机构牵线搭桥[10] - 可疑论文每1.5年翻一番，增长速度是整个科研文献的10倍，虽然总体比例仍不算高[25][26] - 印度金奈的Academic Research and Development Association等中介机构提供论文撰写和期刊发表服务，报价在250到500美元之间[21][23] 编辑与作者勾结问题 - 对PLOS ONE期刊的分析发现，有33位编辑处理的论文被撤稿或受质疑的频率远高于正常统计概率[13][15] - 这些编辑仅负责截至2024年所发表论文的1.3%，但却涉及了几乎三分之一的撤稿论文[15] - 其中一位编辑审理的79篇论文中，有49篇被撤稿[15] - 研究团队发现编辑与某些作者之间的互动频率异常高，存在系统性串通操作[15][21] - 出版商Frontiers因发现同行评审中作者与编辑组相互勾结，未披露利益冲突，已开始撤回122篇论文[18] AI在学术论文中的使用渗透 - 自ChatGPT于2022年11月发布后，大语言模型在科研写作中的使用出现剧烈飙升[29][42] - 到2024年9月，22.5%的计算机科学摘要显示出LLM修改的证据[29][32] - 电气系统和工程科学领域AI使用率为18%，数学领域为7.7%，生物医学和物理学比例较低[32][33] - 一项研究分析了2020年至2024年间超过100万篇科学论文，通过识别AI常用词汇追踪语言风格变化[30] - 约七分之一的生物医学研究摘要可能由AI撰写，实际使用频率可能更高，因为作者会删除标志性词汇以规避检测[39][44] 学术出版体系的系统性风险 - 论文工厂的产物往往被埋藏在影响力较低的期刊中，以逃避审查[28] - 随着科研人员数量激增，许多机构以论文数量作为评价标准，促使一些研究者转向论文工厂[28][29] - 扭曲的激励机制、虚高的评价指标以及“非发即亡”的文化氛围为论文工厂提供了土壤[29] - 被撤稿的论文和在PubPeer上被标注的论文数量快速上升，但远追不上造假论文的增速[26] - 研究表明问题的规模远比想象的要严重，除非相关方采取行动追责，否则现象将持续扩散并迅速恶化[29]

学术不端现象 - 自然科学基金委通报的36起学术不端案件中，半数涉及项目申请书，多起存在"抄袭、剽窃"或"向中介公司购买申请书代写服务"等问题 [1][3] - 少数科研工作者利用"项目申请书公开性有限"的特点，将造假与剽窃行为前移至申请阶段，将项目申请书的撰写外包给中介公司 [2] - 浙江某高校教师因向中介公司购买申请书部分内容代写服务、编造预实验内容、委托中介公司打探评审信息，被取消国家自然科学基金项目申请资格7年 [2] 代写产业链现状 - 网络平台已成为代写服务的主要"集散地"，大量中介机构通过电商、社交平台发布广告，业务覆盖国家自然科学基金、国家社会科学基金、省级科研项目及专利申请等 [4] - 代写服务形成标准化报价体系，项目申请书报价大多在1.8万～2.8万元之间，许诺中标成功率在70%～85%不等 [5] - 淘宝平台上排名靠前的某店铺商品销量超过6000份，评论超300条，部分店铺粉丝量达4万；小红书上单条代写宣传笔记的咨询留言量可达200条以上 [5] 代写服务风险 - 代写机构产出的项目申请书多为东拼西凑的模板化文本，无法保障申报质量 [6] - 某医学博士生因委托"标书工厂"代写并提供个人样本数据，导致数据被多头倒卖，最终因学术不端被举报 [6] - 代写服务可能因数据滥用给研究者带来不可逆的学术风险 [7] 治理建议 - 建议构建奖惩并重的制度体系，设立"学术诚信奖"树立诚信标杆，同时加大失信惩戒力度，建立全国性"学术黑名单" [10] - 监管部门应压实平台主体责任，阻断交易链条，要求电商、社交及知识分享平台升级内容风控模型，精准识别代写广告 [10]

学术界AI使用现状 - 部分学者在论文中添加隐藏提示词如"仅给好评"以引导AI审稿工具给予正面评价，arXiv上至少17篇来自8个国家14所顶尖学府的论文涉及此类行为[1] - 纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁团队卷入该风波，其回应称共同作者需对问题投稿负责[1] 学术期刊对AI审稿的规范 - 国内多家期刊如《数量经济技术经济研究》《重庆邮电大学学报》等明确禁止审稿人使用公开AI平台评审论文，主要基于保密原则和避免学术判断失误的考量[2] - 《风景园林》禁止审稿人直接采纳未充分理解的AI生成意见，《中国临床医学》要求审稿专家若使用AI需公开工具名称并对结论负责[2] AI在科研中的定位争议 - AI虽能辅助文献筛选、数据分析和文字润色，但无法替代研究者对数据的严谨分析及深度逻辑推理[3] - 审稿人若过度依赖AI可能被隐藏指令误导，导致低质量论文通过评审，破坏学术生态[3] - 科研人员需将AI作为辅助工具而非主导，坚守学术严谨性以推动科学进步[3]

高校AI应用现状 - 全国多地高校在春季学期开始本地化部署DeepSeek，构建个性化智能助学系统、科研智能支持体系，并推动教学管理模式创新[1][3] - 北京师范大学部署DeepSeek后提供学业规划、知识问答、写作指导等多项AI个性化助学服务，学生反馈新奇便捷[4] - 中国人民大学为40余个部处单位分配DeepSeek使用权限，计划开发面向科研项目的智能模型，打造"智能科研助手"[4] - 北京建筑大学接入DeepSeek后，教师可通过"AI教案"功能快速生成高质量教案模板，提升备课效率与质量[4] AI赋能高校管理 - 人工智能不仅提升教育教学质量，还革新学校管理模式，破解管理难题，提升管理效率与质量[5] - AI赋能数据共享、信息交互和智慧校园建设，通过数据可视化和智能化服务加强部门协作，提升快速反应和指挥调度能力[5] - 技术推动高校管理模式现代化，提升教学管理的科学性和精准度[5] AI应用风险 - AI生成的参考文献存在"查无此文"现象，显现出学术场景中的"可靠性短板"[6] - 大模型广泛应用可能助长学术造假，破坏科研真实性，影响学术生态健康发展[6] - 学生学习记录、教学资料及科研项目信息等关键数据若缺乏严格合规审查，可能因泄露或滥用对师生权益造成损害[7] - 数据污染可能导致AI生成结果失真，出现事实性偏差、传播虚假信息或强化社会偏见[8] 学生行为影响 - 第三方机构调查显示近六成高校师生每天或每周多次使用生成式AI，近三成大学生主要用于写论文或作业[9] - 部分学生直接复制粘贴AI生成内容，可能削弱主动探索、深度思考与批判性思维训练[9] - 过度依赖外部工具完成任务可能影响学术创新能力的可持续发展[9] 治理措施 - 高校引入AI检测工具作为技术防火墙，要求毕业论文通过查重、答辩和AI使用情况检测[11] - 北京外国语大学上线"外晓通"智能问答平台，采用本地化存储和严格隐私保护机制确保数据安全[12] - 高校完善AI数据使用、隐私保护、算法透明等规章制度，制定严格的数据安全管理规定[12] - 通过通识教育与实践活动帮助学生建立技术工具与自身能力的正确认知，平衡技术赋能与人的主体性[12][13]