當下生成式AI技術(shù)快速普及，學術(shù)不端行為呈現(xiàn)隱蔽化、多樣化新特征，科研誠信建設(shè)面臨全新挑戰(zhàn)。近日，維普資訊控股子公司重慶維普斟知科技有限公司推出的維普斟知AI智評系統(tǒng)，以AI技術(shù)為核心打造全流程學術(shù)不端防控體系，為期刊出版、高校教育等領(lǐng)域的學術(shù)誠信治理搭建起堅實的科技防線，實現(xiàn)從“事后查處”向“事前預防、事中管控”的治理升級。

新型學術(shù)不端升級，傳統(tǒng)治理遇瓶頸

我國歷來重視科研誠信建設(shè)，多項政策明確對學術(shù)不端行為“零容忍”，但隨著AI技術(shù)融入學術(shù)創(chuàng)作，學術(shù)不端的手段不斷翻新，傳統(tǒng)治理手段逐漸難以適配。一方面，AI偽原創(chuàng)成為行業(yè)新痛點，生成式AI可快速生成邏輯通順的文本，經(jīng)簡單人工修改后，傳統(tǒng)查重工具難以識別，還催生了相關(guān)灰色產(chǎn)業(yè)；跨語言轉(zhuǎn)述、改寫抄襲等隱蔽行為，也讓僅依靠關(guān)鍵詞匹配的檢測方式失效。另一方面，人工審核存在諸多局限，期刊編輯部與高校面臨評審資源有限、標準不統(tǒng)一的問題，不僅難以全面排查意識導向、事實準確性等隱性合規(guī)風險，對AIGC使用的監(jiān)管也缺乏統(tǒng)一平臺，為學術(shù)不端留下可乘之機，嚴重影響學術(shù)生態(tài)的健康發(fā)展。

多維技術(shù)賦能，精準狙擊各類不端

維普斟知智評系統(tǒng)的核心優(yōu)勢，在于打造了“AI痕跡識別+原創(chuàng)性核查+底線合規(guī)把關(guān)”的一體化技術(shù)防控體系，針對不同類型學術(shù)不端實現(xiàn)精準靶向治理。在AIGC痕跡檢測上，系統(tǒng)依托深度學習與自然語言處理技術(shù)，提取文本語義、句法風格等多維特征，與ChatGPT、豆包、DeepSeek等數(shù)十余種主流AI模型的輸出特征匹配，還能通過對抗樣本篩查，識別經(jīng)人工修改的AI生成內(nèi)容，破解“AI偽原創(chuàng)”檢測難題。原創(chuàng)性核查環(huán)節(jié)，系統(tǒng)背靠維普超大規(guī)模學術(shù)數(shù)據(jù)庫，整合期刊、碩博論文、專利、海外文獻等全類型資源，采用自主研發(fā)的動態(tài)比對與跨語言檢測算法，既能識別直接抄襲，也能捕捉中英互譯、轉(zhuǎn)述等隱蔽抄襲行為，同時對參考文獻開展合規(guī)性校驗，守住學術(shù)規(guī)范底線。此外，系統(tǒng)嚴格對標出版與教育領(lǐng)域的相關(guān)政策要求，將意識導向合規(guī)、題文一致、事實準確等作為底線指標，自動識別各類合規(guī)風險點，從源頭規(guī)避學術(shù)成果的質(zhì)量隱患。

全場景適配，實現(xiàn)全流程誠信管控

不同于單一的檢測工具，維普斟知智評系統(tǒng)針對學術(shù)領(lǐng)域不同場景打造了定制化解決方案，實現(xiàn)學術(shù)不端的全流程管控。面向期刊編輯部，系統(tǒng)適配“三審三?！背霭媪鞒?，短時間內(nèi)可完成稿件初篩，快速過濾抄襲、AI偽原創(chuàng)等不合格稿件，大幅減少無效人力投入，同時為專家復審提供結(jié)構(gòu)化報告，標注風險點，提升評審的精準度與一致性。針對高校教育場景，系統(tǒng)構(gòu)建了“學生自查-教師指導-管理監(jiān)管”的三位一體模式，學生可在論文創(chuàng)作各階段自查，提前規(guī)避不端風險、培養(yǎng)學術(shù)規(guī)范意識；教師能借助系統(tǒng)快速定位問題，將精力聚焦于深度學術(shù)指導；學校管理部門可實現(xiàn)批量檢測與數(shù)據(jù)匯總，精準定位共性問題，為學位論文抽檢提供前置預警，從創(chuàng)作源頭提升論文質(zhì)量。此外，系統(tǒng)還能適配科研機構(gòu)、職稱評審等場景的需求，為各類主體的學術(shù)誠信管理提供支撐。

人機協(xié)同，構(gòu)筑健康學術(shù)生態(tài)

“我們打造智評系統(tǒng)，核心是用科技賦能而非替代人工，構(gòu)建人機協(xié)同的學術(shù)治理新生態(tài)?！本S普斟知科技相關(guān)負責人表示，系統(tǒng)并非簡單追求“高檢出率”，而是秉持“區(qū)分場景、彈性治理”的理念，對AI代寫、數(shù)據(jù)造假等嚴重學術(shù)不端行為剛性防控，對合規(guī)的AI輔助寫作行為則不做過度干預，還會在檢測報告中提供AI工具合規(guī)使用指引，引導科研人員規(guī)范運用技術(shù)。