【摘要】 建立AI科研合规工作流：明确数据边界、保留原始材料、核验引用与结论，并记录提示词和人工判断。

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AI科研合规工作流，是把工具使用纳入研究责任链的过程。它要求研究者明确哪些数据可以输入，保留哪些原始记录，如何核验AI输出，以及最终由谁对论文、图表和申请书负责。

 

7步检查清单

1.划定数据边界：识别未公开数据、个人信息、受试者信息和受限材料。

2.保留原始版本：保存原始文献、实验记录、数据文件和未经修改的图表。

3.说明使用目的：明确AI用于检索、结构整理、语言润色、代码辅助还是视觉生成。

4.核验事实与引用：逐条检查作者、DOI、研究结论、数字和参考文献是否真实。

5.检查是否改变原意：比较润色前后文本，确认没有夸大、删减限制或改变因果关系。

6.记录过程参数：保存提示词、模型版本、关键输出和人工修改，保证需要时可以复盘。

7.完成最终人工判断：由研究者确认方法、数据、图表与结论符合学术规范。

 

不同任务的风险重点

论文写作重点检查幻觉引用、错误归因和表述改变；数据分析重点检查隐私、数据泄漏、统计方法与可复现性；科研绘图重点检查是否虚构实验结果或改变机制含义；PPT和视频则要核对图表来源、版权与学术语境。

 

把清单变成团队制度

课题组可以将七步检查做成提交前表单，要求成员附上原始材料、AI使用说明和人工核验记录。这样既不阻止合理使用AI，也能让关键判断留在研究流程中。

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