中国社会科学网讯（记者王广禄）为深度探讨AI时代哲学社会科学科研诚信行为边界，明确科研诚信行为规范，强化科研诚信系统治理，11月26—12月10日，江苏省社科联组织举办科研诚信走进高校宣讲系列活动。

　　在11月26日的宣讲中，东南大学人文学院教授王珏认为，AI驱动科学研究已成为全球共识和战略布局，人工智能在增强个体认知、提升专业技能，重构组织生产范式、提升管理效率，促进公共服务智能化转型、辅助支持公共决策优化等方面具有显著的优势，但也带来伦理风险和科研诚信困境，包括从数据造假到智能伪造的“真实”困境、黑箱算法与可解释性悖论的“理解”困境，作者身份与责任模糊的“作者”困境、算法偏见与科研资源马太效应的“公平”困境。维护科研诚信是一个持续的动态过程，一要加强教育，将负责任的研究行为教育贯穿于科研人员的整个职业生涯；二要改革评价体系，从“以量取胜”转向重视研究成果的质量、创新性和社会影响力；三要拥抱技术，利用新技术手段检测不端行为，同时防范技术被滥用的风险；四要深化国际合作，共同打击跨国界的学术不端行为，如论文工厂等。

　　在12月2日的宣讲中，江南大学继续教育学院院长王育红表示，AI正推动科研范式从“数据驱动”向“AI协同驱动”，AI可能编造法律条文、虚构案例，导致“信息污染”，误导学术判断，应加大引入AI查重和数据追溯的组合拳技术手段，构建技术与制度复合的监管体系，通过提升查重系统精度、强制执行科研诚信审查制度。目前，传统检测⽅法⽆法适应不同学科的学术表达范式，需构建学科感知的检测框架，将学科特性作为核⼼变量纳⼊分析体系，建⽴差异化阈值机制，根据不同学科特性设定适配的检测标准。 

　　在12月10日的宣讲中，南京审计大学法学院教授汪自成表示，科研诚信并非只是学术道德和软法调整，已纳入法律调整范围。除实验过程数据结果造假、论文抄袭、科研奖项申报中存在弄虚作假、科研经费违规违法使用、同行评议造假等几种典型案例之外，利用AI的学术不端行为也逐渐涌现。科研工作者在使用人工智能生成内容时需要进行事实核查、价值审查、适切评估，在研究选题、核心设计、数据解读、论文撰写等体现原创性的关节环节需独立完成，确保研究过程透明。

　　在系列活动中，来自江苏旅游职业学院、无锡职业技术大学、徐州工程学院、江南大学、扬州大学广陵学院等高校的五百余名师生参加学习。