徐贲 | 关于规范使用人工智能工具：致《文艺研究》编辑部的一封信

【徐贲按】人工智能进入知识生产领域，是当代人文学术所面临的最深刻变革之一。它不仅改变了资料搜集、文献整理和语言表达的方式，更开始介入问题提出、观点形成和思想探索等传统上被视为人类独有的认知活动。正因如此，围绕人工智能写作的规范、伦理与责任问题，已经不再只是技术问题，而成为关系未来知识生产方式的重要公共议题。 然而，与技术发展的速度相比，关于人工智能使用规范的公开讨论却明显滞后。在许多情况下，人们尚未充分厘清“作者是谁”“原创性何在”“责任如何承担”“思想与工具的边界在哪里”等基本问题，便已经开始制定各种管理规则和限制措施。这种规范先于讨论、管理先于共识的现象，并不仅仅出现在某一家刊物或某一个机构，而是当前学术界普遍面临的共同处境。 2026年6月，《文艺研究》发布《关于规范使用人工智能工具的声明》，是国内重要人文学术刊物较早针对生成式人工智能作出的制度回应。无论人们赞同还是质疑其中的具体条款，这份文件都具有超出其自身的意义。它所触及的，并非单纯的投稿规范问题，而是人工智能时代关于作者身份、知识创造、学术责任和制度治理的一系列根本性问题。 本文对这份《声明》作出回应和分析，并非为了对某一刊物作出评价，而是希望保留一个具有时代特征的思想现场。在未来回望这一历史阶段时，人们或许更关心的不是某项具体规定最终是否被保留，而是当人工智能开始改变知识生产方式的时候，学术共同体曾经如何理解这种变化、如何回应这种挑战，以及围绕这些问题展开过怎样的讨论与争论。 任何成熟的规范，都不是凭空产生的。它们往往诞生于实践的发展、观点的碰撞和持续的公共协商之中。人工智能写作规范同样如此。在这个意义上，比起过早形成确定答案，更重要的或许是保存问题本身，并为不同意见保留表达与讨论的空间。因为未来真正能够经受时间检验的学术规范，不会来自某一次仓促的规定，而只能来自整个学术共同体长期而开放的共同思考。 关于规范使用人工智能工具：致《文艺研究》编辑部的一封信 尊敬的《文艺研究》编辑部： 《文艺研究》曾经刊登过我多篇文章，不仅是一份我长期尊敬的学术刊物，也是一份让我始终怀有感恩之心的刊物。1985年，我考取复旦大学外文系博士研究生，成为该系首届，也是唯一的一名博士研究生。后来导师告诉我，当年能够被录取，一个重要原因是我1984年在《文艺研究》上独立发表的一篇论文。而导师本人发表于《文艺研究》的论文，则是与一位攻读硕士学位的学生共同署名完成的。对于一名年轻学子而言，《文艺研究》给予的肯定不仅是一份学术荣誉，更是一种深远的人生鼓励。 因此，当我在网上看到编辑部发布的《关于规范使用人工智能工具的声明》时，最初甚至有些不敢相信；而在认真阅读之后，则不免感到遗憾、痛心与惋惜。让我感到遗憾的，并非编辑部试图回应人工智能带来的挑战，而是这样一个极其重要、极其复杂的问题，似乎被过于仓促地处理成了一套缺乏充分讨论和学理支撑的规范条款。 人工智能参与知识生产，已经是当今世界不可逆转的发展趋势。无论我们欢迎还是担忧，无论我们赞成还是反对，这场变革都不会因为任何个人或机构的意愿而停止。正因为如此，我们尤其需要以更长远的眼光、更开放的态度和更深入的思考来面对它，而不是为了获得即时的管理便利，匆忙划定一些实际上难以界定、难以执行、也难以长期维持的边界。 在我看来，如果《文艺研究》能够把”如何使用AI”首先视为一个值得公共讨论的思想问题、知识问题和伦理问题，而不仅仅是一个需要立即规范的管理问题，其意义或许会更加深远。作为中国人文学术最有影响力的刊物之一，《文艺研究》完全有能力也有责任引领这一时代性议题的讨论，为未来学术共同体形成更成熟、更理性、更具有共识基础的写作伦理和知识生产规范作出贡献。 我将自己的一些思考写成了以下这篇文章，谨供尊敬的编辑们和编辑部参考。如果编辑部认为我的观点存在偏颇，或者《声明》的立场更为合理，我甚至乐于将这篇文章作为一种不同意见公开发表，让读者共同评判、讨论和思考。毕竟，对于这样一个正在改变知识生产方式的重大问题而言，比起过早形成结论，更重要的或许是保留讨论的空间；而能够促进这种讨论，本身也许就是对未来写作伦理共识形成的一点微薄贡献。 以下，是我对《声明》的具体分析。 一、引言 如果从学术伦理的出发点来看，这份《声明》并非没有道理。它所试图解决的，其实是当前学术界最焦虑的几个问题：责任归属、原创性认定、学术诚信，以及AI生成内容的泛滥。然而，如果从制度设计、执行可行性和技术现实来看，其中又存在不少内在矛盾和操作难题。 客观地说，这是一份原则上合理、但在若干关键条款上存在可执行性不足和逻辑模糊问题的文件。以下分两部分展开：首先讨论其合理之处，再讨论其存疑之处。 二、合理之处 第一，坚持”责任主体必须是人”是合理的。《声明》第一条规定：”本刊不接受人工智能工具作为论文的署名作者或合作作者。”这一条基本合理（虽然目前还没有出现以AI为论文署名作者的实际先例）。学术署名不仅意味着贡献的认定，还意味着多方面的责任承担，包括学术真实性责任、数据真实性责任、版权责任、学术不端责任、撤稿责任等，而AI无法承担任何法律和伦理责任。因此，无论是ChatGPT、Claude还是Gemini，都不应成为署名作者。 这一原则实际上已经成为国际学术出版界的共识。例如，国际出版伦理委员会（Committee on Publication Ethics, COPE）、国际医学期刊编辑委员会（International Committee of Medical Journal Editors, ICMJE）、Springer Nature、Elsevier等机构均明确规定AI不能成为署名作者。因此，这一条没有太大争议。 第二，禁止伪造文献和数据是合理的。《声明》第三条第四款规定，禁止”使用人工智能工具伪造、捏造或篡改文献和数据”。这一条也完全合理。事实上，这并不是新的规范——即使没有AI，捏造数据、虚构引文、篡改统计结果，本来就属于学术不端，AI只是降低了造假的技术门槛。因此，这里实际上是把既有规范重新强调了一遍。 第三，禁止AI改写他人成果冒充原创是合理的。《声明》第三条第三款规定，禁止”使用人工智能工具对他人已发表成果进行改写、转述并作为原创内容提交”。这一条也具有现实针对性，因为目前大量AI写作并非创造新知识，而是摘录、拼接、转述、同义改写。如果作者将这种结果直接作为原创研究提交，确实违反学术规范。从保护知识产权的角度看，这条具有合理性。 三、存疑之处 合理性最有争议的部分，其实不在表述原则的第一条，而集中在第二条和第三条的具体执行层面。 第一，”主体框架”与”核心观点”的认定标准模糊。《声明》第三条第一款规定，禁止”使用人工智能工具生成论文的主体框架、核心观点”。这看上去合理，实际操作却极为困难。例如，作者向AI提出：”请帮我设计一篇关于鲁迅杂文的论文结构。”AI给出建议：（一）历史语境；（二）文体特征；（三）批判精神；（四）当代意义。作者采纳了这个结构。这是否构成”主体框架”违规？ 如果这种情况算违规，那么导师的提纲指导、编辑的结构建议、同行讨论中形成的框架思路，本质上也在影响论文框架，是否也应被视为违规？如果不算违规，”主体框架”这一条款便失去了明确边界。 由于存在这种概念上的模糊，执行便只能依赖编辑、审稿人或管理者的主观判断，而非可验证的客观标准。同样的行为，在不同人眼中可能得到完全不同的认定：有人认为AI提供论文结构属于生成”主体框架”，有人则认为这不过相当于导师的提纲建议；有人认为AI帮助梳理研究问题是在形成”核心观点”，有人则认为这只是学术讨论的一种形式。由于缺乏明确边界，最终判断的依据往往不是作者实际做了什么，而是审查者如何理解这一行为。更深层的问题在于，”主体框架”与”核心观点”本身并非可以清晰切割、独立识别的对象——论文的结构与观点，往往是在阅读、讨论、修改和反复推敲中共同形成、不断演化的。如果连概念本身都无法准确界定，相关规定就难免从行为规范退化为自由裁量工具，使规则的适用失去可预期性，并为选择性解释和选择性执行留下空间。 第二，”核心观点”条款在知识伦理层面同样存在问题。例如，作者询问AI：”鲁迅思想与福柯权力理论有什么联系？”AI提出一种可能的解释，作者受到启发，经过阅读、思考和论证，最终形成自己的论文观点。这个观点究竟应当归属于谁？ 事实上，这种归属很难清晰划分，因为学术思想从来不是在真空中产生的。绝大多数观点都来自阅读文献、课堂教学、导师指导、同行讨论、学术会议乃至偶然对话的启发，再经过作者自己的判断和发展而最终形成。AI所扮演的角色，本质上与这些既有的思想交流渠道并无根本不同，只是将交流对象的范围从人扩展到了机器。 如果仅仅因为一个观点最初受到AI启发，便认定其不属于作者，那么同样的逻辑也应当适用于导师建议、同行讨论和学术交流。这样的标准实际上预设了一种并不存在的”纯粹原创”神话，仿佛思想必须完全脱离外部影响才能算作作者自己的成果。然而，知识创造本来就是一个继承、借鉴、碰撞和重构的过程。真正需要追问的，不是观点最初来自何处，而是作者是否真正理解、检验、发展并愿意为其承担学术责任。否则，学术评价所关注的将不再是思想本身，而是思想最初出现的渠道。 第三，禁止AI生成段落乃至全文的规定，混淆了内容来源与作者责任这两个不同维度。这一条的合理性会引来最大的争议。例如，作者要求AI：”请将下面文字润色为学术表达。”AI回复一整段文字。从技术上说，这已经构成”AI生成段落”——这是否违规？ 按照文件字面意思，这似乎已经构成违规；但《声明》第二条又明确允许语言润色，两条规定之间立刻产生冲突。这不仅是表述上的冲突，更暴露出一个更深层的理论问题：文件实际上混淆了”内容来源”与”作者责任”这两个不同维度。学术写作真正需要追究的，并不是某一段文字最初由谁生成，而是谁对最终发表的内容负责。如果作者只是机械复制AI输出而不加审查，当然存在学术风险；但如果作者对AI生成的文字进行了选择、修改、核实和整合，并愿意以自己的名义承担全部学术责任，那么这些文字即使最初由AI生成，也已经进入了作者的责任范围。 事实上，学术史上大量文字都并非完全出自作者独立写作的过程：研究助理整理资料、编辑修改文稿、同行提出修改建议、译者润色外文稿件，都可能对最终文本产生实质影响，但学术共同体判断作者身份的依据，从来不是每一个句子最初的来源，而是谁对作品的真实性、准确性和学术价值承担责任。如果将”是否由AI生成”本身作为首要标准，评价重心便会从责任伦理转向生产程序，从作品质量转向创作轨迹。最终可能形成这样的结果：一篇内容严谨、论证充分、作者能够完全负责的论文，可能因为使用AI起草部分段落而受到质疑；而另一篇论证薄弱、思想贫乏但完全由人手写的论文，却天然获得了道德上的正当性。 这实际上是在用生产方式取代学术质量，用来源审查取代责任审查。这样的标准未必能够维护学术诚信，反而可能扭曲学术评价本身。这里触及一个重要的伦理学问题：学术共同体真正应当追究的是责任（responsibility），而不是来源（origin）。因为来源从来都是混合的，而责任必须是明确的。 第四，要求作者提交与AI工具的全部对话记录，是最不现实、也最不合理的一条。表面上看，这是为了提高透明度；实际上却建立在一种对学术写作过程的误解之上。今天的研究者往往同时使用ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek等多个平台，在数月甚至数年的研究过程中积累数百次乃至上千次对话，其中既包括文献查询、概念讨论、翻译润色，也包括与具体论文直接相关的思考。究竟哪些对话属于论文形成过程？边界应当如何界定？半年以前偶然提出的一个问题，如果后来影响了论文写作，是否也应纳入提交范围？这些问题都没有明确答案。 更现实的问题是，即使作者提交数百页甚至上千页的聊天记录，编辑部是否具备逐条审查的时间、人力和专业能力？...