投稿前面對“是否使用AI”這一欄，很多學生的第一反應是猶豫：明明只是讓AI改了幾句語法，勾“是”會不會顯得研究不嚴謹？勾“否”又擔心萬一被檢測出AI潤色痕跡，反而說不清。這種兩難恰恰暴露了當前聲明表格的一個結構性問題——“使用/未使用”是二元選項，而真實的AI使用是一個從“幾乎不影響研究判斷”到“深度介入研究判斷”的連續譜系。把連續譜系壓進二元選項，要么導致過度披露（把拼寫檢查也寫成一段聲明），要么導致披露不足（把AI參與的數據清理和參數選擇一并隱去）。

更合理的做法是：先判斷AI對你的研究判斷產生了多大影響，再決定披露的詳細程度。影響越深，說明義務越重。以下是一條從淺到深的自查路徑，幫助你在投稿前定位自己的層級，并補齊對應的說明與留痕。

一、先弄清規則從哪里來

分級披露不是自創標準，它的依據來自三個層面，效力依次遞減。

期刊作者指南是第一約束。不同出版社對AI使用的披露要求并不一致，有的明確豁免基礎語法檢查與拼寫糾正，有的即使對已寫好的文字做語言潤色也要求聲明。因此投稿前必須以目標期刊官網最新的作者指南（Author Guidelines）或編輯部公告為準，不能套用其他期刊的做法。

學校與院系的學術規范文件是第二約束。國內多所高校已就本科畢業論文和研究生學位論文中的AI使用作出規定，部分學校還引入了AIGC檢測環節。學位論文與期刊投稿的規則可能不同，需要分別核對。

行業與國家標準是參考框架。例如《學術出版中AIGC使用邊界指南》系列文件梳理了科研誠信與學術規范中AIGC在論文寫作、圖像生成、編輯與評審支持等環節的使用邊界，可作為理解“什么算深度介入”的背景依據，但它不能替代具體期刊的具體條款。

需要說明的是，上述政策與指南處于快速更新中。本文信息檢索日期為2026年2月，實際投稿時請以你查到的當日最新版本為準。一個實用習慣是：在投稿系統里填寫聲明前，先截圖保存你當時查閱的作者指南頁面，注明查閱日期，以備后續核對。

二、分級自查：AI對你的研究判斷影響有多深

下面把AI使用分為四級。判斷的關鍵不是“用了哪個工具”，而是“AI的輸出在多大程度上替代了你的判斷”。同一款工具，用來改語法和用來選模型參數，落在完全不同的層級。

第一級：語言與格式輔助

典型行為：基礎語法檢查、拼寫糾正、標點修正、參考文獻格式整理、對你自己已寫好的文字做語言潤色、按模板調整排版。

影響判斷：不涉及研究內容本身，不改變數據、結論或論證結構。AI在這里處理的是表達，不是判斷。

披露方式：多數期刊對此類使用予以豁免，部分期刊仍要求簡要說明。穩妥做法是在投稿信（Cover Letter）或稿件末尾的聲明部分用一句話交代，例如說明“本文文字經語言潤色工具處理，所有學術內容與判斷由作者獨立完成”。如果目標期刊明確豁免，可不單列聲明，但仍建議保留使用記錄。

需要留痕：一般無需專門留痕。若期刊要求，保留潤色前后的稿件版本即可。

第二級：數據處理與呈現輔助

典型行為：用AI輔助清理數據（如識別異常值、統一變量格式）、生成圖表代碼、歸納文獻、翻譯或整理訪談材料、輔助編寫非核心的分析腳本。

影響判斷：開始觸及研究過程的中間環節。AI的輸出可能影響你看到什么數據、用什么方式呈現，但核心的分析決策和結論推斷仍由你作出。

披露方式：需要在方法部分或致謝部分具體說明用途，而不是籠統寫“使用了AI工具”。建議交代三件事：用了什么工具（名稱與版本）、用于哪個具體環節、你如何核驗AI的輸出。例如，若用AI輔助數據清理，應說明清理規則由誰制定、異常值的最終判定由誰作出、清理后的數據是否經過人工復核。

需要留痕：保留原始數據、AI處理后的數據以及處理腳本或操作記錄，確保從原始數據到分析數據的每一步可追溯。若AI生成了圖表代碼，保留代碼與對應圖表的版本對應關系。

第三級：研究設計與核心推斷介入

典型行為：用AI輔助設計實驗方案或模擬方案、選擇模型或參數、生成假設、參與核心論證的構建、對結果作出解釋性推斷。

影響判斷：AI的輸出開始實質性地影響研究判斷本身。此時“作者對研究負責”這一原則面臨真正的考驗——如果實驗設計或核心推斷由AI提出，作者是否具備獨立驗證和承擔責任的能力？

披露方式：這一層級通常需要在方法部分作較詳細的說明，包括AI參與的具體環節、你對其輸出的驗證方式、以及最終決策由誰作出。部分期刊明確禁止AI生成論文主體架構與核心觀點，因此在這一層級，披露之外還需確認你的使用是否落在期刊允許的范圍內。如果AI參與了核心推斷，建議在稿件中說明你如何獨立復現或驗證該推斷。

需要留痕：準備可復現材料，包括AI的輸入提示與輸出記錄、你對輸出的評估與修改過程、驗證實驗或替代方案的記錄。審稿人或編輯若質疑某一步驟的可靠性，你應當能夠展示完整的判斷鏈條。

第四級：禁止性使用

典型行為：將AI生成的內容直接作為原創成果提交、由AI代替作者完成核心研究判斷、將AI列為署名作者、用AI偽造或篡改數據。

判斷：這些行為在主流學術規范中屬于學術不端，不在“披露即可合規”的范圍內。披露不能使禁止性使用變得可接受。

三、把層級落到投稿操作上

定位層級之后，投稿前可以按以下順序完成自查。

第一步，查目標期刊的最新作者指南。 重點找三個信息：是否豁免某類使用、披露應放在哪個部分（方法、致謝還是獨立聲明）、是否要求提供工具名稱與版本。不同期刊差異明顯，不要憑印象填寫。

第二步，對照上表定位自己的最高層級。 如果一項研究里同時存在多個層級的AI使用，按最高層級準備披露。例如既做了語言潤色又用AI輔助了數據清理，就按第二級的要求寫說明。

第三步，寫具體而非籠統的聲明。 “本文使用了AI工具”幾乎不提供有效信息。有效的聲明應讓讀者判斷AI在何處影響了研究，以及你如何保持了控制。可以參照這個結構：工具與版本—使用環節—人工核驗方式—責任歸屬。

第四步，檢查留痕是否與聲明匹配。 聲明里說“數據清理結果經人工復核”，就應當能拿出復核記錄；說“核心結論由作者獨立作出”，就應當能說明AI輸出與最終結論之間的差異。

第五步，區分學位論文與期刊投稿的要求。 學位論文可能適用學校的檢測與備案流程，期刊投稿適用編輯部條款，兩者不能互相替代。

四、幾個常見誤區

“只改了語法，不用管。” 多數期刊確實豁免基礎語法檢查，但語言潤色是否豁免因刊而異。在不確定時，一句話說明的成本遠低于事后解釋的成本。

“披露越少越安全。” 披露的目的是讓研究過程透明，不是自我舉報。過度披露（把拼寫檢查寫成一段聲明）會稀釋真正重要的信息；披露不足則在AI檢測或審稿質疑出現時缺少回旋余地。匹配影響程度才是恰當的做法。

“工具會幫我負責。” 所有研究成果的學術責任由人類作者承擔，AI工具不能被列為作者，也無法分擔責任。披露的意義正在于明確責任仍在作者一方。

“去年投過，規則沒變。” AI使用規范是當前更新最快的學術政策領域之一，同一期刊的條款可能在一年內調整。每次投稿前重新查閱，是成本最低的合規習慣。

分級披露的核心邏輯其實很樸素：AI對研究判斷的影響越深，你需要說明的就越多、留痕就越完整。把這條邏輯變成投稿前的固定動作——查指南、定層級、寫具體、對留痕——比在“是/否”之間糾結更能保護你自己。