最近网上流传了一张截图，具体内容是某单位发布了新通知，说国自然申报系统后台疑似已接入大模型相关能力，一旦被判定存在不规范使用AI生成内容的情况，可能被通报依托单位并引发后续科研诚信与管理流程。
图源：网络
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“AI写的本子一定会查出来还会通报”，真能查？查到什么程度？靠什么标准？说白了，“AI查重”那套逻辑：最后往往不是抓住了“造假的人”，而是折腾了“认真写的人”。更何况现在的AI痕迹这件事，本身就很玄：同样一句话，有人觉得“像AI”，有人觉得“就是书面语”；有的老师写作本来就规整，反而更容易被怀疑。
于是争论就来了：如果所谓“检测”是黑箱，阈值不公开、规则不解释、误伤也没说法，那它就不只是技术工具，而是一种管理姿态——一句“能查出来”可以让所有人自我审查、人人心里发毛。反过来讲，如果基金委确实要求写“AI使用说明”，那也说明它至少在制度层面默认“有人会用”，重点可能是“你用到哪里、有没有负责、有没有违规”。所以“能不能查出来”这事，最后很可能不是算力多强的问题，而是“要不要抓、抓谁、抓到什么程度”的问题。
2026 年国自然申报系统确实有调整方向，系统中会新增AI 使用相关填写模块，要求申请人对 AI 使用情况进行如实说明，这一导向是明确的。基金委的核心态度并非禁止AI 工具，而是要求使用透明、责任到人。
这并非禁止使用AI工具，而是划定了“人是第一责任人” 的绝对红线。其主要目的是防范因AI工具的“幻觉”现象导致申请书中出现无意识的不实内容。它警示所有申请人：技术是助手，诚信是基石，任何工具都不能成为学术表述失实的借口。这些内容关乎标书核心价值，是评审重点，使用AI必须详细标注，模糊表述即踩红线。
- 立论依据综述与逻辑梳理
用AI（如ChatGPT、Consensus）检索文献、梳理研究脉络或知识缺口，需说明使用方式及人工核实过程。示例：“在‘国内外研究现状’部分，使用ChatGPT-4对近五年‘肠神经胶质细胞调控肝纤维化’文献摘要聚类，生成初步框架；申请人精读核心文献后核实重写核心观点。”
- 研究假说与创新点提炼
用AI辅助凝练、优化创新点表述，需披露。示例：“在‘项目创新之处’，使用文心一言优化3个初步创新点的表述逻辑；最终内容由申请人确定并经团队论证。”
- 技术路线与实验方案设计
用AI生成或优化实验步骤、试剂配方，需说明参与范围及验证过程。示例：“‘免疫荧光染色方案’中，用ChatGPT-4获取多色抗体组合优化建议；申请人查阅文献并通过预实验验证，确定最终方案。”
- 机制示意图绘制
用AI（如DALL·E 3）生成图表初稿，需声明使用及人工修正过程。示例：“图2机制示意图初版由DALL·E 3生成；申请人用Adobe Illustrator重绘，修正科学错误并补充细节，经专家审核确认。”
目前市面上所有 AI 文本检测手段，都做不到百分百精准识别。技术层面多依靠文本特征、句式逻辑、词汇分布做判断，专业科研文本本身就具备严谨、规整、逻辑清晰的特点，和AI 生成内容的特征存在天然重叠。长期规范写作的科研人员，文本反而容易被系统标记为高风险，经过深度人工修改的 AI 内容，检测难度会大幅提升。所谓接入特定大模型端口实现溯源识别，现阶段不具备普遍落地的技术条件，也无官方落地信息。
基金委和依托单位关注的重点，从来不是有没有点开过AI 工具，而是使用方式是否越过科研诚信底线。直接用 AI 生成立项依据、创新点、研究内容、技术路线等核心板块，整段复制拼接后简单修改，属于明确的高风险行为。用 AI 做语言通顺调整、标点格式整理、简单文献翻译对照，这类辅助性操作本身不构成违规。
因此，申请人在使用AI工具时，需始终保持警惕，明确区分哪些操作属于合理辅助，哪些可能触及红线。科研活动本质上是人类智慧的结晶，任何技术手段都应服务于这一核心目标，而非替代或扭曲它。基金委的态度表明，透明度和责任感是关键，申请人必须清楚记录AI参与的具体环节，并对其结果进行充分验证和修正。
本文来源：悉术生物、蔚青学者
