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超越人類智能的Ai大語言模型是否是打開學術不端的'地獄之門’？                  
—寫給深度依賴AI大語言模型進行學術寫作的師生的忠告

作者：何力

隨著人工智能（AI）大語言模型（Large Language Models, LLMs）的迅速發(fā)展，學術界正在經(jīng)歷一場前所未有的變革。從ChatGPT到Grok，這些模型以驚人的速度和生成能力滲透到學術寫作的各個角落。人們對它們的態(tài)度分化明顯：有人憂心忡忡，認為它們?yōu)閷W術不端行為打開了“地獄之門”；也有人樂觀認為，它們是人類創(chuàng)造力的助推器。如何理解AI在學術寫作中的角色，已成為全球教育界的重大議題。

在這一背景下，加拿大學者薩拉·伊萊恩·伊頓（Sarah Elaine Eaton） 提出了“后抄襲主義”（Postplagiarism）的概念，強調(diào)AI并非摧毀學術誠信的力量，而是促使我們重構學術規(guī)范的契機。她提出的“后抄襲六大信條”，為我們提供了重新審視AI與學術關系的理論框架。

一、伊頓（Eaton）的“后抄襲六大信條”解讀

右邊圖片是一張由學者薩拉·伊萊恩·伊頓（Sarah Elaine Eaton）于2023年2月24日發(fā)布的圖表，標題為“6 Tenets of Postplagiarism: Writing in the Age of Artificial Intelligence”（后抄襲六大信條：人工智能時代下的寫作）。

這張圖表基于伊頓（Eaton）在2021年出版的書籍《Plagiarism in Higher Education: Tackling Tough Topics in Academic Integrity》（高等教育中的剽竊：處理學術誠信的棘手話題）中提出的“后抄襲世界”（postplagiarism world）概念，進一步擴展了人工智能（AI）對寫作和學術誠信的影響。

圖表的中心是一個大腦圖標，周圍環(huán)繞六個相互連接的圓形節(jié)點，每個節(jié)點代表一個原則。這些原則強調(diào)AI并非威脅人類創(chuàng)造力，而是推動寫作范式的積極轉變。圖表整體采用藍綠色調(diào)，視覺上簡潔明了，旨在引導讀者思考AI時代下的寫作倫理和實踐。

以下是對圖片內(nèi)容的深度解讀，將逐一分析每個信條（tenet），結合圖表描述、伊頓（Eaton）的原意，以及從相關來源（如她的博客和學術論文）獲取的擴展解釋。解讀基于圖片的核心觀點：AI將重塑寫作，但人類責任和創(chuàng)造力仍至關重要。

圖片作者薩拉·伊萊恩·伊頓（Sarah Elaine Eaton）是一位在卡爾加里大學Werklund教育學院擔任教授和研究主席的知名學者，同時也是澳大利亞迪肯大學的名譽副教授。她專注于學術誠信和教育倫理研究，出版了多部著作，如《高等教育中的抄襲》（《Plagiarism in Higher Education》），并提出了“后抄襲”概念，影響了全球教育界的AI倫理討論。這些原則不是對AI的警告，而是對未來寫作的樂觀展望，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)剽竊定義，強調(diào)適應與誠信。

1.Hybrid Human-AI Writing Will Become Normal（混合人類-AI寫作將成為常態(tài)）

圖表描述：混合寫作由人類和AI共同創(chuàng)建將成為常態(tài)。很快，人類將決定寫作的場所，而AI將無處不在且無用武之地。

深度解讀：伊頓（Eaton）認為，隨著AI工具如ChatGPT的普及，純?nèi)祟悓懽鲗⒅饾u稀少，取而代之的是人機協(xié)作。例如，AI可以生成初稿，人類則負責編輯和注入個人洞見。這不是偷懶，而是效率提升，就像過去使用打字機取代手寫一樣。她在博客中強調(diào)，這將從邊緣實踐轉向主流，教育機構需調(diào)整政策以適應這一變化。這一原則挑戰(zhàn)了“純原創(chuàng)”的神話，指出AI是工具而非替代品。

2.Humans can Relinquish Control, but not Responsibility（人類可以放棄控制，但不能放棄責任）

圖表描述：人類可以對AI工具放棄控制，但他們也可以重新獲得控制。雖然人類可以放棄對人工智能的控制，但他們不能放棄對所寫內(nèi)容的責任。人類可以——而且必須——保持問責，包括事實檢查、驗證程序，以及對AI工具如何開發(fā)的真實講述。

深度解讀：這里強調(diào)倫理核心：AI可自動化部分過程（如生成文本），但人類必須對輸出負責，包括準確性、偏見和原創(chuàng)性。伊頓（Eaton）在論文中指出，這類似于駕駛自動汽車——你可以讓AI“開車”，但事故責任仍歸人類。這一原則針對學術誠信，提醒學生和學者不能用AI作為借口逃避責任，而是需透明披露AI的使用。

3.Human Creativity is Enhanced（人類創(chuàng)造力得到增強）

圖表描述：人類創(chuàng)造力得到增強，而不是受到威脅。由AI啟發(fā)，人類可以被他人啟發(fā)。人類可能甚至被AI啟發(fā)，但我們想象、啟發(fā)和創(chuàng)造的能力仍是無限且無窮盡的。

深度解讀：伊頓（Eaton）反駁了“AI扼殺創(chuàng)造力”的擔憂，認為AI如靈感來源，能激發(fā)新想法。例如，AI能夠模擬頭腦風暴（brainstorm），提出多樣化的概念。人類則添加情感深度和獨特視角。她引用歷史類比：印刷機的發(fā)明增強了知識傳播，而非減少原創(chuàng)。這一原則樂觀地定位AI為“增強器”，鼓勵教育者將AI融入創(chuàng)意教學中。

4.Attribution Remains Important（歸屬仍很重要）

圖表描述：它總是，而且永遠是，適當且可取的欣賞、欽佩和尊重我們的老師、導師和向導。人類在社區(qū)中與他人一起學習，即使當他們獨自學習時。引用、參考和歸屬仍是重要的技能。

深度解讀：盡管AI改變寫作，傳統(tǒng)引用規(guī)范仍適用。伊頓（Eaton）強調(diào)，需注明AI貢獻（如“使用ChatGPT生成初稿”），以維護誠信。這擴展到社區(qū)學習：AI是“導師”，但人類需尊重來源。在學術語境中，這意味著更新剽竊政策，包括AI生成內(nèi)容的披露。

5.Language Barriers Disappear（語言障礙消失）

圖表描述：一個人的母語將變得越來越不重要，因為工具變得可用，讓人類更容易理解彼此的語言。

深度解讀：AI翻譯工具（如實時多語言生成）將打破語言壁壘，促進全球合作。伊頓（Eaton）指出，非母語英語者可借助AI公平競爭，避免因語言劣勢而剽竊。這一原則突出AI的包容性，但也警示潛在文化丟失，需要政策確保多樣性。

6.Historical Definitions of Plagiarism No Longer Apply（歷史上的剽竊定義不再適用） 

圖表描述：歷史上的剽竊定義將不會被重寫，因為人工智能；它們將被超越。政策定義可以——而且必須——適應。 

深度解讀：傳統(tǒng)剽竊（如抄襲他人文本）在AI時代失效，因為AI基于海量數(shù)據(jù)生成“新”內(nèi)容。伊頓（Eaton）呼吁重定義誠信，焦點從“原創(chuàng)”轉向“真實”和“透明”。她在博客中警告，如果不適應，舊定義將導致不公。這一原則是圖表的顛覆性核心，推動“后剽竊”范式。

總體上，這張圖片不是恐慌AI，而是呼吁適應：AI將寫作民主化，但需新倫理框架。伊頓（Eaton）的背景賦予其權威性。自2023年以來，這一概念在教育界引發(fā)討論，強調(diào)從“反AI”轉向“與AI共存”。然而，辯論中也出現(xiàn)擔憂：AI可能助長人工智能抄襲（“AI-giarism”），需平衡樂觀與警惕。

二、超越人類智能的AI大語言模型是否是打開人類學術不端的“地獄之門”

在人工智能（AI）迅猛發(fā)展的時代，大語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）如ChatGPT、Grok等工具已滲透到學術寫作的各個角落。這些模型以超越人類處理速度和數(shù)據(jù)整合能力的“智能”著稱，但它們是否真的開啟了學術不端的“地獄之門”？這一問題引發(fā)了廣泛辯論。一方面，批評者擔憂AI將放大剽竊、作弊等不端行為，導致誠信崩塌；另一方面，支持者認為AI是進步的催化劑，能增強人類創(chuàng)造力，只要適當?shù)刂囟x規(guī)則，就能避免災難。基于薩拉·伊萊恩·伊頓（Sarah Elaine Eaton）是一位在卡爾加里大學Werklund教育學院擔任教授和研究主席的知名學者，同時也是澳大利亞迪肯大學的名譽副教授。她專注于學術誠信和教育倫理研究，出版了多部著作，如《高等教育中的抄襲》（《Plagiarism in Higher Education》），并提出了“后剽竊”概念，影響了全球教育界的AI倫理討論。伊頓提出的“后剽竊時代”六個原則，我們可以從樂觀視角審視這一議題：AI并非地獄之門，而是通往更包容、更高效學術世界的鑰匙，但前提是人類主動適應并強化責任。

1.AI的崛起：機遇還是威脅？

大語言模型的出現(xiàn)標志著寫作范式的革命。這些模型基于海量數(shù)據(jù)訓練，能生成連貫、邏輯嚴密的文本，甚至模擬人類風格。這讓許多人聯(lián)想到“地獄之門”：學生可輕松“生成”論文，繞過原創(chuàng)要求，導致學術不端泛濫。確實，研究顯示，AI輔助剽竊（AI-giarism）已成為新形式的不端行為，例如學生使用LLMs偽造作業(yè)而不披露來源。傳統(tǒng)剽竊檢測工具如Turnitin已升級以識別AI生成內(nèi)容，但挑戰(zhàn)仍存：AI文本往往“原創(chuàng)”于表面，卻源于訓練數(shù)據(jù)，這模糊了剽竊邊界。

然而，伊頓（Eaton）的后剽竊原則提供反駁：混合人類-AI寫作將成為常態(tài)，而非異常。正如印刷機或電腦曾改變寫作，AI也將常態(tài)化。關鍵在于，人類創(chuàng)造力并非被威脅，而是得到增強。AI可處理瑣碎任務（如文獻綜述初稿），釋放人類專注創(chuàng)新想法。例如，研究者可以借助大語言模型激發(fā)靈感，提出各種假設，然后注入個人洞見，這非不端，而是效率提升。如果視AI為“地獄之門”，那忽略了其積極面：它能打破語言障礙，讓非英語母語學者公平參與全球學術對話，促進知識民主化。

2.責任與歸屬：關閉“地獄之門”的鑰匙

辯論的核心在于責任。伊頓（Eaton）強調(diào)，人類可放棄對AI的控制，但不能放棄責任。這意味著，使用LLMs時，必須透明披露（如在論文中注明“AI輔助生成部分內(nèi)容”），并驗證準確性。學術不端并非AI本身造成，而是人類濫用所致。歷史定義的剽竊（如直接抄襲）已不再適用，因為AI生成的內(nèi)容往往“新穎”，但政策可適應：轉向強調(diào)“真實性”和“過程誠信”。歸屬仍很重要。即使AI“超越”人類智能，人類需尊重來源，包括AI工具本身。這類似于引用文獻：不披露AI使用即不端。教育機構已行動：許多大學更新政策，要求學生報告AI使用，并開發(fā)AI倫理課程。反之，如果一味禁止AI，將推動地下濫用，真正打開不端之門。

三、給深度依賴AI的師生的忠告

技術是中立的，但使用技術的人必須有明確的立場和原則。對于那些已經(jīng)或將要深度依賴AI進行學術寫作的學生和教育工作者，以下忠告至關重要：

1.對學生的忠告：

將AI視為“副駕駛”，而非“代駕”：AI可以是你研究和寫作過程中的強大助手，幫你搜集資料、啟發(fā)思路、潤色語言，但它不能取代你的思考。論文的核心論點、批判性分析和原創(chuàng)性見解必須源于你自己的大腦。

警惕“事實幻覺”，承擔核查責任：AI大語言模型有時會“一本正經(jīng)地胡說八道”，編造出不存在的引用、數(shù)據(jù)或事實。你必須對AI生成的每一個關鍵信息進行交叉核對和事實查證。記住，論文署的是你的名字，最終的責任也由你承擔。

學習的目的不是交差，而是成長：學術寫作訓練的根本目的是培養(yǎng)你的邏輯思維、信息整合和獨立研究能力。完全依賴AI會讓你繞過這個艱苦但至關重要的成長過程，最終損害的是你自己的核心競爭力。

學會“透明化使用”：如果學校政策允許，在論文的致謝或方法部分，誠實地說明你使用了何種AI工具以及它們在哪些環(huán)節(jié)（如文獻綜述、語言潤色等）提供了幫助。這不僅是學術誠信的體現(xiàn)，也是對新技術應用的負責任態(tài)度。

2.對教師的忠告：

“堵”不如“疏”，積極引導而非一禁了之：全面禁止學生使用AI是不現(xiàn)實的，也違背了技術發(fā)展的潮流。更好的方法是與學生公開討論AI的利弊，并制定清晰的AI使用規(guī)范，引導他們以負責任的方式使用這些工具。

改革作業(yè)與考核設計：設計更多無法被AI輕易取代的作業(yè)形式，例如要求學生結合個人經(jīng)歷進行批判性反思、進行口頭答辯、開展需要動手操作的實驗或項目，或者強調(diào)研究過程的記錄與展示，而不僅僅是最終的文本成果。

成為新時代的“領航員”：教師自身也需要學習和了解AI工具的潛力和局限。只有這樣，你才能有效地指導學生，并甄別出哪些是學生原創(chuàng)的思想，哪些是AI生成的淺薄之談。

重申學術誠信的核心：無論技術如何變遷，誠實、原創(chuàng)、尊重他人研究成果的學術精神永不過時。教育的核心是育人，我們有責任向學生傳遞這些根本性的學術價值觀。

結論

AI大語言模型本身并非“地獄之門”，它更像一把鑰匙。這把鑰匙既可能開啟學術沉淪的潘多拉魔盒，也可能解鎖通往更高效率、更深層次創(chuàng)造力的新天地。未來走向何方，不取決于技術本身，而在于我們——每一個學生和教育工作者——如何制定規(guī)則、如何引導使用、如何堅守責任。

通過建立清晰的規(guī)范，改革教育模式，并始終將人類的批判性思維和學術責任置于核心地位，我們完全有能力駕馭AI帶來的挑戰(zhàn)，構建一個誠信、創(chuàng)新、人機協(xié)同的學術新未來。

當然，AI并非完美。辯論中，黑暗人格（如自戀）可能更易濫用AI作弊，放大不端風險。此外，AI偏見（如基于訓練數(shù)據(jù)的文化偏差）可能引入新誠信問題。但這些并非“地獄”，而是可管理的挑戰(zhàn)。Eaton的觀點在教育界廣受討論，許多教育者視其為指南，推動從“反AI”轉向“與AI共學”。

總之，超越人類智能的AI大語言模型并非學術不端的“地獄之門”，而是機遇之門。它挑戰(zhàn)舊范式，但通過伊頓Eaton的原則——強調(diào)混合寫作、責任和適應——我們能構建更誠信的學術生態(tài)。未來取決于人類：是恐懼AI，還是擁抱它？答案在于主動重塑規(guī)則，讓AI服務于人類智慧，而非顛覆之。

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