人工智能正日益成为科研写作与出版流程中的“默认合著者”。在不少研究场景中，生成式工具被用于撰写手稿、生成图像，甚至被用于大规模制造引用。多名编辑与审稿人表示，传统把关机制难以应对人工智能辅助投稿的增长，期刊、会议与预印本平台正面临大量看似符合学术体例、但缺乏透明度与责任链条的内容冲击。

研究人员担忧的不仅是单篇论文的可信度。随着自动化工具同时加速合规研究产出与低质量内容生产，严谨研究与合成噪音之间的界限被进一步模糊，研究记录的可靠性因此承压，而政策制定者、临床医生及其他科研人员均依赖这些记录开展工作。在此背景下，期刊、资助机构与学术会议开始重新审视如何界定与识别“知识产出”。

从实验性工具到常规基础设施

近几年，生成模型从实验性新技术快速转为实验室与高校的常用基础设施。追踪出版趋势的分析人士指出，人工智能在手稿撰写、编辑与筛选环节的作用不断上升，与开放科学与同行评审改革一道，正在改变研究生产方式。写作与数据处理所需时间被显著压缩后，系统面临的新瓶颈不再是研究人员的产出速度，而是出版体系区分严谨工作与表面化内容的能力。

研究生成工具的相关经济学研究也提到，当新系统降低写作与分析成本时，不仅提升了既有团队的效率，也扩大了参与研究的人群范围。有分析认为，门槛下降会带来产出增加，并使来自新地区与新机构的研究者更容易进入讨论。但同样的机制也被认为为论文工厂、假期刊与机会主义投稿者提供了空间，使其能够以更低成本批量生产“看似合理但不可靠”的内容。

“科研版劣质内容”的表现形式

在科研语境中，“人工智能劣质内容”通常指借助生成系统批量生产、投入较低且缺乏充分人工监督的数字内容。这类内容可能在语法与结构上较为流畅，但被指存在浅薄、误导甚至捏造的风险，形式既包括研究风格文本，也包括合成图像，甚至伪造数据集。具体表现常见于：手稿之间重复使用相似措辞、呈现类似通用文献综述的内容，或引用不存在的文献。

风险并不局限于文本。有关注研究诚信的技术博客警告称，生成式工具可能被用于制作看似可信的显微镜图像、实验图表乃至MRI扫描图像，增加审稿识别难度。当这些图像与通用但流畅的文本组合在一起时，可能形成一种“外观完整”的论文形态，但其基础材料却来自合成伪造物。

同行评审承受数量与质量双重压力

多名编辑已就同行评审能力不足发出警示。有关于撤稿问题的分析将撤稿数量上升与同行评审缺陷、论文工厂扩张以及自动生成手稿绕过初筛等因素联系起来。相关分析同时指出，撤稿往往是滞后指标，问题论文可能在被索引、被引用，甚至被用于政策或临床决策后才被发现。

学术会议同样面临压力。近期一份关于某大型人工智能会议的报告称，即便动员数千名志愿审稿人，投稿规模仍使得逐条核查参考文献变得困难，导致被接收论文中出现超过一百条虚构引用。该案例被用来说明，即便在机器学习领域的旗舰会议中，识别伪造引用也并非易事。

期刊与业内人士的应对举措

部分警告来自出版体系内部。2026年初，有期刊在社论中提到，其在使用经过筛选的人工智能工具的同时，强调关键判断仍需依赖人类科学经验与专业知识。相关编辑表示，他们在过去一年与DataSeer等自动化服务合作，用于核查作者是否按承诺共享数据与代码，但将此类系统定位为辅助工具，而非替代人工判断，并将抵制低投入的人工智能内容视为编辑职责的一部分。

《科学》主编霍尔登·索普也在文章中以审慎态度描述新一轮面向编辑与研究人员的人工智能工具推介。他在文中提到“它们又来了”，并列举供应商向学界推销的多类产品。相关表述被认为反映出部分科学界管理者的普遍心态：认可自动化例行检查的潜在效率，但担忧将判断过度外包给不透明系统，可能放大既有偏见与错误。

假期刊与论文工厂问题延伸

人工智能生成的低质量内容也被认为正在影响出版生态。监管机构在追踪掠夺性出版物时记录到成批假期刊的出现，这些期刊被指主要用于接收人工智能生成投稿并收取费用。有报道将此类期刊群称为“虚构之地”，称其编辑委员会与同行评审流程存在伪造或缺失情形，部分情况下甚至难以核实作者身份。

撤稿数据库与调查报道也将越来越多撤稿与组织化论文工厂操作联系起来，包括出售作者名额并承诺录用等做法。相关分析提到，部分手稿甚至明确标注“由Meta AI生成”，被用以提示工具本身并非问题核心，关键在于使用方式。与此同时，一些审稿人表示，对不熟悉的期刊名称会更为警惕，但这种防御性反应也可能对来自欠代表地区的新兴合法期刊造成连带影响。