生成式人工智能任务委派分类体系(GAIDeT)：科研出版中人类与AI协作的透明化框架

为解决生成式人工智能(GAI)在科研应用中透明度不足、责任界定模糊的问题，来自国际团队的研究人员开发了GAIDeT分类体系。该研究通过迭代共识法构建了涵盖概念形成、文献综述等七大研究域的多层级任务委托框架，并配套开发GitHub声明生成工具，为规范AI参与科研提供了可量化的人类监督标准。

　　

当ChatGPT等生成式人工智能(GAI)大举进军科研领域时，科研界正面临"AI代笔"带来的身份危机。这项研究如同给混沌的AI协作领域安装了导航系统——研究者们汲取CRediT作者贡献分类法和NIST人工智能应用分类法的精华，打造出全新的生成式AI任务委派分类体系(Generative AI Delegation Taxonomy, GAIDeT)。

就像实验室里的离心机能分离不同密度组分，GAIDeT将科研流程精细拆解为概念构思(conceptualization)、文献挖掘、方法设计等七大关键域，每个域又细分为宏观-微观双层结构。特别有趣的是，该框架创新性地引入了"人类监督温度计"——不同层级的任务对应从全自动到人工复核的梯度监管要求。

研究团队不仅搭建理论框架，更贴心地开发了GitHub版声明生成器(GAIDeT Declaration Generator)。这个数字小助手能引导学者像填写实验记录本那样，逐步勾选AI参与的具体环节，确保每个GPT-3生成的公式旁边都标注着对应的监督等级。

正如电泳图谱能直观显示DNA片段分布，这套系统让AI在科研中的贡献比例一目了然。未来，当学者们在《自然》期刊提交论文时，或许只需附上GAIDeT二维码，审稿人扫码就能看到AI助手在课题中的真实定位——是担任文献检索的"科研实习生"，还是扮演需要严格监管的"算法共作者"。