人工智能与学术原创性：研究者视角下的人机贡献界定困境与伦理挑战

随着人工智能(AI)深度介入科研领域，来自多学科的研究团队通过半结构化访谈和归因理论(Attribution Theory)分析，揭示了研究者如何运用主观启发式区分人机贡献。该研究为制定兼顾科研诚信与AI整合的指南提供了认知基础。

　　

当人工智能(AI)化身"科研助手"，学术界正面临原创性界定的认知地震。研究者们通过18位跨学科(STEM、社会科学、人文领域)学者的深度访谈，运用反思性主题分析(reflexive thematic analysis)和归因理论(Attribution Theory)解码这场人机博弈。

研究发现，学者们更倾向将AI视为需要人类"方向盘"的智能工具，而非真正的研究伙伴。为化解贡献度认定的迷雾，研究者发展出独特的主观判断法则——比如用"心血直觉"衡量所有权，或将研究过程中的劳动投入作为概念贡献的替代指标。这些策略虽具实操性，却暗藏伦理雷区。

该研究暴露出传统科研诚信框架在AI时代的"水土不服"。当机器能生成媲美人类的文本时，如何界定"实质性贡献"成为学术界的"戈耳狄之结"。研究呼吁建立更精细的指导框架，在捍卫科研伦理的同时，为人类智慧与机器智能的协同进化留出空间。