顶刊精要｜Alex A. Adjei教授：AI代写、幽灵作者与科研诚信，医学期刊正在面临新的挑战

JTO编辑部在文章中提到，编辑部同事曾收到“付费可代写高分影响因子文章，并保证可以发表”的广告。与此同时，近期JTO编辑部收到的Letter数量明显增加。虽然Letter语言流畅、结构规范，但内容往往停留在表面评论的层面，缺乏实质性的学术讨论价值。更值得关注的是，针对同一篇文章，不同作者提交的Letter，常常在结构、逻辑甚至评论角度上表现出高度相似性。此外，JTO编辑部观察发现，其中一些作者并非相关研究领域的专家，甚至缺乏该领域的正式学术发表记录。

尽管Letter通常不属于原创研究成果，但在部分场景下仍会被纳入个人学术履历统计。因此，一些研究者可能将发表Letter视为快速增加发表记录的方式。与此同时，文章还披露了商业代写机构以数万美元价格承诺在高影响因子期刊发表Letter的现象，进一步反映出部分学术成果正在被工具化和功利化。

从编辑视角来看，这类缺乏学术深度的投稿不仅占用了有限的同行评审资源，也可能削弱学术交流本身的价值。如何区分真正有建设性的学术讨论与单纯的“履历包装”，正在成为越来越多期刊面临的问题。

除了学术成果“数量化”倾向之外，JTO编辑部更关注AI在科学写作中的准确性问题。

JTO编辑部曾要求ChatGPT针对JTO发表的一篇文章撰写一篇Letter。几秒钟后，ChatGPT便生成了一篇Letter，其内容与此前收到的两篇针对同一篇文章的Letter十分相似：相同的结构，类似的表面性评论。随后，作者又要求ChatGPT对这篇Letter进行改写。几秒钟内，ChatGPT便给出了自己的版本。ChatGPT的版本写得更好，但AI为了让文章更具吸引力，也歪曲了一些事实。例如，AI将原句：“最近，一位同事获得了一个保证能够发表的机会，可以以其实验室团队名义在多家顶级科学期刊上发表Letter。”改写为：“最近，一位同事抓住了这一机会，以其实验室名义在数家顶级科学期刊上发表了Letter。”由此可见，ChatGPT将一个“机会”，描述为“已经发生的事实”。

这一案例反映出当前生成式AI普遍存在的“幻觉（hallucination）”问题。AI生成文本的流畅性和逻辑性并不必然等同于事实准确性。当模型试图增强文章可读性或完善叙事逻辑时，可能会在缺乏真实依据的情况下补充细节、调整语义甚至改变事实关系。

对于科学研究而言，这种风险尤其值得重视。学术论文、综述和基金申请不仅要求语言表达准确，更强调数据、方法和结论的真实性与可追溯性。如果研究者过度依赖AI生成内容，而缺乏充分核查，可能导致错误信息进入科学传播链条，从而影响研究质量和学术公信力。

因此，AI可以作为辅助工具提高写作效率，但研究者仍需对最终内容承担全部责任。无论是数据解释、结果归纳还是学术观点形成，均应由作者本人完成并进行严格核验。

事实上，关于AI与科研的讨论已经逐渐从“是否允许使用AI”转向“允许使用到什么程度”。

文章提到，2025年7月17日，美国国立卫生研究院（NIH）发布了一项通知（NOT-OD-25-132），就AI的使用提供指导意见。该通知指出：“近期NIH发现，部分研究人员在每轮基金申请周期内提交超过40份申请书，而其中一些申请似乎由AI生成”。针对这一问题，NIH规定，任何研究人员每年提交的申请数量不得超过6项。此外，该通知还指出：“NIH不会将由AI实质性完成，或包含由AI实质性完成内容的申请，视为申请人的原创思想成果。如果在项目资助后发现存在AI生成内容，NIH可能将相关问题移交科研诚信办公室（Office of Research Integrity），以判定是否构成科研不端行为。”

但新的问题出现了，目前尚无技术手段能够判断AI是否参与了写作，更无法确定其参与程度是否达到‘实质性完成’的水平。审核人员可以猜测，但无法确定。

JTO在社论中也表达了类似立场。编辑部认为，AI可以用于改善文章可读性和语言表达，但利用AI撰写科学论文都是不可接受的，包括原创研究论文、综述、社论以及Letter

因此，JTO编辑部要求作者声明：AI未参与其投稿文章的写作过程。然而，目前JTO编辑部表示，尚无技术手段验证这一声明。尽管这是一种基于诚信承诺的制度（honor system），但如果发现稿件是由AI生成的，编辑部仍将撤回其审稿或发表资格。

从更长远的角度来看，AI无疑将继续融入科研工作中，并成为重要工具。但科学研究的核心价值，始终建立在原创思想、严谨方法和真实数据基础之上。无论技术如何发展，研究者对研究内容的责任主体地位，不应改变。

参考文献：

Senan S, Cho BC, Laktionov KK, Zenke Y,et al. J Thorac Oncol. 2026 Mar 30:103703.