有个问题很少有人问，但值得问：你辛辛苦苦写的、还没发表的稿子，投出去之后落到审稿人手里，他会不会顺手粘贴到 ChatGPT 里，让 AI 帮他写审稿意见？
这不是杞人忧天。今年有一份预印本研究直接把这种现象称为 paper-laundering（论文洗白），结论是 AI 审稿让论文更容易被接收。而 COPE 的论坛上有一场持续到今年 6 月的讨论，标题就叫《When editors suspect AI》，讨论的正是未披露的 AI 使用在上升、编辑该在什么时候起疑。
好消息是：规则站在作者这边。 Elsevier 和 ICMJE 都有明文规定，审稿人和编辑不得把稿件上传到 AI 工具。
这篇讲三件事：官方到底怎么规定的、期刊审稿和书稿审稿的口径为什么不一样、以及最扎心的一层，同一条逻辑反过来也适用于你自己。
一、两条禁令，写得比想象中直白
Elsevier 的期刊政策（2026 年 6 月更新）对审稿人的规定是加粗强调的：
审稿人不应将提交的稿件或其任何部分上传到 AI 工具，因为这可能侵犯作者的保密权和专有权；当论文包含个人可识别信息时，还可能违反数据隐私权。
同一段话原封不动地适用于编辑：编辑不应将提交的稿件或其任何部分上传到 AI 工具，理由完全一样。
ICMJE 的规定在今年 1 月版里升级了：新增的第五章"人工智能在出版中的使用"分三节，A 节讲作者，B 节专门讲审稿人使用 AI，C 节讲编辑在确保 AI 负责任使用中的角色。 也就是说，这件事从"顺带提一句"变成了独立成章。
背后的逻辑是两层：
第一层是保密。 你投出去的稿子是未发表内容，审稿是建立在保密基础上的。把它粘进一个公共 AI 工具，等于把你的未发表成果交给了一个你完全不了解数据处理方式的第三方。
第二层是问责。 Elsevier 的表述是：同行评审位于科学生态的核心，管理稿件评估意味着只能由人承担的责任。AI 工具无法替代审稿人的批判性思考和独立判断，而且技术可能生成不正确、不完整或有偏的结论。审稿人对审稿意见的内容负完全责任。
编辑那边的措辞更重：编辑对整个编辑流程、最终决定及其向作者的传达负完全责任。
二、允许做什么：期刊和书稿的口径不一样
这里有个很多人不知道的差别，值得单独说，因为它反映了保密要求的严格程度分级。
| 期刊审稿（Elsevier 期刊政策） | 书稿与委约内容审稿（Elsevier 书稿政策） | |
|---|---|---|
| 能不能上传稿件 | 不能 | 不能 |
| 能不能用 AI 辅助 | 可以，仅限支持性用途，如改进审稿意见的语言与结构、辅助背景文献检索 | 不应使用，评审所需的批判性思考与原创判断超出该技术的能力范围 |
| 审稿问卷、报告、往来邮件 | 需保密，用 AI 须披露 | 同样不得上传，哪怕只是为了改进语言和可读性 |
| 用什么工具 | 只能用"私有 AI 工具" | 同上 |
| 要不要披露 | 要，包括工具名与用途；基础拼写语法检查不用披露 | 要 |
注意书稿政策里那句最严的： 保密要求延伸到所有关于该稿件的沟通，包括审稿问卷、报告和往来邮件，因为这些可能包含关于稿件、出版社和作者的机密信息。所以审稿人不应把自己的沟通内容或任何相关材料上传到 AI 工具，即便只是为了改进语言和可读性。
这条读起来严得有点意外，但逻辑是通的：审稿报告里往往包含稿件的核心内容（你不引用原文，怎么说清"第三节的推导有问题"？）。所以报告本身也是机密。
期刊那边的披露模板官方也给了：
During the preparation of this report, I used [工具名/服务名] in order to [用途]. After using this tool/service, I reviewed and edited the content as needed and I take full responsibility for its content.
结构和作者的 AI 声明一模一样：工具、用途、我负全责。
三、什么叫"私有 AI 工具"：四条标准和三步验证
Elsevier 专门定义了这个概念，这一节对作者也有用，因为标准是通用的。
"私有 AI 工具"指的是： 一个不保留、不复用、不共享、也不从你提交的内容中学习的版本。也就是说，你粘贴或上传进去的内容，除了提供服务所必需的范围之外不应被保留，不得用于训练或改进模型，不得与任何第三方共享。
怎么验证？官方给了三条检查：
第一，读隐私政策和服务条款。 具体去找关于数据保留和模型训练的表述。私有工具会明确写出：用户输入不会被保留超过提供服务所必需的范围，也不会用于训练。同时要确认这个工具给了你发表所需的权利。
第二，优先用付费版或企业版，而不是免费工具。 官方的原话是：许多免费 AI 工具默认不是私有的。建议看看所在机构有没有提供企业版或本地部署的模型。
第三，别把企业版当免检牌。 官方补了一句很实在的话：企业版或本地部署的模型更可能包含隐私保护，但这并不保证，仍需自行核实。
这三条对作者同样适用。 后面第五节会展开。
四、规定是一回事，现实是另一回事
这一节我想讲得诚实一点，因为只讲"官方禁止"会给人虚假的安心感。
现实一：AI 审稿正在发生，而且有量化研究了。
今年有一份预印本研究考察了 AI 审稿的效果，结论是AI 审稿人让研究更容易被接收，作者把这种现象称为 paper-laundering（论文洗白）。这个词很扎人：如果 AI 审稿倾向于给通过，那同行评审这道关的筛选功能就被稀释了。
现实二：编辑自己也在琢磨怎么识别。
COPE 的论坛讨论《When editors suspect AI》（最新回复在 2026 年 6 月）讨论的三件事很说明问题：未披露的 AI 使用在上升、编辑何时该起疑、有哪些警示信号，以及AI 可能被用来起草审稿报告的情形。也就是说，这个问题在出版界内部已经是公开议题。
现实三：也有人担心方向完全相反的问题。
《泰晤士高等教育》上有一篇观点文章的标题是"AI 辅助的审稿会产出平庸、无争议的研究"。这个担忧和"洗白"不冲突，反而是同一枚硬币：AI 倾向于给出四平八稳的评价，既不容易识别真正的问题，也不容易识别真正的创新。
所以对作者来说，现实的判断是：
规定是明确的，但执行依赖审稿人的自觉。你没法控制审稿人怎么做，能控制的只有两件事：一是知道规则站在你这边（真出了事你有依据），二是管好自己这一侧的风险。
关于第一点，具体怎么用：如果你收到的审稿意见有明显的 AI 痕迹（比如笼统到没有任何具体页码和段落、出现和你稿子无关的通用建议、甚至出现你论文里根本没有的内容或参考文献），你可以在回复里客气地向编辑指出这份意见的具体问题，并请求补充一位审稿人。你不需要指控对方用了 AI，只需要指出意见本身不具体、无法据以修改，这是完全正当的诉求。
五、反过来说：你自己也在做同一件事
这一节是我最想写的部分。
上面那些规定的核心理由是：把未发表稿件交给公共 AI 工具，有保密和权利风险。
这条理由跟"你是审稿人还是作者"没有半点关系。
你把自己的完整稿子粘进免费版大模型让它润色，风险是同一类的：
- 数据保留。 免费工具默认不是私有的，你的输入可能被保留、可能用于训练；
- 知识产权。 你可能在不知情的情况下授予了工具超出"提供服务"范围的权利；
- 后续发表受限。 Elsevier 对作者的要求里有一条容易被忽略：要确认所用 AI 工具没有对输出内容的使用施加限制，以致影响相关文章的后续发表。
这不是理论风险。 今年 7 月有一项研究被报道，说arXiv 上"大多数"预印本里包含本不该公开的信息，包括密码和 GPS 坐标。这说明一个更朴素的事实：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。 你粘进 AI 的那份稿子里，可能带着未发表的数据、合作方的信息、伦理审批号、患者相关内容。
所以作者侧的三条底线：
第一，别把完整稿子整篇丢进公共 AI。 需要润色就分段做，去掉数据、致谢、伦理编号、单位信息这些不必要的部分。
第二，用之前读一遍那个工具的条款。 就用上面那三步检查：数据保留怎么写的、会不会用于训练、有没有给你发表所需的权利。机构有企业版就用企业版。
第三，涉密内容不进任何在线工具。 未发表的核心数据、专利前的技术细节、有保密协议约束的合作内容，这类东西不该出现在任何联网服务的输入框里。
我们之前专门写过一篇《论文别全文丢给 ChatGPT》讲这个，核心观点在这里得到了官方口径的印证：出版社禁止审稿人这么做的理由，一字不改地适用于你。
六、常见问题
问：审稿人用 AI 是明令禁止，还是允许但要披露？ 分情况。上传稿件是禁止的，没有例外。 至于用 AI 辅助改进审稿意见的语言、辅助背景文献检索，Elsevier 期刊政策是允许的（要用私有工具、要披露）；但书稿与委约内容的审稿政策更严，明确说不应使用 AI 辅助评审。
问：编辑用 AI 呢？ 同一条禁令。编辑不得上传稿件，AI 只能用于支持性用途（比如改进决定信的语言、辅助背景检索），且要保密、要有人的控制和监督。最终决定必须由人做，编辑对决定负完全责任。
问：那出版社自己用不用 AI？ 用，而且明说了用在哪。Elsevier 列出的用途包括：帮编辑找审稿人、匹配投稿范围、检测重复投稿；帮作者选刊（Journal Finder）；内部团队做技术检查、研究诚信检查、以及接收后的校样与文字编辑。它同时声明这些技术遵循 RELX 负责任 AI 原则、经过偏见评估、符合数据隐私与安全要求。 注意"检测重复投稿"这一条，这印证了我们之前那篇《16% vs 51%》里讲的：投稿系统会拿你的标题、摘要、作者名单和期刊自己的历史投稿比对，抓一稿多投。这是对内的另一套检查，和对外查重不是一件事。
问：我怀疑审稿意见是 AI 写的，能投诉吗？ 可以，但方式要对。别做指控，去指出问题。 具体做法：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（没有具体位置、与稿件内容不符、引用了稿子里不存在的东西），请求补充审稿意见。编辑对流程负责，这是他的分内事。
问：审稿人把我的稿子丢进 AI，我能知道吗？ 基本不能，这是现实。所以这件事的实际防线不在事后追查，而在投稿平台和出版社的流程约束，以及审稿人自身的规范意识。你能做的是选择流程规范的期刊，以及不要在稿件里放不必要的敏感信息。
问：预印本先发出去，是不是更安全？ 两面。预印本能确立时间优先权，这是保护；但预印本一旦公开就进入了查重数据库的比对范围，所以后面正式投稿时重复率会显著升高（这属于正常现象，多数系统支持排除预印本来源，iThenticate 可以自动排除预印本来源，也能逐个排除、还能手动添加预印本仓库）。另外就是上面那条研究提醒的：公开之前把文件里不该公开的东西清理掉。
问：这些规定和我的稿子被"检测"是什么关系？ 是一体两面。出版社一边约束审稿人和编辑不得把你的稿子交给 AI，一边把重复率、AI 率、图片检测和引文核验前置到收稿环节。逻辑是统一的：稿件要保密，但稿件本身要经得起客观检查。 对作者来说，能做的就是在稿子还在自己手上时把该查的查完。
最后
这件事有个不太舒服的对称性。
出版社禁止审稿人把你的稿子丢进 AI，理由是保密和权利风险。而绝大多数作者，每天都在对自己的稿子做同样的事，还觉得挺方便。
规则不能保护你免受自己的操作。
所以这篇最实用的部分不是"你可以投诉审稿人"，而是那三条底线：不整篇丢、用之前看条款、涉密不上网。加上一件事：投稿前把重复率、AI 率和图片自己过一遍，让稿子在离开你手之前就是干净的。
稿子干不干净这件事，最终只有你能负责。
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
- Elsevier, Generative AI policies for journals（政策更新于 2026 年 6 月，含 For reviewers / For editors / 私有 AI 工具定义 / 出版流程中的 AI 用途）：https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals
- Elsevier, The use of generative AI and AI-assisted technologies in the review process（书稿与委约内容审稿政策，含保密延伸至审稿问卷与往来沟通）：https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/the-use-of-generative-ai-and-ai-assisted-technologies-in-the-review-process
- ICMJE Recommendations, Section V Use of Artificial Intelligence in Publishing（2026 年 1 月版新增，B 节审稿人、C 节编辑）：https://www.icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/
- COPE 论坛讨论 When editors suspect AI（最新回复 2026-06-03）：https://publicationethics.org/topic-discussions/when-editors-suspect-ai
- "AI reviewers make it easier to get research published"，预印本称之为 paper-laundering：https://arxiv.org/abs/2605.03202
- "AI-assisted reviews will result in ordinary, uncontroversial research"，Times Higher Education 观点文章：https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-assisted-reviews-will-result-ordinary-uncontroversial-research
- "Most arXiv papers contain information never meant to be shared"，Nature 新闻（2026 年 7 月）：https://www.nature.com/articles/d41586-026-02057-8
- iThenticate Guides, Preprints（预印本来源的排除设置）：https://guides.ithenticate.com/hc/en-us/articles/27848481223693-Preprints
