“The ethics of science regards the search for truth as one of the highest duties of man; it regards noble human character as the finest product of evolution; it considers the service of all mankind as the universal good; it teaches that human nature and humane nurture may be improved, that reason may replace unreason, cooperation supplement competition, and the progress of the human race through future ages be promoted by intelligence and goodwill.”1

−Edwin Grant Conklin (1863-1952), American Biologist

我们正身处这样一个时代：各种能够帮助我们绕开繁难工作、提升效率和产出的工具触手可及，然而从纷杂世界中辨识真相却愈发困难。与此同时，科研领域的“成功”往往由各类量化指标来衡量，而不是仅取决于经过深刻洞察与严谨分析才能辨识的学术质量与实际影响。对于整个社会而言，这两种趋势的叠加可能带来危害；而对于科学事业本身，其带来的挑战或许更为深远。

研究人员为了获得奖项、晋升或项目资助，学生为了尽快完成学位论文，都可能受到诱惑，试图走“捷径”，以略去严谨、细致却耗时耗力的研究过程。这些捷径有的显而易见，有的则更加隐蔽；其形式可能包括：草率地完成数据分析；为加快写作进度而剽窃他人成果，甚至将其他语言中的文字改头换面后据为己有；过度使用AI工具撰写论文；篡改图片或图表，使其“看起来”更完美；甚至从“论文工厂”购买稿件等。这类案例时有发生，涉事人员最终会受到警告或惩罚。而科研诚信受损所带来的代价，不仅仅是个人，而是整个科学界。诸如“科研诚信中心”The Center for Scientific Integrity (https://centerforscientificintegrity.org/)等机构，长期通过其“撤稿观察” 网站Retraction Watch (www.retractionwatch.com)追踪并处理科学文献中的学术不端行为。当然，也有一些学术不端行为一时未被发现，相关责任人可能因此侥幸进入职业生涯的新阶段；即便如此，他们也将为担心“事情败露”而终日惶惶。

随着研究人员和学生不断承受“多出成果、多发论文”的压力，仓促研究、抄袭、图像处理不当，甚至购买他人成果等“捷径”的诱惑也会变得越来越强烈。然而，这些做法，无论轻重，本质上都属于学术不端行为，不仅损害个人、机构乃至国家的学术声誉，严重时还可能造成对人的实际伤害，比如药物研发和诊疗技术方面的失范，后果不堪设想。科研诚信问题还会逐渐削弱科学的公信力，阻碍科学事业的长远发展。公众本来是愿意信任科学的，而研究人员的不端行为一旦出现，就会使人们对那些本可造福整个社会的重要科学成果产生怀疑。

遗憾的是，科研失范现象并未得到有效遏制，反而呈现抬头之势。更值得警惕的是，这一问题已不再只是个例；科研生态中的一些其他参与者，出于牟利、博取声誉或谋求晋升等目的，甚至在为欺诈行为提供便利，推波助澜。一些数字工具，以及某些以牟利为目的的公司或机构，也会利用科研人员在巨大绩效压力下的焦虑与脆弱，从过度依赖量化指标、日益内卷的科研环境中牟取利益。对此，研究人员应保持警惕，避免与这类主体发生任何形式的牵连。

值得庆幸的是，那些明显的科研失范行为并非不可避免，研究者完全可以以自觉和谨慎从源头上加以防范。维护科学记录的完整性与可信度、坚守科研诚信，成为每一位科研工作者共同承担的重要责任。世界各地的文学与神话中，都不乏关于“走捷径”的警示故事：试图逃避真正必要的努力，不仅违背人们对于自尊与荣誉的基本认知，也会阻碍人格成长。对此，我们在某种程度上都心知肚明：科学不端是错误的，会使真正的科学进步偏离轨道。

近年来，大语言模型等AI技术已成为科研领域备受关注的话题。不可否认，AI在许多方面显著提高了研究效率：生成代码、筛选特定性质的分子结构、语言翻译和润色、辅助决策、总结长篇报告或论文，以及生成学术交流所需的图像等。从这些角度看，AI的确有效提高了科研效率。但伴随而来的问题同样值得深思：这种效率提升是否存在潜在的代价，有没有可能在不知不觉间影响我们本应经历的必要学习？在科研论文写作中，哪些内容适合交由AI辅助完成，哪些则必须依靠研究者自身的深度思考与斟酌表达？如果我们过度依赖并习惯性地将信息处理的权力交给AI，我们是否在损失什么？试想，如果我们不再认真研读全文，而只是依赖DeepSeek或Gemini在十五秒内生成的简报，那么我们其实并不知道，AI在提炼过程中略去了哪些内容。换言之，我们对一篇论文的理解，将不再主要来自完整阅读之后形成的个人判断，而是取决于AI对信息的筛选和优先级排序。可以想见，这种对自身深度学习过程的主动回避，终将削弱我们对特定问题长期而系统的理解；同时，也可能使我们错过一些当前看似无足轻重、却可能在未来实验中发挥关键作用的细节，只因为我们把信任交给了AI，并默认那些细节“不值得”写入简报之中。问题从来不只在于AI能为我们做什么；更在于，当我们过度依赖AI时，我们可能失去什么。

如今，比以往任何时候都更需要认真思考：我们想成为怎样的研究者。科学基于信任。当我们准备拓展某一研究方向时，会默认之前的研究者是以正确、认真、严谨且合乎伦理的方式完成了研究。毕竟，我们需要先基于前人的报道，来建构自己初步的知识框架。我们会默认同行和审稿人将仔细审视我们投稿的工作，并在发表前指出潜在的问题。我们会默认自己的学生将如实记录实验观察，并严谨地分析所得数据。科学的进步，很大程度上依赖于我们能否信任自己从文献中读到、从他人那里学到的知识内容，这正是科研诚信如此关键的原因。我们需要确信，自己阅读的论文曾被认真审查与审慎思考；同时，自己的工作也将被如此慎重对待，而不是简单地由最新版的大语言模型凭空生成，或者为了让学生尽快毕业而草草拼凑。正因如此，在开展研究，并通过报告、讨论和论文交流成果时，我们都应当保持谨慎与认真，确保所得结果准确、经过深思熟虑、经得起推敲。只有这样的研究成果，才足以成为人类科学知识长城中的一块重要基石。

2026年第6期CCS Chemistry汇集了化学多个研究领域的最新研究成果，其中不乏多学科交叉的研究。本期开篇刊载了2篇Mini-Review，分别是：1）刘云圻、孔德荣、魏大程等关于可植入有机晶体管的综述文章；2）吴韬、温正慧、唐本灿等关于智能流动化学的综述文章。此外，还有2篇Communication和36篇Research Article，涵盖了膦配体、铁催化C-H活化、网格化学、电化学合成、用于有机反应预测的人工智能、甲烷光催化转化制乙醇、塑料废弃物升级回收、含氟脂质探针、癌症免疫治疗、双靶点基因编辑、DNA数据存储、单分子磁体、分子自旋电子学、锌金属电池、有机太阳能电池等方面的最新研究进展。每篇文章的导读请见：CCS Chemistry 2026年第6期上线。

科学事业的发展关乎深远，每一位科研工作者都是其中的重要参与者。除了警惕那些显而易见的科学不端行为外，AI的出现，又为本已复杂的科研生态更添一层隐蔽的复杂性。我们当然知道，AI是一把双刃剑。而在现阶段，一个必须认真面对的问题是：我们究竟应当在多大程度上默许AI在不加辨析的情况下替我们思考。由此看来，对AI保持审慎而品判的态度至关重要。2我们也应当认真探索更有策略的使用AI的方式，使其助益而非削弱我们的学习能力、个人成长以及品格塑造。

科学研究的意义，显然不在于为了加薪、毕业或获奖而多发表一篇论文、多增加一次引用。真正的科学在于探求真理。唯有凭借诚实且合乎伦理的科研实践，以及长期艰苦的努力，我们才能不断发现隐藏于自然之中的真相；也正是在此过程中，我们得以完善自我，帮助他人，并推动社会向前发展。当然，我们并不是反对使用AI。事实上，AI已成为科研的重要工具，并确实带来大量积极的助益。随着AI工具的迅速发展、影响日益扩大，如何使用AI，最终取决于我们每一个人：我们应当让它帮助自己和人类变得更强大、更幸福；而不是变得更脆弱、更困惑、更彼此猜疑。

在此激荡时代，能与各位并肩同行，共探真理，何其有幸。愿我们在彼此学习与相互激励中，正心修身，涵育后学，以正直而笃实的努力，共建一个更加值得信赖、也更加美好的未来。


张希 教授

CCS Chemistry主编

E-mail:xi@mail.tsinghua.edu.cn

Donna J. Minton 博士

中国化学会出版主管

E-mail:donna.minton@ccschemistry.org


参考文献：

1. Conklin E. G.Science and Ethics.Science1937,86, 595-603.

2. Zhang, X; Minton, D. J.Editorial.CCS Chemistry,2024,6, 2075-2079.

注：本文根据CCS Chemistry2026年第6期Editorial 翻译整理而成。原文请见：https://doi.org/10.31635/ccschem.026.202600519ed1。

【新闻来源：CCSChemistry公众号】