本文以中國(guó)學(xué)位與研究生教育學(xué)會(huì)2026年5月發(fā)布的《規(guī)范研究生學(xué)位論文與實(shí)踐成果中人工智能工具使用指南》為解讀線索，結(jié)合研究生學(xué)位論文全流程，分環(huán)節(jié)梳理人工智能工具“可輔助”與“不可代做”的邊界，并給出提交前可執(zhí)行的核驗(yàn)與留痕方法。本文對(duì)指南的梳理檢索于2026年5月，具體解釋與表述如與官方發(fā)布文本不一致，應(yīng)以中國(guó)學(xué)位與研究生教育學(xué)會(huì)官方最新文件為準(zhǔn)。

先建立判斷基線：第一責(zé)任人原則決定邊界

判斷研究生學(xué)位論文中人工智能工具使用是否合規(guī)，不能只停留在“能不能用”的籠統(tǒng)層面。更有效的做法是回到一個(gè)基本問(wèn)題：這個(gè)環(huán)節(jié)是否直接形成論文的核心論點(diǎn)、創(chuàng)新貢獻(xiàn)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)或最終學(xué)術(shù)判斷。

指南將學(xué)位申請(qǐng)人定位為第一責(zé)任人。這意味著，無(wú)論人工智能工具由誰(shuí)提供、使用到何種程度，最終成果的真實(shí)性、原創(chuàng)性、規(guī)范性和可解釋性都由申請(qǐng)人本人承擔(dān)。導(dǎo)師的指導(dǎo)、培養(yǎng)單位的管理，都不能替代申請(qǐng)人的這一責(zé)任。因此，合規(guī)判斷的關(guān)鍵不在于工具名稱(chēng)，而在于申請(qǐng)人是否仍然完成了本應(yīng)由其完成的學(xué)術(shù)工作。

可以將所有人工智能使用場(chǎng)景先歸入三類(lèi)：第一類(lèi)是可輔助，即工具幫助檢索、整理、表達(dá)、檢查，但不替代核心學(xué)術(shù)判斷；第二類(lèi)是需有條件使用，即可以用于某個(gè)環(huán)節(jié)，但必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格核驗(yàn)并在必要時(shí)披露；第三類(lèi)是不可代做，即一旦由人工智能完成，就會(huì)觸及核心貢獻(xiàn)、學(xué)術(shù)誠(chéng)信或答辯能力的底線。

在實(shí)踐中，可以用三個(gè)問(wèn)題快速判斷某項(xiàng)人工智能使用是否越界：

• 這個(gè)環(huán)節(jié)是否直接形成我的核心觀點(diǎn)、研究結(jié)論或創(chuàng)新貢獻(xiàn)？
• 如果移除人工智能生成的內(nèi)容，我的研究是否仍然能夠成立？
• 我能否對(duì)所采用的人工智能輸出進(jìn)行逐項(xiàng)核驗(yàn)、解釋和追溯？

分環(huán)節(jié)對(duì)照：哪些可用，哪些不可代做

選題與研究設(shè)計(jì)

可用人工智能輔助的，主要是資料性、發(fā)散性和整理性工作。例如，使用人工智能進(jìn)行研究背景信息梳理、概念關(guān)鍵詞擴(kuò)展、已有研究方向掃描、初步研究框架草案生成、方法選擇提示等。這些工作可以幫助研究者打開(kāi)思路、減少信息盲區(qū)。

不可代做的，是由人工智能直接確定研究問(wèn)題、提出核心假設(shè)、判斷選題的學(xué)術(shù)價(jià)值與創(chuàng)新性，或者由人工智能生成的研究方案直接作為開(kāi)題報(bào)告、學(xué)位論文選題報(bào)告的主體。選題和研究設(shè)計(jì)中最關(guān)鍵的部分，是研究者對(duì)研究缺口、研究可行性和自身學(xué)術(shù)能力的判斷，這種判斷不應(yīng)轉(zhuǎn)讓給工具。

邊界在于：申請(qǐng)人必須能夠清晰回答“為什么研究這個(gè)問(wèn)題”“為什么采用這個(gè)路徑”。如果只能復(fù)述人工智能給出的理由，而無(wú)法進(jìn)入學(xué)科內(nèi)部的論證邏輯，就說(shuō)明人工智能已經(jīng)過(guò)度介入。

文獻(xiàn)綜述或現(xiàn)狀分析

這一環(huán)節(jié)可用人工智能輔助的范圍相對(duì)較廣，包括文獻(xiàn)檢索、初步去重、按主題歸類(lèi)、提示研究爭(zhēng)議點(diǎn)、生成概括性背景段落、對(duì)已有表達(dá)進(jìn)行改寫(xiě)等。對(duì)于文獻(xiàn)量較大的研究生來(lái)說(shuō)，這些輔助可以顯著提高效率。

不可代做的，是代讀關(guān)鍵文獻(xiàn)、代替研究者形成對(duì)文獻(xiàn)的批判性評(píng)價(jià)，或者虛構(gòu)、混淆文獻(xiàn)來(lái)源與觀點(diǎn)。文獻(xiàn)綜述的核心不是羅列文獻(xiàn)，而是研究者對(duì)既有研究脈絡(luò)的把握、對(duì)研究方法與結(jié)論之間張力的識(shí)別，以及對(duì)自己研究位置的說(shuō)明。這些工作依賴深度閱讀和學(xué)術(shù)判斷，不能由人工智能輸出替代。

需要特別警惕的是，人工智能在生成文獻(xiàn)綜述時(shí)容易出現(xiàn)“看似正確、實(shí)則錯(cuò)誤”的引文，如編造不存在的文獻(xiàn)、將作者與其觀點(diǎn)張冠李戴、把不同年份的文章混為一談。因此，凡是準(zhǔn)備進(jìn)入論文的引文，都必須回到原始文獻(xiàn)逐條核驗(yàn)。

論文或報(bào)告撰寫(xiě)

論文撰寫(xiě)是邊界最需要細(xì)致把握的環(huán)節(jié)。可用人工智能輔助的，包括語(yǔ)言潤(rùn)色、句式調(diào)整、段落邏輯梳理、摘要和結(jié)論的表述優(yōu)化、圖表文字說(shuō)明的輔助生成、格式規(guī)范化處理等。這些使用本質(zhì)上是“輔助表達(dá)”，針對(duì)的是已經(jīng)形成的研究?jī)?nèi)容。

不可代做的，是由人工智能直接生成核心章節(jié)初稿，研究者僅做少量修改后作為自己的成果提交；或者由人工智能替代對(duì)研究發(fā)現(xiàn)的理論解釋、對(duì)結(jié)果意義的討論、對(duì)局限性的判斷。更隱蔽的越界，是把人工智能生成的分析、論證乃至結(jié)論嵌入論文主體，但又不加以披露或核驗(yàn)。

判斷寫(xiě)作環(huán)節(jié)是否越界，可以適用一個(gè)簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)：如果刪除人工智能生成的部分，論文的核心論證是否仍然成立？如果論文的原創(chuàng)貢獻(xiàn)、研究發(fā)現(xiàn)、關(guān)鍵解釋主要來(lái)自人工智能輸出，就屬于代做而非輔助。反之，如果刪除后論文仍然完整，只是表達(dá)變得粗糙，那么人工智能更多是發(fā)揮了文字優(yōu)化作用。

作品創(chuàng)制

對(duì)于實(shí)踐成果類(lèi)學(xué)位論文，人工智能工具的使用邊界要結(jié)合具體專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域判斷。通常可用人工智能進(jìn)行草圖生成、風(fēng)格探索、技術(shù)效果測(cè)試、素材輔助、代碼自動(dòng)補(bǔ)全、重復(fù)性制作環(huán)節(jié)的自動(dòng)化處理等。這與研究者使用專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)軟件、開(kāi)發(fā)框架或其他技術(shù)工具的性質(zhì)類(lèi)似。

不可代做的，是核心創(chuàng)意、設(shè)計(jì)概念、藝術(shù)判斷、關(guān)鍵技術(shù)解決方案由人工智能替代，或者將人工智能生成的作品作為本人主要實(shí)踐成果提交。實(shí)踐成果類(lèi)學(xué)位論文的價(jià)值，在于創(chuàng)作者獨(dú)特的問(wèn)題意識(shí)、審美判斷、技術(shù)實(shí)現(xiàn)能力和對(duì)作品意義的解釋。如果申請(qǐng)人無(wú)法說(shuō)明作品的創(chuàng)作邏輯、技術(shù)路徑和核心決策，成果的真實(shí)性就會(huì)受到質(zhì)疑。

這一環(huán)節(jié)需要特別注意披露義務(wù)。如果人工智能參與程度較高，即使并非核心環(huán)節(jié)，也應(yīng)根據(jù)指南和培養(yǎng)單位要求，說(shuō)明使用了哪些工具、用于哪些部分、參與程度如何。

答辯或成果鑒定展示

答辯環(huán)節(jié)對(duì)人工智能的使用限制最為嚴(yán)格。可用人工智能輔助的，主要是答辯前的準(zhǔn)備：生成答辯陳述大綱、模擬可能的提問(wèn)、梳理匯報(bào)邏輯、優(yōu)化口頭表達(dá)和幻燈片文案。這些工作屬于自我訓(xùn)練和表達(dá)打磨，不直接構(gòu)成學(xué)術(shù)不端。

不可代做的，是由人工智能撰寫(xiě)答辯講稿并照讀，或者在答辯現(xiàn)場(chǎng)使用人工智能實(shí)時(shí)生成答案、替代本人回答問(wèn)題。答辯的核心功能之一，是檢驗(yàn)學(xué)位申請(qǐng)人是否真正理解自己的研究。如果在這個(gè)環(huán)節(jié)依賴人工智能，即使論文本身沒(méi)有問(wèn)題，也可能暴露知識(shí)掌握和分析能力的不足，直接影響答辯評(píng)價(jià)。

因此，答辯前使用人工智能輔助準(zhǔn)備時(shí)，目標(biāo)不應(yīng)該是“把答案準(zhǔn)備好”，而應(yīng)該是“把問(wèn)題想清楚”。申請(qǐng)人需要能夠獨(dú)立解釋研究問(wèn)題、方法選擇、數(shù)據(jù)或作品的形成過(guò)程、核心發(fā)現(xiàn)及其意義。

核驗(yàn)：把人工智能輸出變?yōu)榭刹尚挪牧系臋z查路徑

人工智能輸出不能直接等同于可采信的研究材料。研究者至少需要完成三類(lèi)核驗(yàn)。

第一，事實(shí)與來(lái)源核驗(yàn)。所有由人工智能提供的文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)、法規(guī)、案例、術(shù)語(yǔ)和背景信息，都必須回到原始出處確認(rèn)。對(duì)文獻(xiàn)列表，應(yīng)通過(guò)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)逐條檢索；對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，應(yīng)核對(duì)來(lái)源報(bào)告或官方發(fā)布；對(duì)政策法規(guī)，應(yīng)確認(rèn)文件名稱(chēng)、發(fā)布機(jī)構(gòu)和生效狀態(tài)。無(wú)法回溯或與原文不一致的內(nèi)容，一律刪除或替換。

第二，邏輯與一致性核驗(yàn)。人工智能生成的建議、段落或答案，需要與論文的研究問(wèn)題、研究設(shè)計(jì)、分析路徑和結(jié)論進(jìn)行比對(duì)。不能因?yàn)檩敵觥翱雌饋?lái)通順”“表達(dá)更高級(jí)”就直接采用。一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是：不參考人工智能輸出，用自己的話復(fù)述同一內(nèi)容，再與人工智能文本對(duì)照，看是否存在理解偏差或邏輯跳躍。

第三，原創(chuàng)與貢獻(xiàn)核驗(yàn)。對(duì)照論文的核心章節(jié)，檢查人工智能的參與是否已經(jīng)影響了研究問(wèn)題、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)、理論解釋或創(chuàng)新判斷。如果抽取人工智能生成內(nèi)容后，論文的研究貢獻(xiàn)明顯弱化或論證斷裂，應(yīng)重新撰寫(xiě)相關(guān)內(nèi)容，并將人工智能使用降級(jí)為輔助表達(dá)或參考建議。如果估計(jì)人工智能參與程度較高，應(yīng)根據(jù)要求進(jìn)行披露。

留痕：建立可向?qū)熀团囵B(yǎng)單位說(shuō)明的使用記錄

人工智能使用的合規(guī)性，不僅取決于“用了什么”，還取決于“能不能說(shuō)清楚”。建議研究生在學(xué)習(xí)周期內(nèi)建立一份持續(xù)更新的《人工智能工具使用記錄》，隨研究進(jìn)度同步記錄，而不是答辯前臨時(shí)補(bǔ)填。

記錄內(nèi)容至少應(yīng)包括：

• 使用日期和研究環(huán)節(jié)；
• 人工智能工具名稱(chēng)、版本或模型信息；
• 使用目的，如文獻(xiàn)歸類(lèi)、語(yǔ)句潤(rùn)色、代碼補(bǔ)全、演示文稿優(yōu)化；
• 輸入提示詞或問(wèn)題摘要；
• 人工智能輸出的使用狀態(tài)：完全棄用、修改后采用、僅供參考；
• 修改后內(nèi)容在論文、作品或報(bào)告中的位置；
• 核驗(yàn)結(jié)果：是否通過(guò)事實(shí)核驗(yàn)、邏輯核驗(yàn)和原創(chuàng)核驗(yàn)。

同時(shí)，需要注意將人工智能使用記錄與導(dǎo)師指導(dǎo)過(guò)程、個(gè)人獨(dú)立判斷分開(kāi)，不要混記。在提交學(xué)位論文前，申請(qǐng)人應(yīng)主動(dòng)向?qū)熗暾f(shuō)明人工智能使用情況，并根據(jù)所在培養(yǎng)單位要求，在論文中增加人工智能使用聲明。聲明中通常應(yīng)說(shuō)明工具名稱(chēng)、使用環(huán)節(jié)、使用程度和影響范圍。

對(duì)于具有一定爭(zhēng)議性的使用情形，如人工智能參與度較高的寫(xiě)作潤(rùn)色、作品創(chuàng)制中的生成式輔助，更應(yīng)提前與導(dǎo)師溝通，而不是等到答辯階段才被動(dòng)解釋。

將對(duì)照框架轉(zhuǎn)化為自查清單

如果需要在提交前做一次完整自查，可以把本文的環(huán)節(jié)對(duì)照表簡(jiǎn)化為三個(gè)問(wèn)題逐項(xiàng)檢查：這個(gè)環(huán)節(jié)是否使用了人工智能；使用是否屬于可輔助、有條件使用還是不可代做；每一項(xiàng)使用是否已經(jīng)核驗(yàn)、留痕并按要求披露。對(duì)于任何一個(gè)問(wèn)題無(wú)法給出明確回答的環(huán)節(jié)，都應(yīng)回到原文重新判斷。

合規(guī)的核心不在于完全拒絕人工智能工具，而在于把人工智能使用限制在輔助范圍之內(nèi)，確保核心論點(diǎn)、創(chuàng)新貢獻(xiàn)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)和最終學(xué)術(shù)判斷始終由學(xué)位申請(qǐng)人本人完成。這個(gè)邊界越清晰，研究過(guò)程越可追溯，學(xué)位論文的規(guī)范性和可信度也就越高。