这一周学术圈的事有点密。
国内有官方声明和官方通报各一份，国外有几起撤稿和几项研究，凑在一起指向的方向很一致：审查在收紧，而且在往前移。
这一期挑五件事讲，都附了来源，你可以自己点进去看。每件事后面我加一段"对你意味着什么"，因为新闻本身不重要，它改变你的什么动作才重要。
先看一组本周更新的数字：
| 指标 | 最新数值 | 出处 |
|---|---|---|
| Retraction Watch 撤稿数据库 | 超过 65,000 条 | Retraction Watch（本周更新） |
| 劫持期刊核查表（Hijacked Journal Checker） | 超过 450 条 | 同上 |
| 集体辞职（编委）名单 | 超过 50 条 | 同上 |
| 2026 年含编造参考文献的论文比例 | 1/277（两年涨 12 倍） | The Lancet 通信，2026-05 |
一、知网 7 月 15 日声明：把 AI 列为作者的论文，已下架
发生了什么。 同方知网 7 月 15 日发布声明：近期部分期刊刊发了将 DeepSeek、Gemini 等 AI 列为作者的论文，在业界引发版权归属和学术规范方面的争议，知网已对此类 AI 署名论文做了下架处理。
声明的核心表述： 所有作者须为自然人、法人或非法人组织。理由是依据民法典、著作权法，享有著作权的是民事主体，AI 不具备民事主体资格，既无民事权利能力也无民事行为能力。AI 仅属于科研辅助工具，其生成内容对应的著作权应归属于进行实质性智力创作的研究者。同时要求作者对论文内容的真实性、原创性、学术规范以及 AI 工具使用的合规性承担责任。
这不是国内独有的立场。 国际上定调更早，而且今年又收紧了一轮：
- COPE 的立场声明说 AI 不能列为作者，因为它无法对提交的作品承担责任，作为非法律实体也无法声明利益冲突、无法处理版权与许可协议；
- ICMJE 2026 年 1 月版新增了第五章"人工智能在出版中的使用"，要求投稿时披露，且在投稿信和正文两处说明使用方式；
- Elsevier 2026 年 6 月更新的政策要求写在参考文献前的独立声明区，给了固定模板；
- Springer Nature 要求写进 Methods（书稿写在致谢、引言或前言）。
对你意味着什么。 三句话：AI 不能署名；用了要如实说；说了要自己兜底。
前两句是文书工作，十分钟能做对。第三句才是重点：ICMJE 那一章里有一句最硬的话，作者应能够声明论文中不存在抄袭，包括 AI 产出的文字和图片；同一章还写了，不披露 AI 使用可能需要采取纠正措施，某些情况下可能被认定为学术不端。
也就是说，用 AI 的自由变大了，自证的义务同时变大了。
二、国家卫健委通报 28 起科研不端案件
发生了什么。 国家卫生健康委员会在 7 月披露了 28 起科研不端案件，涉及的类型包括数据造假、论文买卖、挂名署名。
为什么值得注意。 这三类不是随机的，它们正好对应现在投稿要过的三道关：
| 通报里的不端类型 | 对应的检测环节 |
|---|---|
| 数据造假 | 图片检测 + 原始数据备案 |
| 论文买卖（论文工厂） | 文本重复率 + AI 率（工厂产出的语言指纹） |
| 挂名署名 | 投稿系统的重复投稿与作者信息核查 |
这也和上个月那份 BMJ 研究对得上：昆士兰科技大学团队用 AI 扫了 1999 至 2024 年间 260 万篇癌症研究论文，筛出超过 25 万篇高度疑似出自论文工厂，可疑比例从 2000 年代初的约 1% 升到 2022 年的 16% 以上。
对你意味着什么。 国内的实践趋势已经很清楚：有高校在通报打假事件后，要求发表论文前先提交实验原始数据、备案审核通过才能投稿。 听起来是多一道手续，但换个角度：以前不用交原始数据，谁知道那些高产的数据是真是假？
具体动作：从现在开始，每一篇论文的原始数据、原始图像、实验记录按论文归档。 这件事的价值在被问到的那一天才体现，但那天来的时候，你要么有，要么没有。
三、Harvard 癌症研究者因图片重复被撤稿；Boldt 撤稿累计达 240 篇
发生了什么。 本周两条撤稿新闻放在一起看特别有意思。
一条是 7 月 16 日：哈佛的癌症研究者因图像重复（image duplication）被撤稿。
另一条是 7 月 15 日：Joachim Boldt 的撤稿数达到 240 篇，而距离这个案子最初爆发已经过了十多年，期刊至今仍在陆续撤他的论文。
为什么放一起看。 前者说明图片问题是当下最活跃的撤稿原因之一，后者说明清算是没有时限的。
我们之前写过两个具体案例，可以对照：一篇 2005 年发表在 Cancer Research 的 PTEN 论文，二十年后被 PubPeer 用户借图片检测工具发现文中图片"比预期相似得多"，随后撤稿；一篇 2011 年的 Neuron 论文，2018 年被质疑图片剪切与重复，作者最终靠找出原始数据提交勘误才落定，从发表到解决前后 14 年。
这两个案例的差别就在有没有原始数据： 有，以勘误收场；没有，性质完全变了。
对你意味着什么。 一句老实话：论文没有安全期。 数据库不会遗忘，工具在进步，当年查不出来不等于以后查不出来。
具体动作有两条。一是投稿前过一遍图片检测，很多问题不是造假而是无意的复用（对照组的图两篇都用了、同批实验取错编号），自己查出来改掉成本几乎为零。二是 Western blot 这类图保留完整膜边界和分子量标记，别只交裁切好的条带，这是顶刊现在的普遍要求。
四、arXiv 预印本里"大多数"含有本不该公开的信息
发生了什么。 《自然》本周报道了一项研究：arXiv 上"大多数"论文包含从未打算被分享的信息，包括密码和 GPS 坐标。
这条新闻的价值不在于 arXiv。 它揭示的是一个更普遍的问题：研究人员对"我这份文件里到底有什么"的掌握程度，普遍比自己以为的低。
想想你的稿件里可能带着什么：未发表的补充数据、合作方的联系方式、伦理审批号、患者相关内容、代码里的 API key、图片的 EXIF 信息、Word 文档的修订痕迹和作者元数据。
为什么这周提这件事。 因为它和 AI 使用直接相扣。Elsevier 的政策明确禁止审稿人和编辑把稿件或其任何部分上传到 AI 工具，理由是可能侵犯作者的保密权和专有权，含个人可识别信息时还可能违反数据隐私。Elsevier 甚至定义了"私有 AI 工具"的标准：不保留、不复用、不共享、不用于训练，并建议优先用付费版或企业版，因为许多免费工具默认不是私有的。
这条理由反过来一字不改地适用于你自己。
对你意味着什么。 三条底线：
- 别把完整稿子整篇丢进公共 AI 工具，需要润色就分段，去掉数据、致谢、伦理编号；
- 用之前读一遍工具条款，找"数据保留"和"模型训练"两处表述；机构有企业版就用企业版；
- 公开或提交之前清理文件：删掉修订痕迹和文档属性、检查代码里的密钥、检查图片元数据。
五、AI 审稿被称为"论文洗白"，编辑那边也在讨论怎么识别
发生了什么。 两条动向：
一是有预印本研究考察 AI 审稿的效果，结论是 AI 审稿人让论文更容易被接收，作者把这种现象称为 paper-laundering（论文洗白）。
二是 COPE 论坛上有一场讨论《When editors suspect AI》（最新回复在今年 6 月），议题是：未披露的 AI 使用在上升、编辑该在什么时候起疑、有哪些警示信号，以及 AI 可能被用来起草审稿报告的情形。
同期还有一篇《泰晤士高等教育》的观点文章，标题是"AI 辅助的审稿会产出平庸、无争议的研究"。这两个担忧不冲突，是同一枚硬币：AI 倾向于给出四平八稳的评价，既不容易识别真问题，也不容易识别真创新。
对你意味着什么。 规定其实是站在作者这边的：Elsevier 和 ICMJE 都禁止审稿人和编辑上传稿件，AI 只能用于支持性用途（改语言、查背景文献），且要用私有工具、要披露，审稿人对意见内容负完全责任，编辑对最终决定负完全责任。
所以如果你收到的审稿意见明显不对劲，具体做法是别做指控，去指出问题：在给编辑的回复里说明这份意见的哪些地方无法据以修改（没有具体页码段落、与稿件内容不符、提到了你论文里根本不存在的内容或参考文献），并请求补充一位审稿人。你不需要说"这是 AI 写的"，只需要说"这份意见我无法据以修改"，这是完全正当的诉求。
本周一句话总结
五件事串起来，是同一个趋势：检测从"事后追责"变成"事前拦截"，而且关口在增加。
文本重复率、AI 率、图片检测，现在加上第四道：引文核验。那份《柳叶刀》通信里，研究团队给出版方的建议原话就是"把自动引文核验嵌进投稿流程，放在同行评审开始之前"，Taylor & Francis 已经在投入技术和专职人员做这件事，PLOS 在评估全系统的引文完整性筛查。
对靠 AI 批量凑稿的人，这是成本大幅上升。对认真做研究的人，这是多几道手续，换来一个更公平的比较环境。
这周就做三件事，都不难：
- 给最近这篇稿子的参考文献逐条点一遍 DOI，半小时的事，比例是 1/277，别觉得轮不到你；
- 把原始数据和原始图像按论文归档，包括拍摄参数和处理记录；
- 投稿前三关自己过一遍，重复率、AI 率、图片，趁稿子还在自己手上。
查个重 · chagechong.com
重复率检测 · AI 率检测 · 图片检测
24 小时自助提交，报告在线可查。
查个重，查得准。想你所想，帮你阻挡。
报告仅为文字匹配与特征分析结果，是否构成抄袭需结合引用规范判断。
参考来源
- 知网关于人工智能（AI）署名为作者的论文处理声明（2026-07-15），媒体报道：https://finance.sina.com.cn/wm/2026-07-15/doc-inihxaew4676029.shtml
- 知网下架 AI 署名论文相关报道（2026-07-16）：https://finance.sina.com.cn/wm/2026-07-16/doc-inihyuqe1231512.shtml
- 国家卫生健康委员会通报 28 起科研不端案件（2026 年 7 月）：https://www.nhc.gov.cn/qjjys/ycdtxx/202607/6a18742855dc4482b5c2cd625fed4194.shtml ；英文报道：https://www.chinadaily.com.cn/a/202607/10/WS6a50de4ba310986e2b464ab2.html
- COPE Position Statement, Authorship and AI tools：https://publicationethics.org/guidance/cope-position/authorship-and-ai-tools
- ICMJE Recommendations, Section V Use of Artificial Intelligence in Publishing（2026 年 1 月版新增）：https://www.icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/
- Elsevier, Generative AI policies for journals（政策更新于 2026 年 6 月）：https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals
- Retraction Watch, Harvard cancer researchers earn retraction for image duplication（2026-07-16）：https://retractionwatch.com/2026/07/16/harvard-cancer-researchers-earn-retraction-for-image-duplication/
- Retraction Watch, Now, 240: More than a decade later, journals are still retracting Joachim Boldt's papers（2026-07-15）：https://retractionwatch.com/2026/07/15/joachim-boldt-retractions-journals-more-than-decade-later/
- Retraction Watch, Weekend reads（2026-07-18，含撤稿数据库 65,000+、劫持期刊 450+、集体辞职 50+ 等本周数字，以及下列各条外部报道链接）：https://retractionwatch.com/2026/07/18/weekend-reads-private-info-in-most-arxiv-preprints-why-did-george-church-decline-authorship-28-misconduct-cases-in-china/
- Nature, "Most arXiv papers contain information never meant to be shared"（2026 年 7 月）：https://www.nature.com/articles/d41586-026-02057-8
- 预印本：AI 审稿与 paper-laundering：https://arxiv.org/abs/2605.03202
- Times Higher Education, "AI-assisted reviews will result in ordinary, uncontroversial research"：https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-assisted-reviews-will-result-ordinary-uncontroversial-research
- Retraction Watch, One in 277 PubMed-indexed papers in 2026 shows fabricated references（2026-05-07，报道 The Lancet 通信）：https://retractionwatch.com/2026/05/07/one-in-277-pubmed-indexed-papers-in-2026-shows-fabricated-references-says-analysis/
