据上观新闻报道，近日，人工智能（AI）与学术写作的关系引发双重关注。华东师范大学一场要求“AI作为第一作者”的论文征集，在近三个月中收到海内外七百余篇投稿后进入评审，以实验性姿态挑战传统作者界定。
与此同时，中国人民大学教授郭英剑在《中国科学报》撰文指出，生成式AI正动摇“剽窃”概念根基，学术伦理的核心风险已从“来源不当”转向“主体失真”。这两则消息共同揭示：当AI深度融入知识生产，我们如何捍卫学术的真实性与人的主体性，已成为紧迫议题。
华东师大的征文活动，其意义在于将日益普遍的模糊地带极端化、显性化。它迫使学术界直面一个现实：AI的使用已成为常态，深度嵌入从构思到表达的各个环节。问题核心已非“能否使用”，而在于“如何界定其贡献与归属”。
这也恰恰暴露了当前许多“过程审查”式治理的困境：诸如“允许润色、禁止生成”的边界在技术上难以核查，“披露机制”往往流于依赖自觉的形式化声明。更深刻的危机在于，研究者可能借助AI产出自身并未真正理解的论述，导致“学术主体空心化”，从而伪造了本不存在的学术能力。
因此，应对之道必须超越传统的“抓作弊”逻辑，实现评价体系的重心转移。郭英剑教授提出的从“过程审查”转向“结果问责”，指明了方向。学术共同体应将焦点从难以追溯的“写作是否纯人工”，回归到更可检验的“研究是否有真实贡献”。
首先，突出创新性的核心地位。无论AI如何辅助表达，真正的问题创新、证据创新与解释创新，依然根植于研究者对领域的深度把握与洞察力。评价应紧紧锚定研究是否提供了不可替代的学术增量。其次，强化成果的可检验性。要求研究数据、材料、分析过程尽可能透明、可复现，论证逻辑清晰、可被质疑与反驳。这能有效遏制AI可能制造的“表面自洽的幻觉”。最后，也是至关重要的一点，落实作者的解释责任。作者或研究者必须能够清晰阐述其问题意识、论证逻辑与核心判断，在答辩、评审等环节证明自己不仅是文本的“提交者”，更是研究的“理解者”和“责任承担者”。
由此可见，华东师大的“实验”，可视为对这套新评价维度的压力测试。它启示我们，与其纠结于AI能否成为“作者”，不如着力构建一套机制，确保无论借助何种工具，最终被认可和表彰的，必须是研究者真实的智慧、严谨的工作与不可推卸的责任。
AI的崛起为学术伦理带来深刻挑战，同时也是一次关键的校准契机。它迫使我们回归学术活动的本质：以可靠的方式创造新知，并由一个真实、负责的主体所承载。唯有将评价的聚光灯从“写作过程的黑箱”移向“学术贡献的实体”，我们才能在AI时代，既善用其力，更坚守人之为学的根本尊严。
