自2022年底ChatGPT发布以来，生成式人工智能的应用范围迅速扩展。2025年1月，DeepSeek发布的R1模型更是创下了仅用7天时间便实现1亿用户增长的纪录。这种技术的快速普及使得人工智能在科学研究中的角色日益重要，但同时也带来了一系列伦理和规范问题。
知识产权归属之争
"如果一个研究的关键假设和核心发现是人工智能做出来的，那么这个成果究竟是属于人工智能的还是人类学者的呢？"尚俊杰教授提出了这一关键问题。随着人工智能从简单的研究工具发展为能够提出关键假设、完成重要数据分析，甚至作为合作伙伴与人类学者协作开展研究的角色，这一问题变得愈发复杂。
2024年的诺贝尔物理奖和化学奖都颁给了人工智能专家，这表明人工智能在科学研究中的贡献已经得到广泛认可。然而，现有的学术规范和知识产权法律体系尚未完全适应这一新局面。在人机协同的研究模式下，如何界定人类和人工智能各自的贡献，如何在论文署名中体现这种协作关系，是亟待解决的问题。
学术诚信的新挑战
在ChatGPT问世后不久，北美教育界一度出现恐慌情绪——许多教师担心学生会利用AI撰写作业，破坏学术诚信。尚俊杰教授认为："事实上，抄作业的学生，没有ChatGPT，也一样抄作业；不抄作业的学生，即便让他使用ChatGPT，也一样不抄作业。"
然而，人工智能确实为学术诚信带来了新的挑战。随着大语言模型能力的不断提升，其生成的内容越来越难以与人类创作区分，传统的学术诚信检测手段面临挑战。此外，在科研工作中，如何恰当地引用和标注人工智能的贡献，也是学术诚信的重要方面。
重构学术评价体系
人工智能的广泛应用也对现有的学术评价体系提出了挑战。尚俊杰教授以招收研究生为例说明："一位大学老师在招收研究生时，是喜欢招一个很优秀且只用一个月就能完成任务的学生，还是倾向于招一个比较优秀，但是若结合人工智能，只用一周也可以完成同样任务的学生呢？"这一问题反映了学校和企业对人才选择态度的差异，也涉及到我们如何评价学术成果和研究能力。
