我们目前所知的作者身份：

以人为本的观点

目前我们对作者身份的认知主要是以人为基础的观点。人类长期以来在学术出版领域占主导地位，而人工智能（AI）在其中的参与通常以计算机软件或基于AI的工具的形式存在，作为技术工具提供支持给人类。这些工具通常被列在论文的方法部分，或者有时也会被列在致谢部分。这种对AI的承认仅限于致谢，因为学术出版界，包括社会性和盈利性期刊，越来越多地遵循或实施了一套以人类为基准的指南，这些指南通常由国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）的建议来界定作者身份。然而，一些期刊和出版商已经禁止将AI、大型语言模型（LLMs）甚至ChatGPT等视为有效作者，并不予承认它们的作者身份。

关于这个问题，我们展开了辩论，并请ChatGPT发表意见。ChatGPT认为自己是无效的作者。我们使用了CRediT标准来评估AI，发现它确实能够满足14个标准中的三个，但仅限于提供协助。这一点得到了ChatGPT本身的确认。

当前存在对作者身份的认知的差异，其中一些学者认为非智力贡献也很重要，但却被不公平地限制在致谢部分。对于什么构成“实质性贡献”也存在高度主观性。为了解决这个问题，出现了贡献者角色分类（CRediT）的概念，但要确定哪些贡献值得成为作者，或者需要多少贡献才能获得作者身份，仍然具有挑战性。

在人类中，已经普遍存在荣誉作者和幽灵作者的现象。荣誉作者可能源于对作者身份准则的不同理解和应用，而幽灵作者则是在研究中做出重要贡献但未被列为共同作者或被致谢的情况。

对于谁是有效作者以及谁不是有效作者存在相当大的分歧。最终，作者需要在彼此之间达成共识，而不是由期刊、编辑、研究机构或伦理组织来决定。确保作品的准确性和完整性以及解决与作品相关的问题是所有作者的责任。同时，我们需要认识到人类与AI身份之间的伦理问题。

基于AI的作者资格：

它有作者资格吗？

近期，由OpenAI开发、微软提供大量资金支持的大型语言模型ChatGPT引起了全球媒体的关注。该模型可以基于对互联网知识的大量访问生成文本，其生成的文本可与人类编写的文本一样甚至更加通顺。ChatGPT是一种基于大规模神经网络系统的生成式预训练架构，利用自然语言处理、机器学习和深度学习技术，具备翻译语言、生成和概述文章、编写故事和诗歌、编写编程代码和回答问题等能力。在我们看来，ChatGPT能够以比任何人都快的速度产生这些作品。

这种与人类相似的能力引发了激烈的辩论，讨论的焦点是AI是否应该享有作者身份，是否应该被列为作者。一方面，持反对意见的人认为，AI无法满足国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）关于作者身份的第4条规定，并承担与其贡献相关的道德和法律责任。在这一点上，我们同意这一观点，因为AI缺乏人类的理性、责任感以及愧疚、羞耻、愿意改变或懊悔等人类特质，这些是作者身份冲突的基本依据。《自然》甚至将ChatGPT称为威胁。人们担心AI能够生成自动化的学术手稿，这些手稿可能以人类的名义提交给正规或掠夺性期刊，而AI则被当作幽灵。尽管AI可能会对学术界产生负面影响，但在教育领域使用AI也有显著的好处。最近的一项心理研究发现，与对照组相比，参与者对AI对安全性、就业、不平等、身份和其他人类生活方面的影响产生了更高水平的负面情绪。

另一方面，一些研究主张AI（如ChatGPT）应该享有作者的权利，并在学术论文中列为作者，因为它们具备与通常被列为作者的人类相当甚至更高水平的技能和能力。他们认为，如果AI能够像人类一样或更好地完成任务，就应该被视为作者。此外，他们质疑当前作者身份定义中的偏见，这些定义主要基于人类的观点，可能排除了AI。AI与学术研究中使用的软件进行了类比，这些软件在数据分析中起着关键作用，但不被视为作者。像研究软件一样，AI工具需要人类的指导和监督才能执行任务。虽然AI对人类的提示作出被动回应，但它也有潜力主动提出问题，并与人类展开讨论。一些学术论文已经将ChatGPT列为共同作者，甚至在声称遵循作者身份建议的期刊中也是如此。然而，ChatGPT是否能满足ICMJE规定的四个条款仍存在争议。

讨论AI作者身份时涉及责任和伦理问题。AI无法承担责任，也无法体验羞耻或后果，这引发了人们对AI引入错误可能产生的后果的担忧。还讨论了荣誉作者和利用AI技能谋取个人利益之间的区别，以及在这些情况下对人类共同作者的伦理影响。

期刊和出版商的反应各不相同，有些禁止将ChatGPT等AI工具列为作者，因为它们无法满足ICMJE的推荐。然而，一些论文已经将ChatGPT视为合法的作者，显示了观点的分歧。有关AI在学术作者身份中权利的全面评估的必要性被强调，因为现有的建议可能对AI持有偏见，需要重新考虑。

总之，AI作者的可能性挑战了传统人类主导的学术出版模式。这个讨论涵盖了伦理、法律和哲学维度，强调了关于AI作为作者的权利的广泛讨论的必要性。

参考文献：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/leap.1547?saml_referrer