□李琛（湖南师范大学）

据报道，6月，兰州大学教师杨某某刊发于Journal of Membrane Science（《膜科学杂志》）的学术论文，因图表疑似带有“豆包AI生成”水印遭投诉。该期刊6月27日发布公告，称涉事论文或存在图表伪造篡改、未依规披露AI使用等伦理问题，已按流程启动调查。

此事一出，不少网友在心底已经完成了“审判”。“见一鼠，知一窝”，类似事件频发，难免令人心有余悸。有人质疑高校水平是“草台班子”，有人讥讽“豆包算第几作者”，更不提“举一反三”上升到学校和其他人、事的。好像学术圈早已经成为了什么泥沼遍地的“黑暗森林”，而当事人已然被推向了“学术造假”的“断头台”。

该事件中，涉事期刊《膜科学杂志》已启动调查，自然会有程序去审判公正。舆论先入为主地立即进行“有罪推定”，可以理解这出自公众对学术诚信崩塌的焦虑投射，但其“审判”本身，是否会滑向另外一种不公？

在未经调查核实前，AI水印，当然可以作为疑点、线索、证据，但这与推导至“学术造假”和整个腐烂体系的想象，依然隔着巨大的求证空间。

因为首先，我们必须理清两种性质截然不同的指控：学术不端与学术不规范。如果调查最终证实，论文作者利用AI工具对原始实验数据进行了篡改、生成、平滑或美化，以使其符合某种预设的完美理论模型，那么，无论有没有那个水印，都是铁证如山的学术造假；但如果数据完全真实，仅仅是用AI辅助绘制了图表，却忘了擦除水印，它更属于“学术不规范”的范畴，故而是个关于“形式与呈现”的职业素养问题，就不可与数据造假的学术不端同日而语。

当下，AI正展现出革命性的效能，在文献综述整理、语法润色、代码生成与调优、甚至根据真实数据草拟图表等方面都有优势。如果说科研人员能够在保证真实性和原创性基础上合理使用，确实不该对这种AI辅助行为抱有与“学术造假”划等号的过大的批判。

其次，正如我们不能因为个别路人违章，就断定所有人都是法盲。学术圈的众多研究者学科领域各异，研究机构参差，个人品行有别，由个别打假事件、存疑事件，推导出对整个学术圈“腐烂体系”的想象，更是站不住脚。如果说学术造假者，跳过了科学求真的程序；那么舆论的“有罪推定”，跳过的则是调查求证的正当程序。真正的批判精神，是能够在具体事件中保持具体分析的能力，而不是“先入为主”地提前将审判进行。

这些年，学术不端事件确有发生，每次都在侵蚀公众对学术界的信任。此类事件能引发广泛关注，恰恰说明人们渴望一个干净的学术环境。但渴望不该异化为“宁可错杀、不可放过”的戾气。如果当下我们的每次质疑，都必须以“整个体系都是烂的”为结论，那么质疑就从建设性的纠错力量，退化为破坏性的虚无主义。

愤怒要有方向，质疑要有证据，批判要有边界。对学术不端，我们当然不能保持沉默和宽容；但对未经证实的指控，亦不可急于作出判决。任何公正、透明的生态环境，需要的都是无数个体理性、求实、就事论事的态度，而无端的想象、情绪先行，只会制造更多的问题。

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