博文

AI加持“论文工厂”：代写黑产升级，学术监管如何破局？精选

已有 805 次阅读 2025-12-25 09:23 |系统分类:科研笔记

最近，一份来自中央电视台（CCTV）的暗访调查报告，揭示了中国学术界一个日益猖狂的地下产业：“论文工厂”（图1）。这些工厂原本依赖人工代写，如今借助生成式人工智能工具，大幅提升了论文产量——每周能炮制出30多篇假论文。报告指出，这些“论文工厂”在电商和社交平台上伪装成“学术支持”或“编辑服务”，甚至自嘲为“AI检测器”，以规避平台审查。价格从几百到几千美元不等，一家武汉机构年订单甚至超4万份。尽管宣传称由大学教师执笔，实际却是非专业人员用AI工具拼凑而成。AI的普及让“论文工厂”的业务从单一领域扩展到STEM（科学、技术、工程、数学）等高价科目，甚至鼓励人文背景的员工跨界伪造。官方媒体《新京报》评论称，AI工具的协同（如思考、搜索、编辑功能）让假论文更精致、更难被侦测。今年初，中国教育部启动全国论文撤回审计，最高人民法院呼吁严惩“论文工厂”。同时，中国科学院与国际出版商Taylor & Francis的联合研究显示，中国大学生因接受的科学伦理培训不足，易成“论文工厂”受害者。报告还警告，“论文工厂”已开始操纵图像，伪造实验数据，这与全球对AI生成图像的担忧相呼应。

A screen shot from the CCTV report. Photo: CCTV

图1. 央视财经的一项新调查发现，几家“论文工厂”在电子商务和社交媒体平台上宣传其一站式代笔服务——包括最终向学术期刊投稿。（图片来自央视财经频道）

这份报道曝光了AI正在扩大论文欺诈规模，以更严重的程度威胁着学术诚信。作为科学编辑领域的从业者，我们见证过无数稿件从初稿到发表的历程，也亲历过学术界为诚信而战的挣扎。这不仅仅是一个国家的问题，而且是全球科研共同体都需要直面的挑战。下面，我们将从几个关键角度来梳理对这份报道的观察和思考，希望给读者以启发。

1.论文发表的生存压力

首先，得承认中国学术环境的独特压力。报告提到，许多学生和研究人员被严格的论文发表目标所影响——想想那些“非升即走”的高校考核，或者博士毕业必须发几篇SCI期刊论文的硬指标。这并不是新鲜事，早几年“论文工厂”就靠人工代写论文混饭吃，但AI的介入彻底改变了游戏规则。以前，“论文工厂”的一个“工人”可能只敢在自己熟悉的领域下手，比如文科生写历史相关论文。现在呢？AI一键生成结构、数据分析，甚至引用文献，轻松就能跨界到高精尖的STEM领域。央视采访的那家武汉机构，甚至鼓励人文背景的新人去伪造工程论文，因为这类“产品”卖得更贵。这不禁让人感到：技术是把双刃剑。AI本该是科研助手，帮助我们brainstorm想法、整理数据，可现在却成了作弊神器。效率提高，产量翻倍，但学术的灵魂——原创性和诚信——却被踩在了脚下、甩在了身后。

2.“论文工厂”从人工到智能化的黑产转型

随着“论文工厂”大量使用AI技术，假论文的检测难度直线上升。《新京报》的评论一针见血：AI工具的分工协作太高效了。有些专攻“思考”生成大纲，有些负责搜索真实数据伪装成原创，还有的精于润色文本，让论文看起来像模像样（图2）。传统反剽窃软件面对这类假论文捉襟见肘，因为它们不再是简单复制粘贴，而是“智能混搭”。报告还提到图像操纵，这一点尤其让科研界感到恐慌。全球学术界正为AI生成假图像头疼不已，比如用Midjourney之类的工具伪造实验照片完全能以假乱真。“论文工厂”已然跟上技术潮流，这不光会严重损害作者、学术机构以及期刊的学术声誉，还可能误导真实研究，误导读者，误导社会。想象一下，一篇关于新药试验的假论文被引用，影响到临床决策，那后果将不堪设想。

Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China | Scientific Reports

图2. “论文工厂”使用各种AI工具，分工协作，使假论文的产出效率与质量大幅提升。（图片来自Various AI tools work together, with some specialising in thinking, others in searching, and others in text editing - Google 搜索）

3.大学生为何易中招

Francis的研究显示，大学生接受科学伦理培训的机会有限，这让许多年轻人容易上钩。想想那些初入学术之门的博士生，面对发表与毕业的压力，“论文工厂”的“一站式服务”听起来多么诱人——从选题到投稿，全包（图3）。但这本质上是饮鸩止渴。短期内或许可以混个学位，长远看，却会毁掉整个职业生涯。更更进一步来说，这反映了教育体系的短板。我们需要重视科学伦理培训，从本科就开始强化“诚信为本”的理念，而不是只追求KPI。国际经验值得借鉴，比如美国一些大学有严格的荣誉代码系统，学生自发监督作弊。

Chinese paper mills are using generative AI to mass produce forged academic papers, a new investigation by the mainland’s state broadcaster has found. Photo: CCTV

图3. 中央电视台的调查发现，“论文工厂”专为研究生提供的各种收费的论文服务项目。（图片来自央视网）

4.把AI从作弊工具变为得力助手

当然，不能一棒子打死所有AI应用。报告虽聚焦负面，（转载请注明来源美捷登）但也间接提醒我们，AI能正面助力学术。比如，用它辅助文献综述、数据可视化，甚至检测剽窃——讽刺的是，“论文工厂”自己就冒充AI检测器。关键在于监管和规范，中国政府已开展行动。教育部审计撤稿，最高法呼吁严惩，这是个好兆头。但光靠惩罚不够，得从源头堵漏。期刊编辑能做什么？加强审稿流程，引入AI反作弊工具，同时多培训审稿人辨识“AI痕迹”。国际合作也至关重要——Taylor & Francis的联合研究就是范例，分享数据、统一标准，才能围堵跨国黑产。