近期笔者解答了两笔关于生成式AI的咨询，稍事梳理，供参考。

        其一，让AI帮忙润色是不是就绝对行不通了？

         有老师看到其他老师提供的信息：“汇报个情况:暑期去成都开会，听了场W老师的讲座，她分享了一次论文经历，说将一篇写好的论文发给GPT，请他进行修改，结果GPT帮助改完后，就认定这篇文章是GPT写的，W老师去投稿时发现 AI查重率几乎 100%，再怎么投诉都不行，只能重新另写一篇。她提供的解决办法是：如果要用 GPT等，必须慎重，可以拆散成一小部分单拧出来请它修改，最后还要人脑加工。所以请提醒学生利用 AIGC时要特别小心，如果学生将3万字毕业论文整体提交 GPT修改润色，最后就有可能AI查重不过，就要重写了，那就麻烦大了。如果有其他好的解决办法，也请分享。”问我像这种情况让AI帮忙润色是不是就绝对行不通了？

      这方面的问题我回答不了。抱歉！因为涉及的变量太多了。AI查重本身是不靠谱的，几乎都是探索型实验性产品与服务。这方面的产品非常多，各自的数据源、算法、界定标准是发展变化的。有些场合，有关方面是为了最省力，机械利用查重结果。生成式AI，当前的技术迭代很快，相关的标准、规范滞后。

       用魔法打败魔法。我借助生成式AI豆包回答这位老师的提问：

      从案例来看，AI 润色并非 “绝对行不通”，问题核心在于使用方式的 “粗放化” 与 “边界模糊” —— W老师的经历，暴露的是 “整体提交 + 未深度人工干预” 导致的版权归属争议与查重危机，而非 AI 润色工具本身的不可用性。要让 AI 辅助润色合规且有效，关键在于建立 “人工主导、AI 补位、边界清晰” 的使用逻辑。

    首先需明确风险根源：当前主流 GPT 类工具多采用 “云端训练 + 文本留存” 机制，若直接提交完整论文，文本可能被纳入 AI 数据库，后续其他用户（或工具自身）调用时，易出现 “AI 认定原创权”“查重 100% 重合” 的情况；同时，AI 润色若未经人工调整，可能因过度依赖模板化表达、改写逻辑偏离学术规范，反而稀释原创性。

    但这并不意味着要完全摒弃 AI 润色，而是需调整使用策略，贴合学术写作的严谨性要求：

    拆分使用，控制输入粒度：如W老师后续建议，避免提交完整论文，而是将 “段落逻辑梳理”“语句通顺度优化”“专业术语规范” 等单一任务拆分，每次仅输入数百字的局部内容，减少文本被完整留存的风险；人工主导，强化 “二次加工”：AI 润色后必须经过人脑 “再创作”—— 比如调整 AI 改写的论证逻辑、替换模板化表述、补充个性化案例或数据，确保核心观点、研究思路仍完全归属作者，AI 仅作为 “语言打磨工具” 而非 “内容共创者”；前置查重，规避版权争议：润色后先通过学校指定的学术查重系统（而非单一 AI 工具）预检测，若出现高重复率，及时追溯 AI 改写片段，人工替换或删除重合内容；遵循规范，明确 AI 使用边界：目前多数高校、期刊已出台 AI 使用指南，需提前确认规则 —— 例如是否要求标注 “AI 辅助润色” 的范围，避免因未声明而触发学术不端争议。

     简言之，AI 润色的 “可行性” 取决于 “人如何掌控工具”：将其定位为 “学术写作的‘语法纠错仪’‘表达优化器’”，而非 “论文改写机”，再通过拆分使用、人工把控、前置检测三重防护，就能在利用 AI 效率的同时，守住学术原创与合规的底线。若完全依赖 AI 完成润色甚至内容生成，才是真正 “行不通” 的风险行为。

        其二，人工智能时代，图书馆员怎么提高科研水平？

        近期圕人堂另有一位新入职图书馆员提问：“请教个问题，作为新入行的图书馆员，怎么提高科研水平？在没有AI之前，我们曾经写研究生论文时，导师还让在选题后看个几十篇相关论文，现在我写一篇论文，也看了一些已发表的知名期刊的论文，从中得到灵感启发，写出一篇论文，但是，在豆包或者其他AI工具直接生成的论文，感觉比自己辛辛苦苦写的论文还要好很多，那我们写论文时，是不是可以用AI直接生成？本人把生成的论文研究透了，是不是科研水平也提高了？”我将豆包生成答案，简化为：“作为新入行的图书馆员，提升科研水平需要在适应技术变革的同时坚守学术本质。记住：AI 是提升效率的工具，但科研能力的核心 —— 问题洞察力、逻辑思辨力、实践转化力 —— 只能通过持续的学术训练获得。正如《图书馆》执行主编王兰伟在培训中强调的：'技术可以加速知识传播，但无法替代人类对真理的探索。'只有将 AI 的高效性与研究者的创造性深度融合，才能在图书馆学领域开辟新的学术天地。“图书馆员写作与投稿难度的大幅提升，本质是学术环境升级、行业职能转型、技术冲击与职业特性矛盾共同作用的结果。图书馆员的核心身份是 “服务提供者”，而非 “专职研究者”，其写作与投稿的难度本质是 “日常工作与学术研究的时间冲突”“传统经验与新兴知识的能力断层”“个体创作与行业竞争的资源差距” 共同导致的。要应对这种难度，需图书馆员在 “明确研究方向（聚焦自身实践优势，如特色馆藏、用户服务）”“分阶段提升技能（先掌握基础实证方法，再学习 AI 合规辅助）”“主动链接学术资源（如加入图情领域学术社群、参与合作研究）” 三方面发力，才能在提升写作质量的同时，降低投稿阻力。

      生成式 AI 的应用与科研能力的提升，本质都是 “人” 与技术的关系命题。无论是学术写作中对 AI 的 “可控使用”，还是图书馆员借 AI 破局科研困境，核心都在于：技术是效率工具，而非创新主体；人类的思辨力、创造力与对专业本质的坚守，才是突破问题的根本。人工智能时代，唯有以 “人” 为核心，让技术成为拓展认知、优化实践的 “羽翼”，而非替代思考的 “捷径”，才能在拥抱技术红利的同时，守住学术与职业的核心价值，真正实现人与技术的良性共生。