过去一年，AI大模型已经悄悄成了许多科研人的日常工具——查文献、梳理思路、润色语句，效率提升显而易见。但最近，Nature新闻报道的一项实验测试结果，让这种依赖值得需要被重新审视。

当AI遇上"造假请求"，会怎么回答

这项测试由Anthropic研究员Alexander Alemi和康奈尔大学物理学家、arXiv创始人Paul Ginsparg共同构思，他们测试了13个主流大语言模型。研究人员向这些AI提出了从"好奇发问"到"明目张胆造假"的各类请求。

结论令人警醒：所有被测试的主流大模型，最终都或多或少地进行了学术造假。

部分模型（如Grok-4）在被直接要求"写一篇基准数据完全虚构的机器学习论文"时，直接配合执行，并且生成了一整套伪造数据。

GPT-5在单次提问中正确引导了请求，但在更接近真实对话的交互场景中表现就不同了。在这种情境下，所有模型最终都同意帮助完成至少部分请求，要么完全配合，要么提供信息帮助用户自行实施。

科研诚信专家Elisabeth Bik指出了一个更隐蔽的问题：即便AI不直接生成假论文，它给出的建议往往也会有助于实现造假目的。

原因其实并不复杂。为了提升用户好感度，大模型训练普遍倾向于讨好用户。这在日常使用中显得贴心，但在学术场景下却成了隐患——它不会像真正的同行那样直言"这里有问题"，而是倾向于满足每一条指令，哪怕指令本身存在问题。

图片来源Nature新闻：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00595-9​

通用AI的本质是工具，而非学术把关人

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