高校對生成式人工智能工具的管理，正在從"能不能用"轉(zhuǎn)向"怎么用、怎么說明"。2026年5月，中國學位與研究生教育學會發(fā)布《規(guī)范研究生學位論文與實踐成果中人工智能工具使用指南》，允許研究生在信息檢索、資料整理、思路啟發(fā)、數(shù)據(jù)處理和語言優(yōu)化等環(huán)節(jié)使用AI工具，同時明確論文的核心論點、創(chuàng)新內(nèi)容和主要學術貢獻必須由本人獨立完成。同年10月8日，江南大學研究生院發(fā)布通知，要求自2027年春季學期起，研究生在科研和學位論文寫作中使用AI應記錄使用目的、具體范圍和生成過程，保留提示詞、生成內(nèi)容以及人工修改前后的版本記錄，并在論文中對相關AI生成內(nèi)容進行標識；答辯等環(huán)節(jié)原則上設置AI使用質(zhì)詢程序，其中專門提到，若使用AI輔助修改代碼，作者需要解釋關鍵程序的邏輯、修改過程和驗證方法。（政策信息檢索日期：2026年10月30日；各校、各期刊的具體要求并不統(tǒng)一，且仍在調(diào)整，請以所在單位與目標期刊的最新官方文件為準。）

對在論文或畢業(yè)設計中寫代碼的學生來說，這套要求帶來的直接困難是：代碼不像文字那樣可以靠語感區(qū)分"哪些是AI寫的"，而論文正文通常又不會完整呈現(xiàn)代碼。于是代碼貢獻的歸屬往往被擱置——要么完全不提，要么籠統(tǒng)寫一句"使用了AI輔助編程"。在當前的披露與質(zhì)詢機制下，這兩種做法都難以支撐一個可核驗的說明。

代碼類使用為什么更容易出現(xiàn)歸屬模糊

文字類使用有相對成熟的對照方式：作者可以指出哪些段落由AI生成、自己做了哪些改寫。代碼的困難在于三點。

第一，代碼具有可運行性。一段由AI生成、經(jīng)作者調(diào)試通過的代碼與作者自己逐行寫出的代碼，在最終文件里看不出差別，只有修改歷史才能反映過程。第二，論文正文承載不了代碼全貌。多數(shù)論文只在方法部分描述算法流程，把實現(xiàn)細節(jié)放進附錄或代碼倉庫，披露位置本身就容易被忽略。第三，目前針對代碼的量化檢測手段有限。有分析指出，當檢測工具尚無法穩(wěn)定區(qū)分"AI生成""AI輔助"和規(guī)范的人類寫作時，單憑一個比例數(shù)據(jù)難以替代對寫作過程和學術行為的調(diào)查；這一判斷在代碼場景中更為明顯，代碼類使用的合規(guī)性判斷，主要依賴作者完整的過程說明。

因此，代碼貢獻歸屬不是一個技術問題，而是一個"能否說清楚誰做了什么"的學術誠信問題。判斷的落點不在代碼優(yōu)劣，而在于：論文所聲稱的研究能力，是否確實屬于學位申請人本人。

三類情形的區(qū)分標準與披露方式

把AI在編程中的參與方式切成三類，分別對應不同的歸屬判斷和披露強度，是比較可操作的起點。

第一類：調(diào)試輔助——工具性輔助

典型情形包括：向AI粘貼報錯信息，請其解釋錯誤含義、給出排查方向；請AI解讀日志、解釋某個庫函數(shù)的參數(shù)含義；請AI提示性能瓶頸可能出在哪里。作者根據(jù)建議自行定位并修改代碼。

判斷要點在于：AI提供的是"線索"還是"成品"。如果AI沒有直接產(chǎn)出被保留的代碼，主要工作由作者完成，這類使用屬于工具性輔助，性質(zhì)上接近查閱文檔或向同學請教思路。

披露方式：在方法部分或附錄的AI使用說明中簡要列出即可，說明工具名稱、版本、用途和使用時間，并說明最終代碼由作者編寫和驗證。若該環(huán)節(jié)不涉及論文的核心貢獻，通常無需逐條列出全部問答。

第二類：代碼片段生成——混合貢獻

典型情形包括：請AI生成數(shù)據(jù)清洗腳本、正則表達式、繪圖代碼、接口調(diào)用模板、單元測試框架，或者讓AI把某段偽代碼翻譯成實際語言。作者通常會在此基礎上修改參數(shù)、調(diào)整結(jié)構(gòu)、補全邏輯。

判斷要點有三個：片段是否被直接采用；作者是否理解并能獨立修改；該片段是否構(gòu)成論文創(chuàng)新點的一部分。前兩項決定披露的詳細程度，第三項決定它是否觸及歸屬紅線。如果生成片段只是通用的工程性代碼，與論文的學術貢獻無關，披露可以簡略；如果它與實驗結(jié)果的產(chǎn)出方式直接相關（例如影響數(shù)據(jù)預處理結(jié)果），則需要說明核驗過程。

披露方式：逐一說明哪些函數(shù)或模塊由AI生成、提示詞大致內(nèi)容、作者做了哪些修改、如何驗證其正確性。煙臺大學的要求可作為參考：使用者需說明工具名稱、版本、用途、生成內(nèi)容或建議，并保留使用前的材料；湖南工商大學則要求填寫AI工具使用說明表。需要提醒的是，量化檢測結(jié)果達標，并不等于具體使用行為一定合規(guī)，兩者是并行要求。

第三類：核心算法與模型構(gòu)建——原則上須本人完成

典型情形包括：由AI提出模型結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)設計、特征工程方案、算法流程的關鍵步驟或?qū)嶒瀸φ辗桨福髡呋狙赜谩?/p>

判斷要點在于：這部分內(nèi)容是否正是論文聲稱的創(chuàng)新點，是否正是學位論文要考察的學術訓練。清華大學的表述具有代表性：AI不能替代學生應當獨立完成的學術訓練，也不能把AI生成內(nèi)容直接或簡單修改后作為本人學業(yè)成果提交。當AI承擔的是設計層面的決策，而非實現(xiàn)層面的勞動，歸屬判斷的天平就偏向"替代性完成"。

披露方式：即便經(jīng)過大量人工驗證與改進，也應在方法部分明確說明哪些設計環(huán)節(jié)借助了AI、AI給出的方案與最終方案有何差異、差異由誰判斷。如果最終方案與AI初始建議高度一致，需要在寫作和答辯中能夠說明自己的獨立論證依據(jù)，而不是僅說明"我跑通了"。

判斷貢獻歸屬的五個問題

面對一段不確定如何歸類的代碼，可以先問自己五個問題。

1. 這部分是否屬于論文聲稱的創(chuàng)新點或主要學術貢獻？屬于，則披露要求最高。
2. 關鍵設計決策由誰做出？如果是AI給出方案、作者接受，而非作者比較多個方案后選擇，歸屬需要如實說明。
3. 如果現(xiàn)在沒有AI，能否獨立重寫并解釋這段代碼？不能，說明理解程度不足以支撐作者身份。
4. AI的輸出是被直接采用，還是被當作參考？前者需要更詳細的修改記錄。
5. 該部分是否影響研究結(jié)果的產(chǎn)生方式？影響數(shù)據(jù)、指標或結(jié)論的代碼，核驗記錄必須留存。

這五個問題不需要逐條寫進論文，但它們決定了披露寫到什么顆粒度。

需要保留的記錄：工具、提示詞與人工修改

披露的可信度取決于過程材料。江南大學的要求列出了較為完整的清單：工具名稱、版本、開發(fā)主體、使用時間、具體用途和使用過程，并保留提示詞、生成內(nèi)容及修改前后的版本。深圳大學同樣提出保留提示詞、形成可追溯電子檔案的要求。

具體到編程場景，建議保留以下四類材料：

• 工具信息：名稱、版本、開發(fā)主體、使用日期，以及主要用途的概括。
• 提示詞與上下文：至少保留涉及關鍵設計或核心片段的提示詞，能夠復現(xiàn)當時的請求范圍。
• 原始輸出與修改記錄：AI的初始輸出和最終采用的版本各留一份，中間的重要修改可借助版本管理工具記錄。
• 驗證材料：測試用例、對照運行結(jié)果、數(shù)據(jù)來源說明、與人工實現(xiàn)結(jié)果的比對。

需要區(qū)分兩個環(huán)節(jié)：初次提交論文時披露到什么程度，應以所在單位或期刊的規(guī)定為準；進入核查或質(zhì)詢環(huán)節(jié)時，編輯部或答辯委員會可能要求提供更完整的記錄。即使目標期刊未在初次投稿時要求上傳全部過程材料，保留關鍵記錄仍是穩(wěn)妥做法。

披露寫在哪里、寫什么

方法部分

在研究方法章節(jié)設置一個簡短的"AI工具使用說明"小節(jié)，說明工具信息、使用環(huán)節(jié)、生成內(nèi)容范圍、人工修改情況和驗證方式。這是審稿人和答辯委員會最容易看到的位置。

附錄與代碼注釋

完整代碼較長時，可在附錄或代碼說明中逐模塊標注來源，并在關鍵函數(shù)處用注釋標明該模塊由AI生成后經(jīng)作者修改，或由作者獨立編寫。標注應指向可核驗的版本記錄，而不是空泛聲明。

學位論文聲明與答辯質(zhì)詢

部分高校已要求在論文中對AI生成內(nèi)容加以標識，并設置專門的AI使用質(zhì)詢程序。準備答辯時，應能脫離提示詞回答：關鍵程序的邏輯是什么、為什么這樣設計、做過哪些修改、用什么方法驗證。這些問題的答案來自作者本人的理解，背誦提示詞并不能替代。

幾個常見誤區(qū)

其一，"代碼是我跑的，就算我寫的"。運行與理解是兩件事，質(zhì)詢考察的是后者。其二，"我只用了AI改bug，不用披露"。調(diào)試輔助屬于低強度披露，但"不用披露"與"可以簡略披露"是兩種不同的做法，后者才是安全邊界。其三，"檢測比例沒問題就沒事"。檢測結(jié)果是觸發(fā)復核的參考，不能替代對具體使用行為的說明。其四，"披露會顯得能力不足"。牛津大學出版社2026年9月公布的一項覆蓋2600余名研究者的調(diào)查顯示，74%的受訪者不清楚哪些AI使用需要披露，只有36%會主動記錄研究中的AI使用情況，這說明披露困境是普遍現(xiàn)象，而不是個人問題。

代碼貢獻歸屬的寫法沒有唯一模板，但有一條穩(wěn)定標準：讀者根據(jù)你的說明，能夠判斷哪部分工作由AI完成、哪部分由你完成，以及你如何驗證了最終結(jié)果。把這條標準落實到記錄、寫作和答辯三個環(huán)節(jié)，AI編程工具的使用就不再是一個模糊地帶。