近日，一则关于国际学术季刊曝光的学术不端事件，为学术界敲响了警钟。一篇发表于该刊物的博士论文被发现存在严重学术不端行为，在其列出的61条参考文献中，竟有24条系由人工智能凭空捏造的“幽灵文献”。虽然部分引文标注了真实的来源期刊信息，但在相应期数中却查无实据。

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　　人工智能广泛应用的今天，AI的“变色龙”迎合倾向越来越引起学术界警惕。1月21日，北京大学人工智能安全与治理中心执行主任杨耀东在接受本报记者采访时表示，“我们发现，AI模型在与人类交互时，往往会优先考虑‘让用户满意’而不是‘保持客观真实’”。

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　　某高校一篇论文署名13位作者，其中甚至有与论文所涉专业毫不沾边的行政人员；某论文已走完全部编审流程，临刊发前，作者才向编辑部说明为学生代写，并要求将学生列为第二作者；某出版社出版的博士论文文库中，一本书的作者的导师千方百计要求在博士论文中署名；某学者抄袭他人此前已经公开发表的论文，还将原作者列为第二作者……这些看似荒诞的场景，却真实发生在科学研究的各个领域。

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　　学术生态的健康程度，直接关系到人才培养的质量与科研创新的高度。多年来，我国科研领域通过各种制度，努力解决科研机构和高校中存在的学缘结构单一、资源分配圈层化、思想融合不足等“近亲繁殖”问题，意图释放学术活力、激发创新潜能。但记者近期调查发现，“近亲繁殖”现象仍然以各种或明或暗的方式存在着。

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　　数据是科学研究的基础，其真实性与规范性共同构成学术成果可信度的核心。在社会科学研究中，数据科学的严谨要求与自然科学具有同等重要性。当前该领域存在虚构伪造数据等不当使用数据行为，具体表现为“P值操纵”“篡改或捏造调查数据”“选择性报告结果”等多种形式。这类行为不仅违背科学研究的基本准则，也严重破坏公平竞争的科研环境，对学科发展和学术生态造成深远负面影响。

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