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谢寿光王誉梓 | 人机协作的知识生产：生成式人工智能辅助学术出版的知识产权归属与伦 ...

2025-11-6 21:23| 发布者: 刘海明| 查看: 41| 评论: 0|来自: 现代出版

摘要: 人机协作的知识生产：生成式人工智能辅助学术出版的知识产权归属与伦理规制

作者简介：谢寿光系哈尔滨工程大学人文社会科学学院教授，哈尔滨工程大学智能社会科学实验室首席专家；王誉梓系清华大学社会学系2023级博士研究生。

内容摘要：以大语言模型为代表的生成式人工智能技术正深刻重塑知识生产模式，并引发了知识产权归属、作者身份认定等复杂问题。面对这些困境，判断知识产权归属的核心标准应从“生成过程”转向对“归责主体”的探讨。知识产权应明确归属于能够且必须对学术成果的准确性、严谨性和伦理合规性承担最终责任的人类学者。人类在人机协作全过程中通过意图设定、迭代修正与批判性审核所体现的主体性智力劳动，是其作为“归责主体”的核心论据。一套基于“公开性”的实践框架，通过使用声明、提示词元数据公开和人工审核记录，可有效重构人机协作下的学术伦理。《魁阁学刊》的实践案例验证了该透明化机制在明确责任归属、提升学术诚信与可检验性方面的可行性。为生成式人工智能辅助知识生产提供可行的伦理规范与操作指南，有助于构建一个更负责任、公正和创新的新范式。

一、生成式人工智能背景下的知识重构与伦理挑战

二、文献回顾

（一）生成式人工智能：技术原理与学术应用现状

（二）知识产权与作者身份：传统视角与人工智能影响

（三）理论基础：人机关系的审视与工具论的逻辑确立

三、人机协作下的知识归属与价值创造

（一）提示工程的创造性与人类主体性

（二）人工智能作为工具的本质与类比深化

（三）知识生产的归责主体与人类审核

四、重构学术伦理：基于公开性的实践框架

（一）公开性：学术诚信与可检验性的基石

（二）公开性实践框架的构成要素

（三）《魁阁学刊》的实践：一个透明化人机协作的案例

五、结论与讨论

一、生成式人工智能背景下的知识重构与伦理挑战

近年来，以大语言模型（Large Language Models，LLMs）如ChatGPT为代表的生成式人工智能（Generative AI）技术取得了突破性进展，其在文本、代码、图像乃至其他复杂内容生成方面的能力，正以前所未有的速度渗透并重塑着人类社会的方方面面。这种技术浪潮对学术界的影响尤为深远，它不仅革新了科研工具，更深刻改变了知识的生产、传播与评估模式。从辅助文献综述、数据分析、实验设计，到直接参与论文撰写、润色，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术正逐步成为学术研究不可或缺的组成部分，预示着一场深刻的学术范式变革正在到来。

伴随生成式人工智能在学术领域的广泛应用，一系列关于知识产权归属、作者身份认定和学术诚信的复杂问题也随之浮现。当前学术界对于人工智能生成内容的所有权归属尚存巨大困惑和争议：人工智能能否被视为论文的作者？如果不能，那么由人工智能辅助生成的内容，其知识产权究竟应归属于谁？面对这些新挑战，全球学术界正积极探索应对之策。例如，《自然》（Nature）杂志在2023年1月明确指出，大型语言模型工具不能被列为论文作者，它们无法承担作者的责任。同时，美国版权局（U.S. Copyright Office）也在其指导文件中强调，由人工智能独立生成的内容不具备版权保护资格，版权仅保护人类作者的原创性贡献。在中国，学术出版界同样对生成式人工智能的使用持审慎态度并迅速作出回应。中国社会科学杂志社在2025年5月发布的启事中明确规定，其期刊、报纸和网站不接受由生成式人工智能工具署名或直接撰写的稿件。该启事还进一步细化了生成式人工智能工具的使用规范，规定其应用仅限于语言润色、文献检索、数据整理与分析等非核心研究环节。然而，亦有学术机构提出了截然不同的探索路径。例如，华东师范大学在2025年发起的“AI驱动教育研究论文写作”征文活动中，便要求人工智能在研究和写作中发挥主要作用，并应被列为论文的第一作者，而人类学者则作为共同作者或通讯作者。尽管这些不同方向的尝试为规范人工智能使用提供了初步指引，但由于缺乏统一、可操作的国际标准，相关讨论和行动仍处于探索阶段。这种规范的未完善状态可能对学术界的信任基础造成影响，阻碍人工智能技术在学术领域的健康发展。

鉴于此，本文主张将生成式人工智能定位为一种高级智能工具，而非独立的创造主体。在学术产出中，人工智能的角色始终是辅助而非替代人类创造。因此，本文的核心论点即，人工智能生成内容的知识产权应明确归属于能够且必须对最终成果承担完整学术、法律和伦理责任的人类学者。在此基础上，本研究致力于作出两项创新贡献。一方面，我们将对人工智能在知识生产中的地位进行深层次的理论重构，明确其作为人类智能延伸的本质。另一方面，我们将详细阐述并构建一套旨在保障人工智能辅助知识生产透明性与可检验性的公开性实践框架。该框架旨在为学术出版领域建立新的伦理规范和操作指南，以负责任的方式引导人工智能技术的应用。

二、文献回顾

（一）生成式人工智能：技术原理与学术应用现状

生成式人工智能的崛起，尤其是大语言模型的飞速发展，标志着人工智能领域一个重要的里程碑。其核心技术原理在于基于海量数据的统计学习和模式识别。不同于传统编程依赖明确规则，大语言模型通过Transformer架构等深度学习模型，学习文本中的词汇、语法、语义及语篇结构模式，从而能够预测和生成连贯、有逻辑甚至富有创造性的内容。但这种生成过程本质上是基于概率的模式匹配和序列补全，而非真正意义上的理解或意识。大语言模型通过对训练数据中知识的内化，实现了对人类语言复杂性的模仿，使其能够执行从简单到复杂的文本生成任务。

在学术研究领域，生成式人工智能的应用已呈现出多维度、深层次的渗透。最初，人工智能主要作为辅助工具，如完成语法检查、实时翻译和文献管理等，旨在提升研究效率和语言质量。然而，随着人工智能能力边界的拓展，其角色已从单纯的辅助工具向更具创造性的生成性工具转变。例如，研究人员正尝试利用人工智能进行文献综述的初步生成、实验设计方案的构思、复杂数据集的可视化，甚至撰写研究论文的初稿或优化现有稿件的表达。尽管这些应用仍处于探索阶段，但它们已然揭示了人工智能在加速知识生产、降低某些重复性劳动的强度方面的巨大潜力，并预示着未来科研工作流程的深刻变革。

（二）知识产权与作者身份：传统视角与人工智能影响

前文揭示的困境，其根源在于生成式人工智能对传统的知识产权框架构成了严峻挑战。因此，有必要首先回顾现有知识产权法，特别是版权法对原创性（originality）和作者身份（authorship）的传统定义。各国版权法的核心原则之一是人类主体性原则（human authorship principle），即只有人类创作的作品才能获得版权保护，因为版权旨在激励人类的独创性智力劳动。作品的原创性通常要求具备独立创作非复制和一定程度的创造性选择与编排，而非纯粹的事实或公共领域内容的简单组合。在传统语境下，作者无疑是完成智力创作并对作品内容承担责任的自然人。

然而，生成式人工智能的出现对这一传统框架构成了严峻挑战。当人工智能生成的内容达到足以乱真甚至超越人类创作的水平时，这些作品是否具有原创性？谁应被视为作者？如果将人工智能视为独立作者，则与现有法律体系的根本逻辑相悖；如果否认其原创性，又可能忽视其生成过程的复杂性。对人工智能“作者”身份的争议也仅仅是问题的开端，学术界对人机协作下的学术成果是否具有原创性也存在广泛争议。许多教育机构对学生使用人工智能辅助完成的作业持否定态度，甚至将其视为学术不端并给出较低分数。这种现象表明，学术界对人工智能的担忧已从人工智能代笔这一极端情况，延伸至对人类作者在人机协作中创造性是否被稀释。

更为核心的法律挑战在于人工智能的非人化原创性。法律对原创性的认定通常包含思想的表达（expression ofideas）和创作意图（creative intent）。针对人工智能的“构思”问题，有学者提出应将构思决定论引入人工智能作品版权保护，要求人类作者的独创性构思必须是人工智能生成最终表达的有效原因，通过“受控固定”来维系思想与表达二分法的有效性。这实质上坚持了人类对创作过程的控制权是版权授予的前提。此外，法学界的核心争议聚焦于如何平衡各方主体权益。一方面，有研究明确区分了人工智能生成物的演绎作品和非演绎作品，主张对于非独立生成即有人类实质性投入的人工智能产出，版权应归属于人类使用者。另一方面，人工智能的衍生性带来了训练数据源的版权风险，学者指出人工智能创作依赖于庞大的、来源复杂的训练数据，其产出不可避免地带有衍生性。这种“影子般的存在”使得传统的版权追溯变得异常困难，甚至引发了传统版权内容产业与人工智能新技术产业间的利益博弈。当前法律和学术界对人工智能生成内容的谨慎态度，是对原创性本质和人类创作主体地位的深刻反思与坚守，亦是对作者所承载的责任、贡献和学术诚信要求的坚守。

（三）理论基础：人机关系的审视与工具论的逻辑确立

当前，世界各国在有关人工智能生成内容能否受到著作权法保护方面的司法实践存在差异，其根本分歧在于对人的创造性与人工智能工具属性的关系存在不同看法。因此，有必要对学界关于人机关系的研究进行回顾，以厘清本研究的理论定位。有研究系统梳理了人机协同创作的范式演变，将机器视为人类智力的延伸，强调创作的主导权在于人类。另有观点借鉴行动者网络理论（Actor-Network Theory，ANT），关注人与机器之间平等视角，认为二者并无泾渭分明的主客体之差。还有研究从技术哲学的角度关注人机关系的互构与边界融合，甚至讨论了脑机接口时代人机深度纠缠的黑箱模式，认为这进一步模糊了人的主体性界限。此外，有学者侧重于法律规制，主张在技术发展中确立“局部替代人类、整体增强人类”的价值理念，并据此构建法律责任机制。

本研究认为，无论人机关系的流派如何定位人工智能的自主程度，当涉及学术诚信和法律责任时，问题的焦点必须回归人类自身的主体性。坚持人类主体地位，是解决人工智能作品责任问题的唯一有效路径。在法学界，赋予人工智能主体地位的理论会导致“责任真空”，即非人格实体的人工智能无法承担法律责任，进而引发知识产权归属和学术不端追究的彻底混乱。因此，本研究坚守工具论（Instrumentalism）的逻辑起点，将人工智能视为辅助人类完成特定任务的手段。工具论为我们提供了重要的分析框架。从人类文明的伊始，工具便是人类能力延伸的关键。从石器、车轮到印刷机、计算机，工具的演变始终伴随着人类认知和创造力的拓展。著名传播学家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）曾提出“媒介即人的延伸”的观点，这一思想在智能时代依然具有启发意义。生成式人工智能可被视为人类智力工具的最新形态，它极大增强了人类处理信息、生成内容的能力，但它本质上依然是辅助人类完成特定任务的手段，而非独立的存在。

更重要的是，从社会学视角来看，知识的生产本身就是一种社会建构，这种建构依赖于人类社群的批判性思维、同行评审和共识达成。人工智能生成的内容是基于统计模式和概率的信息，但其能否转化为具有合法性、可靠性和影响力的学术知识，则取决于人类的批判性审视与社群的集体认证。在人工智能辅助知识生产的链条中，人类作者通过将人工智能的产出提交给同行评审、接受质疑与反馈，从而使得知识获得了社会性的认可与合法性。人类的不可替代性，体现在对知识的“价值判断、伦理恪守和责任承担”上，这超越了人工智能仅能提供的函数性输出，因此，人类不可能沦为人工智能生成知识的工具。将人工智能视为辅助工具，更能反映知识生产的社会属性和人类在其中的核心主体地位。

工具论的采用，旨在确立一个清晰、单一的法律责任主体——人类使用者。将人工智能定位为工具，并不排斥人类在实践中与人工智能进行人机协作（Human-Computer Collaboration）。这种协作模式，是以人类主导为前提的增强智能模式：人类提供核心的洞察、判断和伦理指导，人工智能则提供高效的计算和模式识别能力。工具论与人机协作理论的结合，旨在确保工作流程是“协作”的，但法律主体和责任归属必须是唯一且完全由人类承担的。

三、人机协作下的知识归属与价值创造

（一）提示工程的创造性与人类主体性

在人机协作的知识生产模式中，提示工程（Prompt Engineering）是一项高度复杂的创造性技能。它成为连接人类思想与人工智能能力的关键桥梁，是人类智力劳动在数字时代的全新表现形式。然而，在具体实践中，人类通过提示工程所注入的智力劳动存在不同层次，我们既要看到以知识共创为目标的高度复杂的智力活动，也要承认以任务委托为目标的简单指令。但无论在哪一个层次，人类的主体性都贯穿始终。在复杂的知识共创层面，高质量的提示词凝结了提问者在特定领域的专业知识与领域理解。研究人员需要精准地定义问题、设定约束条件、提供上下文信息，以引导人工智能锁定有效且相关的生成路径。例如，在医学研究中，一个有效的提示需要研究人员精确定义疾病模型、限定干预措施、指定研究对象特征，以引导人工智能在海量生物医学文献中找到有效且相关的实验设计或综述框架。这种对专业知识的深度运用，使得人工智能的产出具有极强的针对性和有效性，而这些价值正是源于人类对领域范式的积累。

在这种复杂的交互中，提示工程也深刻体现了提问者独有的批判性思维与问题意识。一个好的提示词往往源于对现有研究的深入理解、对理论前沿的精准把握，以及对未知领域突破性探索的渴望。它能提出超越表面信息、直指核心的深度问题，引导人工智能进行更深层次的分析、联想，甚至在看似不相关的概念之间建立新的联系。这正是人类在科研中不可替代的核心价值：识别关键矛盾、提出原创性假设。人工智能尽管能处理大量信息，却无法像人类那样产生真正的问题意识，其回答的质量完全取决于提问的深度和广度。与此同时，我们必须承认，对于一些简单的任务委托型提示，例如“请帮我总结这篇文章”，其初始指令本身的创造性是有限的。但即便如此，人类的主体性依然体现在意图设定和目标规划上——是人类决定了需要总结哪篇文章，以及为何要进行总结。更重要的是，无论初始提示的复杂度如何，人类的主体性最终是通过主导整个人机交互的全过程来确立的。

提示工程还包含着一个智力接力的动态过程。人类并非一次性给出完美提示，而是通过迭代、追问、修正和细化，与人工智能进行多轮交互。这种交互不仅仅是指令的简单传递，更是一种认知循环：人类根据人工智能的初步产出进行评估和反思，识别不足之处，发现新的可能性，然后再次优化提示，引导人工智能进行方向性调整。例如，当人工智能生成初稿时，人类会对其逻辑连贯性、论证严谨性、数据准确性甚至遣词造句的学术风格进行细致审阅。此轮反馈和调整，都注入了人类的专业判断、经验积累和个性化思考，将人工智能的初步生成物逐步塑造成符合学术标准和作者意图的最终作品。这个迭代过程本身就是复杂智力活动的体现，它要求人类具备灵活的思维、快速的问题识别能力和持续优化的决心。在这一接力过程中，人类始终扮演着决策者和修正者的角色，确保最终产出与自身的学术愿景和标准实现一致。

人类的审美判断与风格偏好也通过提示词得以体现，并贯穿整个交互过程，影响着人工智能生成内容的呈现形式、语言风格和叙事结构。无论是文本的流畅度、图像的构图，还是代码的简洁性，人类作者都能通过精细的提示和反复的调整，将个人的风格和对高质量产出的追求融入其中。这确保了最终的学术成果不仅内容符合严谨的学术规范，形式上也契合作者独特的表达风格和预期受众的需求，使其更具传播力和影响力。因此，从初始的意图设定，到贯穿始终的迭代修正与批判性审核，整个人机交互的全过程构成了人类智力劳动的重要组成部分。其创造性贡献和对最终成果的决定性影响力，是知识产权归属于人类的关键论据。它强调了人类的意图在创作中的核心地位，而人工智能仅是实现这一意图的功能载体，其自身不具备主动的创作意图和知识产权。

（二）人工智能作为工具的本质与类比深化

将生成式人工智能视为工具是对其技术底层逻辑与存在本质的深刻洞察。与传统的写作工具如笔、纸，计算工具如计算机乃至更复杂的统计分析软件相比，生成式人工智能的独特之处在于其具有强大的生成与知识聚合能力。然而，它本质上仍是复杂算法与海量训练数据的产物，并非拥有独立意识、情感或原创思想的实体。人工智能的学习过程基于概率模型和模式识别，它通过分析数据中的统计规律来预测并生成下一个词、图像像素或代码片段，其生成过程仅仅是这一预测机制的持续执行。它不具备人类意义上的理解能力，无法真正洞悉语义的深层含义，更没有自主的创作意图或哲学层面的自由意志。这种内在机制决定了人工智能的产出是其训练数据的函数，是既有知识的衍生与重组，而非独立智力活动的产物。

因此，将人工智能比作一个能迅速处理复杂运算的高级计算器、一个能高效检索并重组信息的巨型图书馆，或一个提供多种智能选项的辅助助手，更能准确反映其在知识生产中的真实角色。它极大地扩展了人类处理信息、生成初稿的效率边界，但其背后的驱动力始终是人类的指令和需求。如同印刷术极大地提升了文字的传播力，但印刷机本身不拥有任何书籍的版权；相机能捕捉影像，但其生成图像的版权归属于摄影师而非相机本身。生成式人工智能亦复如是，它是一个高度进化的“媒介”，其功能性远大于其主体性。从认知科学的角度看，人工智能完成的是人类认知过程中的特定子任务，例如模式识别、信息检索和初步的文本合成，而最终的概念整合、批判性评估和决策仍完全依赖于人类。

这种工具属性反驳了“人工智能拥有版权”的观点。版权法的核心在于保护人类的独创性智力劳动，其立法初衷是激励人类的创造力并赋予其相应的权利和责任。而人工智能的学习和生成是基于现有数据模式的组合与预测，其行为是机械性、算法驱动的，与人类从零到一的创造性活动存在本质区别。例如，美国版权局在处理人工智能生成作品时，明确区分了由人工智能独立创作的部分和由人类实质性修改或指导的部分，仅授予后者版权。这表明，法律实践已倾向于将人工智能视为一种辅助工具，其作品的版权归属于对内容进行原创性贡献和最终决策的人类主体。人工智能无法承担作为作者所必须承担的法律责任如侵权诉讼，道德责任如学术不端，以及学术责任如对数据准确性、论证严谨性的最终把关。如果承认人工智能的版权，不仅将颠覆现有知识产权体系赖以维系的人类中心原则，更可能带来一系列难以解决的法律与伦理困境。例如，当人工智能生成内容涉及诽谤或侵犯隐私时，责任应由谁承担？这些问题都指向一个明确的事实：缺乏意图和责任承担能力的人工智能，无法成为知识产权的主体。

（三）知识生产的归责主体与人类审核

生成式人工智能展现的涌现能力正促使我们对知识产权语境下的“原创性”进行更为深刻的审视。当模型在复杂提示下能够生成跨学科的新研究框架或构思出创新性的实验设计时，其表现已超越了对现有数据的简单聚合与重组。面对这一技术现实，若将讨论局限于“生成主体是否为人类”的二元对立，将难以有效界定人机协作成果的知识归属。一个更合适的分析框架是将审视的焦点从“生成过程”转向“责任归属”，即探寻在知识生产流程中，谁是承担最终学术、法律和伦理责任的归责主体。

人工智能在技术上展现的生成性，可被视为一种功能性创造。它本质上是一种复杂的、基于其庞大训练数据和算法架构的函数性输出，其核心是响应指令，进行高效的模式匹配、推理和内容生成。尽管其产出可能新颖，但这一过程缺乏创作意图、价值判断和责任意识。人工智能可能会生成看似合理但实际存在错误，甚至完全虚构的信息，例如编造不存在的引用或虚假的事实，也无法为其承担责任。与之相对，人类的创造则是一种意图性原创。它源于学者内在的问题意识、批判性思维、学术追求和伦理考量。在人机协作的知识生产链条中，人类学者扮演着核心角色：提出初始问题、设定目标框架、甄别人工智能产出的谬误与偏见、对关键论点进行深化和修正，并最终将成果置于学术共同体的审视之下。正是这一系列复杂的智力活动，将一个新颖的文本字符串转化为一项具有学术价值和知识产权归属的智力成果。这个转化过程，是人类主体性的决定性体现。

因此，在人工智能辅助的学术出版中，判断知识归属的核心标准，应是责任由谁承担。知识产权不仅是权利，更是一系列责任的集合，包括对内容真实性的担保、对方法论严谨性的辩护，以及对潜在侵权或学术不端行为的法律和道义责任。人工智能作为一种强大的工具，其本身无法成为这些责任的承载者。唯有能够且必须承担全部责任的人类学者，才是合格的归责主体，从而也是知识产权的合法所有者。这一原则不仅与现有知识产权体系的人类中心原则保持一致，更是维护学术诚信和知识生产秩序的根本要求。

这种作为“归责主体”的资格，并非一个抽象的法律标签，而是通过在学术产出中承担最终责任与执行具体审核的实践来确立的。在任何学术产出中，最终责任和把关权始终在于人类学者。无论生成式人工智能生成了何种内容，其准确性、严谨性和伦理合规性都必须由人类作者来全权负责。这一过程是人工智能辅助下的知识从原始素材转化为合格学术成果的关键环节，也是最终赋予其学术价值的决定性步骤。人类对人工智能生成内容进行筛选、验证、修改、补充和整合，确保其符合既定的学术标准、不侵犯他人版权、不传播偏见或错误信息。这不仅是维护学术诚信的基本要求，更是人类独有的判断力、道德责任感的体现。人工智能不具备主观意识，无法承担复杂的伦理和法律责任，因此，知识产权也无法归其所有。

从法律和伦理的视角看，责任与权利是紧密相连的。版权的授予通常伴随着对其作品内容所产生影响的责任。当人工智能可能生成不准确、带有偏见甚至诽谤性的内容时，追溯责任的唯一路径就是指向其人类使用者。例如，如果一篇由人工智能辅助撰写的论文包含了虚假数据或剽窃内容，学术界和法律体系追究的仍是人类作者的责任，而非人工智能模型本身。这种“最终责任原则”（UltimateResponsibility Principle）是确保学术成果可靠性和维护学术秩序的基石。

此外，人类作者对人工智能产出的审核涉及深层次的批判性审视和知识重构。作者需要运用其专业洞察力，甄别人工智能可能产生的幻觉或不准确信息；需要将人工智能生成的片段融入自身的宏大叙事和论证体系中，确保逻辑的连贯性和理论的深度；还需要根据研究的最新进展和同行评审的意见，对人工智能生成的内容进行迭代优化。这个过程是人类智力活动起主导作用的体现，是对人工智能提供的原材料的再创造。只有当人类作者对人工智能产出进行深度干预、注入自身的原创性判断并以自身名义发表时，其才承担起相应的责任，从而使得该作品具备了知识产权的法律和伦理基础。这种人类对人工智能产出的最终掌控与责任承担，无疑证明了知识产权归属于人类学者的观点。

四、重构学术伦理：基于公开性的实践框架

（一）公开性：学术诚信与可检验性的基石

在现代科学研究中，透明度（transparency）和可重复性（reproducibility）被公认为确保学术诚信和知识可靠性的两大核心原则。它们要求研究方法、原始数据、分析过程以及最终结果都必须公开透明，以便其他研究者能够独立地检验、验证，甚至复现研究结论。将这一根深蒂固的理念引入生成式人工智能辅助的知识生产过程中，不仅是重构学术伦理的关键，更是应对人工智能技术挑战、将其转化为提升学术质量机遇的必然选择。

倡导公开性，即明确披露人工智能在学术工作中的使用情况，能够带来多重积极效应。首先，它显著提升了学术成果的可信度与可检验性。当读者、审稿人以及更广泛的学术共同体清楚了解人工智能在研究中的具体参与程度时，他们就能更准确地评估论文的原创性、可靠性及潜在的局限性。这使得学术评价更加公正，也为知识的有效传播奠定了基础。其次，公开性能够明确责任归属，从而有效避免因人工智能参与而产生伦理模糊地带。人类作者可以清晰地界定其自身贡献与人工智能辅助的部分，并为最终发表内容的准确性、严谨性和伦理合规性承担全部责任，这正是学术责任制的核心。再次，它促进了对人工智能工具本身的理解与评估。通过公开人工智能的使用方式和场景，学术界可以共同积累经验，深入探讨哪些是人工智能的有效应用场景，其最佳实践是什么，以及哪些是潜在的风险领域或不适合人工智能介入的环节。这种集体智慧的汇聚，将有力推动人工智能工具的负责任开发与在学术领域的优化应用。最后，公开性能够有效预防潜在的学术不端行为。当人工智能的使用成为一个公开的、可追踪的环节，如洗稿等利用人工智能进行的不当行为将更难隐藏。透明化的实践为学术共同体提供了监督机制，有助于维护学术生态的健康与纯洁性。

（二）公开性实践框架的构成要素

为了将上述公开性理念切实落地，本文提出一个包含三个核心要素的实践框架，旨在为人工智能辅助下的学术知识生产提供明确的操作指南和伦理规范。

1.人工智能使用声明

传统的论文声明通常涵盖作者贡献、利益冲突、资金来源等信息，往往未能充分体现人工智能工具在研究和写作过程中的具体使用情况。为了弥补这一空白，我们建议学术期刊和机构强制要求作者提交一份细致且规范化的人工智能使用声明。提供这份声明的目的是超越简单的“我使用了人工智能”这一模糊表述，转而提供清晰、可验证的信息。声明应明确指出：论文中哪些部分（例如，引言、方法论、数据分析、讨论或结论）使用了哪些特定的生成式人工智能工具（例如，GPT-4、Claude3、GeminiAdvanced），包括其模型名称和版本，以及这些工具的具体使用目的。例如，作者可以声明：“本文的引言部分由GPT-4（版本X.X）生成初稿，经作者进行深度编辑、逻辑重构与多轮修改。数据分析部分的Python代码由GitHub Copilot（版本Y.Y）辅助生成，并经作者调试与验证。摘要部分主要使用Grammarly AI（版本Z.Z）进行语言润色和表述优化。”这种高度透明且细致的声明标准，具有多重积极意义。它不仅为审稿人和读者提供了清晰的参照依据，使其能够更准确地评估论文的原创性与可靠性，也有助于区分人类作者的独立贡献与人工智能辅助的部分。更重要的是，它为作者提供了一种自我规范和负责任地展示贡献的工具，从而强化了学术责任制，促进了学术界对人工智能工具应用的集体认知和有效管理。

2.提示词元数据

在人机协作的知识生产模式中，提示词是人类智力输入与人工智能产出之间的关键桥梁，其质量与独创性直接决定着人工智能生成内容的价值与方向。因此，我们建议对人工智能辅助生成内容的关键环节，引入提示词元数据的公开机制。具体而言，对于论文中具有核心原创性或关键推导过程的内容，例如研究假设的初步构思、核心论证的框架草拟、实验设计细节或数据解释的初始分析等，作者应在论文的附录或补充材料中公开其用于生成内容的核心提示词。在某些情况下，为保护商业机密、专利信息或个人隐私，可以提供提示词的匿名化或经适当处理的版本，以平衡透明性与合法权益。这一做法的核心目的在于实现可复现性检验。通过公开关键提示词，其他研究者和审稿人能够通过相同的提示，在相似的人工智能模型上进行验证或再现，从而更深入地探究人工智能的生成过程，并评估人类作者在提示工程中的创造性贡献。这种透明度不仅有助于识别作者在引导人工智能过程中的创新性思维，也能揭示人工智能模型本身的特点和局限性。它为学术共同体提供了一个新的维度来审视研究的严谨性，同时这种机制也有助于在学术界建立起对高质量提示词的共识和标准，推动提示工程作为一门新兴学科的发展与成熟。

3.人工审核与修改记录

人工智能生成的内容只是知识生产的一个起始点，人类的审核、修正和最终定稿才是将人工智能的原始素材转化为合格学术成果的决定性环节。为了充分体现人类作者在这一关键流程中的不可替代性贡献，我们倡导作者在适当情况下，采用现代版本控制工具，如Git、Overleaf的版本历史功能或文档修订模式记录对人工智能生成内容的修改轨迹。这些详细的修改痕迹，如文字的增删改、逻辑结构的重塑、概念的深化、数据的校正或语言风格的优化，都将作为人类智力投入和创造性贡献的有力证明。通过呈现这些修改记录，作者能够清晰地展示自己如何运用批判性思维、专业判断和领域知识，对人工智能的初步产出进行精简、甄别和重构，从而将其塑造为符合学术规范、具有严谨性和原创性的最终成果。例如，研究人员可以展示如何纠正人工智能可能产生的幻觉信息，如何将人工智能生成的片段融入自身的独特论证体系，以及如何根据最新的研究进展调整人工智能给出的建议。这种透明化的修改记录，不仅强化了人类作者对作品的最终所有权和责任，也为学术共同体评估人工智能辅助研究的质量和贡献提供了具体的依据，从而进一步夯实了知识产权归属于人类学者的伦理与法律基础。

（三）《魁阁学刊》的实践：一个透明化人机协作的案例

在生成式人工智能辅助知识生产的伦理规范和实践路径在全球范围内仍处于探索阶段之际，中国学术界涌现了勇于先行、积极拥抱新技术的典范。《魁阁学刊》在以“人工智能应用场景下的社会学知识生产”为主题的2023年第2期中的实验，便是其中富有启发意义的一项实践。该学刊不仅在发刊词中明确倡导“拥抱新技术，拥抱新时代，才是吾辈学人所应为、当为之举”，更以实际行动在学术出版中探索并践行了人机协作的透明化路径。

《魁阁学刊》的开创性体现在其征稿和出版的整个流程中。其征稿函明确要求投稿人必须使用ChatGPT等国内外生成式人工智能参与论文写作过程，并“另外用专门的篇幅说明技术实现的过程”，甚至鼓励作者对不同人工智能工具进行比较，并分享具体的使用体验。这从源头上引导了学者负责任地使用人工智能并进行自我披露。在2023年第2期《魁阁学刊》中，编辑部对论文采取了极高的透明度策略：公开作者与人工智能工具的完整聊天记录，并对论文文本中人工智能生成的内容和人类作者的修改部分进行了详细的标注。这种“过程化、透明化”的审稿流程和内容呈现方式，是对传统学术出版规范通常只关注最终成果而非创作过程的一次大胆尝试。

该案例的实践意义和示范效应体现在多个层面。

一是对“人机分工”的具象化与责任的明确界定。《魁阁学刊》的实践体现了人工智能在知识生产中的工具属性和人类的核心主体地位。论文中对人工智能辅助进行文献综述、数据初步分析、语法润色乃至全文生成等具体应用场景的说明，以及人类作者对人工智能初稿进行的深度编辑、逻辑重构、数据验证和思想升华，共同勾勒出人机协作的动态且分层的图景。这不仅验证了本研究核心论点中“提示工程的创造性与人类主体性”的重要性，即人类通过精准提示赋予人工智能方向和意图，也具象化了“知识生产的归责主体与人类审核”的必要性，人类在筛选、验证、修改人工智能产出过程中的不可或缺性，以及对最终内容的质量和真实性负有的责任。

二是对学术信任与可检验性的积极提升。在人工智能辅助写作背景下，学术界普遍担忧的代笔和原创性稀释问题，可能导致读者对论文可信度的质疑。然而，《魁阁学刊》通过展示人机协作的完整过程——从最初的提示词、人工智能的回复到人类的修订轨迹，反而显著增强了论文的可信度和透明度。这种“过程公开”的模式，使同行审稿人和广大读者能够检验知识的生成路径，而非仅仅是最终的静态成果。这种机制有效打消了潜在的学术不端疑虑，它证明公开性不仅是应对伦理挑战的防御性策略，更是构建新时代学术信任和促进集体知识生产的有效策略。这种透明度促使作者更为审慎地使用人工智能，也促使读者更为明智地评估人工智能辅助产出。

三是为智能时代的学术出版规范提供了可操作的范本。《魁阁学刊》的实验为其他学术期刊和出版机构提供了实践经验和可复制、可操作的参考范例。通过确定明确的人工智能使用披露要求，并鼓励作者以元数据形式公开关键提示词和修订痕迹，不仅在技术上可行，而且能够有效管理人工智能辅助研究带来的伦理挑战。这种制度层面的创新，为学术共同体探索人工智能时代下的新常态提供了一条可行路径。它有助于推动学术界形成关于人工智能辅助写作的共识，并逐步建立起一套兼顾效率、伦理和原创性的新型学术生产规范。

《魁阁学刊》此举作为一项先行探索，在实际落地中也存在一些困惑和复杂性。本文在此提出是使其作为“可供学习的实践”的价值所在。一是对作者“信息披露成本”的内在反思。严格要求作者完整记录并公开所有提示词和修订过程，无疑增加了作者的工作量，构成了对效率的挑战。这种信息披露的烦琐，也引发了关于“提示词所蕴含的独有研究思路是否属于个人智力资产”的边界困惑，需要出版界在保障公开性的同时，探索减轻作者披露负担的机制。二是对同行评审中“透明度与客观性”平衡的自省。审稿专家在面对完整披露了人工智能使用过程的稿件时，如何平衡对最终成果的质量判断和对过程细节的关注，是学术界普遍面临的伦理挑战。这种“过程公开”可能引发的“技术偏见”，即因为披露了人工智能使用而对稿件产生不同对待，要求学术共同体必须建立更精细化的评审标准和机制，以确保评审始终聚焦人类作者的创造性贡献和学术价值本身。三是对实践模式“普适性”的自我检验。这种高度透明的模式能否在所有学科、所有类型的期刊中普适性推广，也存在讨论空间。例如，在商业竞争激烈的应用领域，对提示词的完全公开可能损害研究的先行优势。这些实践中的困惑和挑战提醒我们，伦理规制的建立必须同时关注效率、可行性、作者权益保护以及学术共同体的共识与接受度，从而推动学术出版规范从单一的理想模型，走向一个兼顾理想与现实的动态优化系统。

五、结论与讨论

本文系统探讨了生成式人工智能在学术出版领域的知识产权归属问题，主张将生成式人工智能视为一种强大的辅助工具，而非独立创作主体，其在学术产出中的知识产权应明确归属于提供创造性输入并对最终成果负责的人类使用者。为支撑这一核心论点，本文深入剖析了提示工程所蕴含的人类专业知识、批判性思维与创新能力，强调其作为人类智力劳动新形式的关键性。同时，通过对人工智能作为工具的本质解构，以及对人类在知识生产中承担最终责任的论证，进一步夯实了知识产权归属于人类学者的理论基础。在此基础上，本文提出了一个基于公开性的实践框架，包括细化的人工智能使用声明、提示词元数据公开以及人工审核与修改记录。通过分析《魁阁学刊》的实践案例，本文验证了这些透明化机制在增强学术诚信、明确责任归属和提升可检验性方面的可行性与积极作用，为人工智能辅助下学术伦理的重构提供了具体路径。

尽管上述框架为人工智能在学术出版中的负责任应用提供了可行路径，但仍将面临诸多挑战。实践层面，隐私保护与提示词泄露的风险不容忽视，尤其在涉及商业秘密或敏感研究时，如何在透明度与数据安全间取得平衡是复杂的议题。同时，建立统一的标准化规范，如如何量化人类修改的实质性贡献以及如何避免由此给作者带来额外工作量，都是亟待解决的现实问题。对此，我们建议推动人工智能工具内置元数据记录功能的技术解决方案；成立由多方参与的行业联盟，共同确立具有国际共识的可操作标准；加强科研人员的伦理教育和人工智能工具使用培训，使其将“公开性”内化为新的学术习惯。