学术不端行为的形态近年来发生了显著变化。传统抄袭虽仍普遍，但生成式人工智能（AI）工具（如ChatGPT）的滥用正在成为更隐蔽且影响更深远的挑战（图1）。与直接窃取他人作品的抄袭不同，AI生成的内容通常不涉及明确窃取，因此更难被检测，且因便捷性和低风险更具吸引力。AI滥用的现象不仅威胁学术诚信，还可能导致教学中的课程设计向“低认知负荷”流动，损害全球的科学道德与教育教学质量。本文通过对比抄袭与生成式AI滥用的特点，分析后者对学术诚信带来的更大威胁，并从技术与社会层面探讨可行的应对策略。

图1.近期发表于SPRINGER NATURE出版社旗下期刊AI & SOCIETY的一篇题为《The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism》（数字技术对知识完整性的侵蚀：为什么滥用生成式AI比剽窃更恶劣？）的论文引起热议（截图来自The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism | AI & SOCIETY）

 一、抄袭与生成式AI滥用的对比

学术不端行为的典型形式包括捏造、篡改和抄袭，其中抄袭因其明确性最为人熟知。抄袭的核心问题在于窃取与欺骗：抄袭者未经授权使用他人作品并占为己有，既侵犯原作者权益，也误导读者。此外，抄袭通常违反学术机构规定，构成正式违规。

相较之下，生成式AI滥用（如使用ChatGPT生成完整文章）在形式上与抄袭有相似之处，同样涉及欺骗和违反学术规范。然而，AI生成的内容通常不直接复制现有文本，因此不构成传统意义上的窃取。这一区别消除了部分科研人员与学生的心理障碍：抄袭需明确窃取他人成果，而AI工具被设计为生成文本，使用者只需输入指令即可获得看似原创的内容。这种“无须窃取”的特性使AI滥用在道德层面的负罪感“较轻”，从而更具吸引力。

并且，AI滥用的检测难度远超抄袭。抄袭文本可通过Turnitin等软件与现有文献库比对，快速识别。而AI生成的内容因其独特性，难以通过传统方法验证。即使教师怀疑学生使用AI，缺乏直接证据也使得指控难以成立。这种低检测风险进一步催生了不端行为。本文来自美捷登，作者Daniel,转载请显著标明来源美捷登。

以下是对“抄袭与生成式AI滥用对比”内容的梳理与归纳，以表格形式呈现，涵盖关键维度，并针对道德性质、操作方式、检测难度、违规后果和对学术诚信的影响几方面进行对比，突显两者的异同。（表1）

表1.抄袭与生成式AI滥用的对比

二、生成式AI滥用的诱因

生成式AI滥用的吸引力源于其便捷性、低风险和模糊的道德界限。与抄袭相比，AI滥用具有以下特点(图2)：

1.便捷性：抄袭需搜索、筛选并整合他人文本，而AI工具只需简单指令即可生成完整文章，极大地降低了作弊成本。

2.低检测风险：AI生成的内容通常不与现有文本重叠，规避了传统抄袭检测工具的识别。

3.模糊的道德界限：抄袭明确涉及窃取，而AI工具被设计为“协助”用户，部分学生可能认为使用AI仅是“借助工具”，而非学术不端行为。

4.制度性鼓励的误导：许多学术机构允许AI工具用于辅助写作（如改进措辞或生成摘要），这可能导致学生误以为AI代写也在可接受范围内。

图2.生成式AI滥用的诱因

这些因素共同使AI滥用比抄袭更具诱惑力。尤其对那些因道德顾虑不愿抄袭的学生，AI工具的“合法性”表象可能成为其尝试作弊的触发点。

三、AI滥用的深远影响

生成式AI滥用对学术生态的威胁超越了传统抄袭，主要体现在以下方面（图3）：

1.教育资源浪费：AI生成内容的隐蔽性迫使教师投入更多时间和精力进行检测。部分机构甚至因检测难度过高而调整课程设计，例如减少论文作业或恢复手写考试。这种“降智”调整降低了课程的学术深度，影响全体学生的学习体验。

2.学习机会丧失：依赖他人成果的学生无法通过研究、分析和写作的过程锻炼批判性思维和学术能力。相较于抄袭，AI工具的便捷性可能导致更多学生选择逃避学习任务，从而放大这一问题。

3.学术诚信侵蚀：AI滥用不仅损害作弊者的受教育质量，还会因课程设计的被迫调整间接影响诚实学生。长期来看，这种现象可能削弱学术共同体的信任基础，降低学位和研究成果的公信力。

图3.生成式AI滥用对学术生态的威胁 四、应对策略与展望

为应对生成式AI滥用的挑战，需从技术、教育和社会三个层面采取综合措施（图4）：

1.技术解决方案：AI开发者和学术机构应合作开发更有效的检测工具，例如基于区块链技术的数字水印或生成文本的溯源机制。这些技术可为AI生成内容添加可验证的标识，提高检测效率。本文作者Daniel,转载请联系授权并显著标明来源美捷登。

2.教育引导：学术机构应加强对学生的诚信教育，明确AI使用的道德界限。例如，可通过案例分析帮助学生理解AI代写的危害，并制定清晰的政策区分“辅助使用”与“滥用”。

3.课程设计创新：为减少AI滥用的动机，教师可设计更强调原创性和过程性的作业，如基于个人经历的反思性写作或课堂讨论的拓展分析。同时，增加口头答辩或过程性评估可有效验证学生能力。

4.社会共识构建：学术界需就AI在教育中所扮演的角色展开广泛讨论，形成关于“原创性”和“学术诚信”的新共识。这不仅有助于规范AI使用，也能为技术开发提供伦理指引。

图4.应对生成式AI滥用的挑战，需从技术、教育和社会三个层面采取综合措施

生成式AI的兴起为教育带来了新机遇，也带来了前所未有的挑战。其滥用对学术诚信构成了比传统抄袭更大的威胁。若不采取有效应对措施，AI滥用可能侵蚀学术生态的核心价值，导致教育质量下降和信任危机。然而，通过技术创新、教育引导和制度完善，我们有望在拥抱AI潜力的同时，维护学术诚信的基石。未来发展的关键在于平衡技术与伦理，确保AI成为教育的助力，而非威胁（图5）。

图5.对于每一位生成式AI的学习者来说，应始终把伦理问题放在AI应用的重要位置。（图片来自Generative AI for Beginners: Part 7 — Ethical Considerations in Generative AI | by Raja Gupta | Medium）

生成式AI滥用不仅是技术层面的问题，更是文化与伦理的挑战。学术诚信的维护需超越工具层面的“军备竞赛”，深入探讨技术对人类思维和创造力的长远影响。例如，过度依赖AI是否会削弱学生的自主学习能力？在AI普及的时代，学术评价体系应如何重新定义“原创性”？这些问题需要跨学科的合作与全球视野的展望来解答。此外，AI开发者在设计工具时应承担更多社会责任，例如通过内置伦理约束减少滥用风险。只有在技术与人文的协同努力下，我们才能在数字时代守护学术的纯粹与尊严。本文作者Daniel,转载请联系授权并显著标明来源美捷登。

 参考资料

1. The digital erosion of intellectual integrity: why misuse of generative AI is worse than plagiarism | AI & SOCIETY

2.AI Plagiarism Statistics 2025: Transforming Academic Integrity

3.Invisibly Blighted: The digital erosion of childhood | Book review

4.Generative AI for Beginners: Part 7 — Ethical Considerations in Generative AI | by Raja Gupta | Medium

5.Generative AI, plagiarism, and "cheating" - Leon Furze