第一作者不是人！知网下架

7月15日，知网发布声明，将所有AI署名论文全部下架。此前，知网上有5篇论文火了。它们有一个共同点：在以往被人类姓名占据的第一作者（以下简称“一作”）的位置，赫然写着DeepSeek、Gemini等AI大模型的名字。不过在登陆知网三天后，这些论文已“查无此文”。

知网下架的理由也很明确：AI不具备民事主体资格，无法承担署名对应的学术责任，无法回应质疑、承担撤稿后果。知网同时表示，AI可作为辅助工具使用，但须透明披露，不能列为作者。

《华东师范大学学报（教育科学版）》是北大中文核心期刊，也是计划在8月1日刊发上述5篇论文的期刊。AI一作论文背后，是华东师范大学教育学部去年9月发起的一场“AI一作大型社会实验”。今年3月，实验成果发布，其面向全球征得了724篇有效投稿，近100款AI工具扮演了一作角色，综合评审出“人机共创先锋论文榜”等三大榜单。

“这是一次‘思想理论要走到技术前面去’的尝试。”华东师范大学教育学部主任袁振国这样说道，他也是该实验的发起人。在他眼中，实验初衷并非宣称AI具备独立创作能力，其结果也显示，人机共创论文的平均水平尚且达不到人类论文的水平。在接受《中国新闻周刊》专访时他坦言，人机协作的边界之问不会随实验结束，而是刚刚开始。

袁振国 图/视觉中国

AI拒绝署名

《中国新闻周刊》：为何说“思想理论要走到技术前面去”？当所有投稿摆在面前时，你最大的感受是什么？实验结果是否符合预期？

袁振国：目前，全球学术规则还停留在“只有人类能作为创作主体”的框架内。AI已渗透硕博论文70%以上的写作环节，学界却普遍选择回避，规则严重滞后于实践，已出现署名模糊、责任悬空、幻觉造假无人约束、人机分工难辨的现实。我们这场实验，主要不是为了搞明白AI好不好用，而是基于人机权责伦理、透明披露机制、过程化评价逻辑，主动搭建容纳AI的学术新秩序。

看到这些论文，我很激动。实验启动的通知发出后，海内外不同学科和年龄的研究者纷纷响应，青年群体更是自觉拥抱新技术，参与者绝大多数依靠AI完成了以前门槛很高的专业学术论文写作，知识平权真实发生了。

然后便是警醒。AI能快速搭建论文骨架、堆砌文献、合理推理，却普遍缺少现实关怀，大量文本“形具神空”，人类独有的生命体验、价值洞察、现实共情，更是罕见。实验结果可以说是意料之中又意料之外。我们预判了AI在信息处理、大纲生成、文本润色等环节的压倒性优势，同时存在文献幻觉、逻辑空洞等短板。意料之外的是，多模型联合审稿比我们想象的可靠，人机评审一致性达到 76%。

《中国新闻周刊》：实验原计划的评奖环节改为了发布榜单，这一变动有何考虑？从人类标准看，当前人机协同成熟度能否支持传统意义上的“杰出论文”？

袁振国：取消评奖是为了保持学术客观性。当下人机协同写作尚处于发展初期，用已有标准去评判，尚不成熟。而我们设置综合榜、创新单项榜，能客观展示不同维度下的优质探索，保留争议空间，同时，榜单也作为本次实验的研究数据留存。

整体来看，人机协同成果成熟度仍很低。如果把学术期刊中最优秀的论文定义为100分，达到发表水平的定义为80分，那么上述700多篇论文大部分得分在40—80分，只有三篇接近或略超90分。仅极少数作品能达到杰出论文的水准。杰出论文的核心标尺不是结构完整、文字流畅，而是提供全新理论视角、原创研究方法、高质量一手数据，实现从0到1的认知突破。只有那些人类牢牢把握顶层设计、依托真实田野数据、以人机对话迭代出新理论框架的作品，才具备杰出论文的内核。

《中国新闻周刊》：有观点认为，目前人类绝大多数创新也不是从0到1，而是从1到100的组合式创新，后者正是AI擅长的领域。AI真的不能完成从0到1的创新吗？

袁振国：AI的底层逻辑是海量人类文本的概率匹配，所有输出都是现有知识的重组、拼接、优化。而原始创新根植于人类独有的特质：具身的现实体验，价值直觉与人文关怀，思辨与发问。AI只会回应指令，不会自主发现无人关注的全新真问题。因此目前来看，颠覆性原创只能由人发起。

但这不是绝对的。AI可以通过海量知识为人类提供灵感素材，激发想象力。这是一个人机不断互动、共同演化的过程，从这个意义上说，AI与人类的共创更有可能指向原始创新。

《中国新闻周刊》：有哪些论文给你留下了深刻印象？这些研究结果人类是否也能达成——AI只不过加速了它们的诞生？

袁振国：令人眼前一亮的作品有两类，一类聚焦新研究范式，代表是采用多智能体模拟推演教育政策的论文。传统社科政策研究受时间、样本、伦理限制，难以观测数十年长期连锁反应，AI模拟能帮助推演复杂教育系统的动态变化机制。

另一类聚焦反思批判，如《AI时代教育之悖论：当成绩不再反映能力》，跳出 AI赋能教学的表层叙事，反向审视技术对教育评价、认知模式的改变，从人文哲学层面提出了全新分析框架。

AI尚未具备人类无法复刻的原创能力，但也非单纯的提速工具，它带来的冲击是巨大的。AI降低了资源门槛，把原本需要数年的研究压缩至数月、数日。AI能提供人类个体难以拥有的多元视角，可以同时生成数十套对立理论假设，大规模自我辩驳、多维度交叉推演，这些是人类研究者很难独立完成的。另外，AI可以生成模拟数据，规避某些田野实验的伦理限制，开辟更多研究场景。

总之，奇思妙想和深刻洞察目前还是“碳基生命的特权”，但AI拓宽了人类研究的边界。

《中国新闻周刊》：参与此次实验的许多研究者表示，当要求AI署名时，各大模型都拒绝了。这是否意味着AI共创急需某种“人类担保制度”？

袁振国：的确如此。各大模型拒绝署名的逻辑是一样的：AI不具备法律主体资格，无法承担论文对应的学术、法律责任。这恰好印证了此次实验的核心判断：即便AI完成绝大多数文本生成工作，目前“硅基生命”还没有自我担责的可能性。所谓“人类担保制度”，核心是建立一套完整的权责绑定机制。凡有AI参与的学术创作，必须指定人类通讯或共同作者作为唯一担保人，出现学术不端行为，追责对象只能是人类。

在此之前，很多研究者幻想“AI一作可以共同分担责任”。如果迟迟不落地标准化人类担保规则，会持续滋生灰色地带。例如有人借AI之名伪造数据、虚构文献，事后试图将过错推给机器，规避学术处罚。我们的实验结果，是在倒逼期刊、高校、科研管理部门加速出台AI学术创作担保细则，明确追责机制。

“新智人”与“旧人类”的分水岭

《中国新闻周刊》：实验采用了AI初审+专家复审机制，在复审过程中，你是否发现AI评审存在审美偏向，或有AI无法识别的“伪创新”？

袁振国：我们确实观察到AI稳定的审美偏向：形式优先、技术崇拜、主流话语偏好。AI高度看重论文的结构完整、格式规范，只要章节齐全、理论名词堆砌，便会给出偏高分数。最典型的是，多篇结构完美但内容空洞的论文，AI 评A档，人类专家直接判定不合格。AI往往青睐复杂算法、多模型、大数据分析，容易高估工具复杂度的价值。AI是天生的“保守派”，对冷门、批判性、反主流的思辨成果打分保守。

我们也大量甄别出AI难以分辨的“伪创新”。其中较为普遍的是“概念包装式伪创新”，即把传统教育理论套上AI、元宇宙等热词，完全没有新视角、新论证。另一种是模板化仿真研究，即套用成熟实验范式，使用AI合成虚拟样本进行数据分析。这类研究看似流程规范，实则脱离真实教育场景。AI 无法辨别数据来源的虚实。

《中国新闻周刊》：部分论文存在“文献绝对虚假”，这是否意味着未来的评审专家必须首先是AI使用与鉴别的专家？

袁振国：这是必然趋势。未来合格的学术评审者，必须掌握AI鉴别、幻觉核查的基础能力。AI 文献幻觉不是偶发问题，本次实验12.71%的论文存在完全虚构的文献，属于系统性技术缺陷。

评审者的AI素养涉及多层内涵。一是辨别AI的模板化文本、空洞表达；二是掌握文献、数据交叉溯源核验方法；三是看懂作者提交的AI共创过程说明表，判断人机分工是否合规、披露是否完整；四是区分合理AI辅助与过度依赖。

需要强调的是，掌握AI鉴别能力不等于放弃传统学术功底。未来高校、期刊编辑部、学术委员会，都需要常态化开展人机协同评审培训，构建适配智能时代的评审人才体系。

《中国新闻周刊》：AI语境下，纯观点凝练类论文似乎已丧失学术价值。你认为传统的学术评价指标如逻辑、实证、创新中，哪些是要坚守的，哪些新的维度需要被引入？

袁振国：并非如此。纯观点凝练论文现在、将来都不会丧失学术价值。它是研究者的基本功之一，观点凝练带着学者自己的意图、角度和风格，是创造性的重要来源。人工智能也只是“智者”之一，否则学术的多样性和创造性就没有了。

传统学术创作与AI共创并不是两套标准。比如逻辑，无论是否使用AI，论证自洽、问题与结论呼应、理论适配都是基本的学术要求。再如，数据、案例、文献的真实可溯源是第二道底线，虚拟数据的生成路径也必须是真实的。

同时，我们确实需要考虑新增评价维度。例如人机协同有效性，要看AI与人类分工是否合理，人类是否掌握顶层设计、价值判断等环节，杜绝完全将研究外包给AI，要求完整披露AI工具、生成占比、修改痕迹。此外，还有人类原创贡献、幻觉防控与伦理自觉、现实落地适配等。

《中国新闻周刊》：AI正在动摇人才培养体系，善用工具者似乎已开始碾压传统“苦吟学者”。你提出了“C商”的概念，这具体是一种怎样的特质，又应如何培养？

袁振国：这只是一种表面现象。AI碾压的是无病呻吟或空话套话，淘汰的是机械摘抄、重复写作、低效文献梳理等浅层劳动。拥有深厚学术积淀，同时具备高“C商”的研究者，才是智能时代的人才。

这种能力的衡量标准就是“人机协同能力商数（Collaboration Quotient with AI）”，简称“C商”。“C商”的涌现标志着人类从人机分离时代向人机协同时代跃升。“C商”的高低，将直接决定个体在未来社会结构中的位置，甚至可能成为区分“新智人”与“旧人类”的分水岭。

“C商”的核心特质在科研领域表现为四个层次：一是边界判断力，懂得哪些环节交付AI、哪些必须亲力亲为；二是提示工程与调度能力，能搭建结构化系统提示词，分阶段拆解复杂科研任务，最大化释放AI工具效能，同时精准约束模型幻觉；三是批判性校验素养，对AI的所有输出保持审慎怀疑；四是价值主导能力，主动把控研究问题、理论框架、伦理取舍、现实关怀，守住人类思想主体性。

“C商”培养的话题则太新了。但可以明确的是，这不大可能依靠既有的培养路径。首先需要重构课程体系，压缩模板写作等低阶训练，增设人机协同科研、提示词工程、AI 幻觉鉴别等实操课程。另外，需要改革学术训练模式，以人机共创课题替代单人独立论文，强制要求提交AI过程说明。同时，评价导向也要革新，课程作业、毕业论文可增设“C商”评分维度。

《中国新闻周刊》：未来学界是否会正式承认AI一作？我们又应做好怎样的准备？

袁振国：在我看来，承认只是时间问题。当然，在这之前有太多法律、标准、社会心理学问题需要解决。未来也许会形成分层次、有约束的AI署名规范，AI一作会以特殊标注的形式合法化，但承认AI一作并不是将其与人类一作等同，更不是取代。

学界、教育界、研究者都应为此做好准备。学术出版与管理机构需要制定统一的AI创作披露规范，搭建人机协同双轨评审体系，普及AI初审工具，建立AI学术不端追责机制。高校则应致力于开辟新赛道，建立新的师生关系和人机关系，重视批判性思维、原始创新能力的培养。研究者则应守住人文底线和现实，建立标准化人机工作流，主动承担AI内容的审核责任，拥抱科研范式的历史性转型。

记者：周游

编辑：杜玮

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