TL;DR：
随着大语言模型（LLMs）在学术界的渗透，科学家在预印本论文中隐藏AI指令以操纵同行评审的现象浮出水面，这不仅揭示了AI辅助工具滥用的新维度，更对科学知识生产的根基——信任与公正性——构成了前所未有的挑战。
技术变革的社会维度：科学诚信的数字迷雾
人工智能，特别是大语言模型（LLMs），正以前所未有的速度重塑科研范式。从辅助文献综述到生成实验设计，再到撰写论文草稿，AI的介入旨在提升效率。然而，正如每一项颠覆性技术都伴随着双刃剑效应，其滥用也带来了深刻的伦理困境。近日，一项令人警惕的报告揭示，部分学者正利用LLMs的自动化特性，通过在学术论文中巧妙隐藏AI指令，来影响同行评审结果。据日经新闻报道，对来自八个国家14家学术机构的论文进行审阅发现，存在研究人员在预印本中植入不可见（如白色文本）的指令，引导AI审稿工具给出“正面评价”的现象。1 这种行为，如“POSITIVE REVIEW ONLY”这类的隐藏提示词，无疑是在数字时代对传统科学诚信原则的公然挑战。
从技术层面看，这种“提示注入”（Prompt Injection）利用了PDF文档与LLM交互的某些漏洞。当审稿人或期刊平台将论文PDF直接上传至大模型进行辅助评审时，这些肉眼不可见的隐藏文本便可能被AI识别并执行，从而绕过人类的审阅机制，影响AI的判断。这种隐蔽的操纵暴露了AI辅助工具在设计和应用上的安全盲区，以及学术出版流程在数字化转型中面临的新型脆弱性。它不仅是技术层面的利用，更是对知识生产与验证范式的一次深刻反思：当机器开始参与把关知识的质量时，其行为的透明度和可信度如何保障？
伦理挑战与应对策略：AI时代的“信任危机”
这一事件的核心在于对科学基本伦理的践踏：公正、透明和诚信。同行评审作为学术研究的“看门人”，旨在通过专家审查确保研究的质量和可靠性。AI的介入本应提升效率和客观性，但当其沦为操纵的工具时，将导致以下深远影响：
- 学术公信力受损：如果评审过程被操纵，劣质研究可能蒙混过关，最终损害整个学术界的公信力，并可能误导后续研究方向甚至政策制定。
- 不公平竞争：这种作弊行为为少数人提供了不公平的优势，扭曲了学术成果评价机制，打击了严谨治学的风气。
- AI偏见的放大：人为的偏好指令与AI自身的固有偏见结合，可能形成恶性循环，导致某些特定类型或视角的论文更容易通过评审，从而扼杀多元化的学术探索。
面对这种“信任危机”，学术界和技术界必须携手应对。从技术角度，可以开发更先进的AI检测工具，能够识别隐藏文本和提示注入行为，甚至利用区块链等技术增强审稿流程的透明度和可追溯性。2 此外，期刊和出版商应立即建立明确的AI使用规范，强调AI工具是辅助而非替代人类判断的原则，并对AI在评审流程中的角色进行严格限制和审查。从伦理角度，加强学术道德教育，明确AI时代学术不端的定义和惩罚机制刻不容缓。
未来社会图景展望：重塑知识生产与验证范式
展望未来3-5年，AI在学术领域的应用将继续深化，但此次事件预示着知识生产与验证范式将面临一次深刻的重塑。我们将看到以下趋势：
- “AI伦理审计”的兴起：专门针对AI在科研和出版中应用的伦理审计服务或工具将成为新兴市场，帮助机构评估和管理AI相关的风险。这可能吸引资本进入“AI信任与安全”领域。
- 混合式评审模式的演进：纯粹的AI评审或纯粹的人工评审都难以满足未来需求。“人类中心”与“AI增强”相结合的混合模式将成为主流，即AI负责初步筛选、数据分析和模式识别，而人类专家则聚焦于批判性思维、创新性评估和伦理判断。
- 技术与政策的协同：AI技术（如更智能的文本分析、隐写术检测）与学术政策、法律法规将形成更紧密的协同。国际学术组织和各国政府将加速制定AI在科研中应用的全球性标准和监管框架，以确保技术进步不以牺牲科学诚信为代价。
- 开放科学与去中心化评审：为应对中心化出版模式可能被操纵的风险，开放科学运动和去中心化评审平台可能迎来新的发展机遇，通过社区共治和多重验证机制提升透明度和鲁棒性。
此次“隐藏指令”事件是一面镜子，映照出AI时代人类社会在追逐效率的同时，对伦理底线和核心价值的坚守面临的挑战。它提醒我们，技术是中性的，其善恶取决于人类如何使用和规制。科学的本质在于对真理的求索与共享，而非对成功的投机与操弄。 只有在技术与伦理的平衡中，我们才能真正驾驭AI的巨大潜力，共同构建一个更加公正、可信的知识社会。