《The Egyptian Journal of Bronchology》：Artificial intelligence in scientific research: a practical guide to tools and ethical considerations
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人工智能（AI），包括生成式人工智能（generative AI）和大型语言模型（large language models, LLMs），正在迅速变革科学研究。其正被日益整合至研究过程的多个阶段。2022年11月ChatGPT的公开上线推动了这些技术的进一步
人工智能（AI），包括生成式人工智能（generative AI）和大型语言模型（large language models, LLMs），正在迅速变革科学研究。其正被日益整合至研究过程的多个阶段。2022年11月ChatGPT的公开上线推动了这些技术的进一步采纳，为文献发现、数据分析及研究工作流支持创造了新的机遇。然而，许多研究人员仍不确定在研究各阶段应当选用哪些AI工具，以及如何合乎伦理地使用它们。本综述提供了一个实用的、分步骤的框架，用于在整个研究生命周期中整合AI——从观点生成与文献检索，经数据分析与科学写作，直至发表——并与传统研究步骤保持一致。研究人员探讨了常用AI工具的应用，包括通用型LLMs、文献检索与引文分析工具，以及AI辅助写作与翻译工具。AI辅助工作流可提高研究效率、促进证据综合、支持科学写作，并帮助以非母语开展研究的研究人员。然而，仍存在重要的局限性，包括幻觉和捏造的信息或参考文献、算法偏差、来源验证不足、抄袭与不恰当地重用现有材料的风险、保密性与数据隐私风险，以及潜在的对自动化输出的过度依赖。国际医学期刊编辑委员会（International Committee of Medical Journal Editors, ICMJE）、出版伦理委员会（Committee on Publication Ethics, COPE）和世界医学编辑协会（World Association of Medical Editors, WAME）的现行指南强调，AI工具不应被赋予作者身份，作者应根据适用的期刊政策披露其使用情况。AI应被视为辅助技术，而非人类专业知识、批判性评价、科学判断和问责制的替代品。负责任的整合需要恰当的工具选择、对AI生成输出的验证、对敏感信息的保护、符合适用期刊政策的透明报告，以及持续的人类监督。同时亦需明确的机构和期刊政策，以支持在科学研究中负责任且合乎伦理地使用AI。
Background：计算机辅助方法早已应用于科学研究，而大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能（AI）的发展，特别是2022年11月ChatGPT的公开发布，极大地扩展了AI在科学知识生产与传播中的角色。与早期计算工具不同，当前AI系统能够生成和加工类人文本、识别大型数据集中的模式，并支持多种研究任务，但也引发了幻觉、可重复性受限、数据集偏差和模型不透明等问题。一个核心问题是何种AI应用在伦理上可被接受。主要指南的一致原则是：人类对AI辅助生成的内容负责，作者对准确性、完整性和原创性负全责，透明度与持续人类监督为负责任使用之基础。
Aim：本综述旨在：(i) 梳理当前研究生命周期中可用的AI工具；(ii) 从近期文献中总结这些工具已录得的收益与局限；(iii) 将现有伦理与监管指南整合为可供研究人员和审稿人使用的实用框架。
Main text
Methods：本叙述性编辑综述通过定向检索PubMed和Google Scholar（2022–2026年），使用“人工智能”“大型语言模型”“科学写作”“研究伦理”和“生成式AI在研究中的应用”等词组的组合来识别相关文献，并通过手工核查关键综述的参考文献及ICMJE、COPE、WAME、JAMA Network、Springer Nature等出版机构的政策声明进行补充。该综述未采用系统评价方法学。
Tool selection criteria：工具入选标准为：在学术研究中具备已记录的应用、与一个或多个研究阶段相关，且在2025–2026年评审期内可公开获取。若存在至少两篇独立的同行评审文献记录其学术用途则优先考虑；在文献有限或不可得时，亦参考相关供应商文档。本综述并未进行详尽的市场调查，文中工具仅作为示例呈现。
Limitations of this approach：作为叙述性综述，本研究未进行正式的偏倚风险评估、重复独立筛选或完全可复现的检索方案，因此可能存在选择偏倚。文中未开展独立基准测试、用户绩效研究或可重复性实验，所列工具类别旨在提供比单一产品名称更持久的应用框架。
A Stepwise overview of the AI-enhanced research lifecycle：本文将AI应用映射至研究过程的十个步骤，并可归纳为四个更大的工作流阶段：创建（想法、文献、实验、图形）、写作、验证（同行评议、答辩、修订）和传播。
Steps 1–2: idea generation and research question formulation：AI工具可辅助研究人员完善研究主题、生成初步想法、识别研究空白，并使用PICOTS框架（Population, Intervention, Comparison, Outcome, Time, Study design）构建结构化研究问题。相关工具包括ChatGPT、DeepSeek、Elicit、Consensus、HyperWrite、Gemini和Claude。AI生成的想法应被视为进一步评估的起点，而非最终假设，必须通过人的批判性评价加以检验。
Steps 3–6: literature review, study design, protocol writing, and data collection：此阶段AI在文献检索、筛选和信息提取方面可带来显著效率提升。工具包括Scite.ai（对引文语境分类）、Explain Paper、Litmaps、Connected Papers、ResearchRabbit、Bohrium Science Navigator、PaperPal、Semantic Scholar、Inciteful、SciSpace、PDFGPT及NotebookLM等。AI亦可支持研究设计，如论证样本量、概述分析方法、建议研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究）和识别潜在混杂因素与偏倚。AI assistance in study design：AI（尤其是ChatGPT和其他LLM）可辅助解释统计功效估计、起草统计策略、提出候选研究设计和识别潜在偏倚源，但所有建议均须由研究者依据方法论标准进行核验和调整。Human responsibilities in study design：随机化方法的决策、盲法的可行性与实施、总体研究设计的选择、风险效益评估与知情同意等伦理问题，均须由具备相应方法学和领域专业知识的研究人员承担最终责任。
Steps 7: data analysis and interpretation：AI工具可辅助数据解释、统计推理及复杂数据集的探索，但不应取代成熟的统计方法。代表性工具包括NVivo、ATLAS.ti（定性分析）、XLSTAT、SPSS、R（定量统计）、Avidnote和研究数据可视化工具Power BI。近期方法学研究发现LLM生成的统计代码和定量结果解释存在缺陷，任何AI辅助分析输出均须使用既定统计软件独立验证。
Steps 8: scientific writing and manuscript preparation：AI辅助写作工具可改善语言、语法、清晰度和结构，常见工具包括DeepL Write、DeepL Translator、Scholary、Grammarly、Trinka、QuillBot、Grammar GPT和Paperpal。AI可用于生成初稿和提供文体改进建议，但绝不能替代作者的实质性智力贡献；研究者须批判性评估AI文本并验证其准确性、原创性和适宜性。
Step 9: references and citation management：准确的参考文献管理是生成式AI应用中一项重要挑战。相关工具包括EndNote（含Research Assistant）、Scite和Zotero。有研究报道ChatGPT生成的参考文献存在准确性局限，因此人工核对引用文献必须是稿件准备流程中的关键环节。
Step 10: publication and dissemination：AI内容检测与抄袭检测工具可用于筛查潜在文本重叠或可能的AI生成内容，例如GPTZero和Copyleaks。作者应按目标期刊政策披露AI使用，并避免将AI工具列为作者或在不进行人类监督的情况下生成大量实质性稿件内容。
Critical challenges and limitations：因AI引起的若干关键局限包括：幻觉与事实错误（LLM可生成自信但有误或捏造的信息）; 算法偏差（训练数据中的偏倚可能被复制并造成不平等的后果）；抄袭和知识产权问题（未适当归属地重用已有材料，以及AI生成内容的版权与许可不明确）；可重复性和模型不稳定性（相同提示在不同交互或模型版本中可能产生不同输出，影响工作流可重复性）；数据隐私与安全（将患者或专有数据上传至外部或云端服务存在泄露风险）。Publishing policies and ethical guidelines：AI可被用于语言编辑、文献检索与总结、引文分析等研究支持任务，但须在人类监督和透明披露前提下进行。不可接受的使用包括将AI工具列为作者、在无人监督下生成大量稿件内容、将AI生成材料伪装为原始一手来源，以及违反版权或许可要求的行为。ICMJE、COPE和WAME一致认为AI工具不具作者资格，作者对AI辅助内容负责，披露要求因期刊而异。Unresolved governance questions
