从开题到存档，论文每一步该留下什么

倒查看的不是你写得好不好，是这篇论文怎么来的

最近一段时间，学术不端事件频频曝光。继科技部发起的撤稿论文专项整治后，近日，包括成都大学和河北大学在内的高校也相继发布相关消息。最近一条是河北大学对网传“一名毕业生的论文涉嫌学术不端”发布情况通报，称已启动相关调查。

对于已经毕业的人来说是一个提醒，但是对于正在写论文的同学来说，无异于提前打了一盏灯。慌没用，比慌更实在的是哪天有人重新打开你的论文，你能拿出什么。拿出来的是当时攒下的，以后是补不回来的。

倒查看不到你当时脑子里在想什么，只能看到这篇论文留下了什么。过程材料不是用来应付检查的，它本来就是研究该有的一部分。

为什么过程比文字更经得起翻

过去的查论文，是查文字，看你的和别人写的像不像。这次查法不同：一次撤稿，一封举报，一回抽查，接着技术复核，看看数据，图片，引用是否有问题，然后向学校以及你本人调取资料。文字上的类似可以有多种解读，规范的表达、领域的词汇、共同的引用，会使两段话显得相似；而“有无原始数据”、“记录在哪里”，仅有两种选择。

在真正被定性为学术不端的人当中，有很多的人并非抄袭他人，而是无法说明论文是如何产生的。这是最容易提前准备的事情，你不需要证明自己有多聪明，你只需要证明每一步都是真的发生过。

论文写完那一天，你手上有什么

只有定稿：一旦被质疑，能拿出的几乎只有口头解释，解释得再诚恳也很难落地

有过程和材料：每一处都能回溯到具体某一天、某个文件、某次讨论

AI参与的方式

让它写整段论述：事后很难说清哪些判断是你自己的，越解释越像在找补

只用它查语法、理思路并按要求声明：边界清楚，也经得起追问

在这里先划条线，留下过程材料≠事后补材料。伪造实验记录、编造数据更是比AI代写严重的多了。下面说的每一件事的前提是你真的做了，只是别让做过的事一点痕迹都没有。

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开题那几周，别只留最后一版

从开题到综述这一段，是很多人最容易忽视的、也是最容易被怀疑的部分。原因很简单：这里没有实验数据的支撑，靠的是你自己的阅读、思考，而AI恰恰很擅长写出“看起来很像综述”的文字。一旦被人问起来，我们所能展示的往往只是那几页开题报告，很难讲清楚其中的思考过程。

所以留的是“想法是怎么长出来的”。开题报告修改了几次，导师批注了哪些意见，文献是几个方面，最初的想法是什么，为什么改变了初衷……这些都可以是批注、笔记、随手记。尽量保留与导师的聊天记录，特别是涉及选题、数据、署名等方面的聊天。当真的被问起时，一封清晰的时间线邮件比任何解释都有效。

最后一个小细节：在综述中我们并非不可以使用他人的观点，但需注明出处，并表明自己的选择。用另一种方式复述别人的段落，本质上是他人的观点。这样的段落成批出现，是最容易在文字比对中暴露出来的。

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数据和实验：原始记录是最硬的底牌

如果只能留一样东西，那只能是原始数据。论文中每幅图、每个数据都必须可以追溯到具体的文件、实验、回收的问卷。实验记录必须有日期，数据处理必须留有中间文件，代码最好保留参数和环境。这些东西不是给别人看的，是自己后续想要复现都需要用到的。

最常见的坑往往就是“图省事”。只保留处理后的表格，覆盖原始记录；为了图漂亮，调节亮度，裁剪边缘，将两组数据合并；在同一张图中在不同章节重复使用；将不符合预期的点悄悄删除。这些行为在期刊图片审核中均属于问题，删除数据点更是直接的数据造假行为——并非仅捏造数据才属于造假。

图片处理也并非不可为，关键是要能解释，要说明。大多数期刊在图注或方法中要求说明进行了哪些调整和使用了什么软件进行处理。反正这篇文章是要长期公开的，不如从一开始就记在自己的本子上，哪天，对哪张图，做了什么。

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成稿阶段：可以用AI，但别把痕迹弄脏

首先明确一点，使用AI本身不犯法，犯法的是使用AI代替自己该做的事和作弊。许多学校都有明确的规定：是否可以使用AI，在哪些部分使用，是否需要声明，声明到什么地步，每个学校的标准都不同。这件事没有标准答案，第一步就是找到你自己学校的研究生院或者学院的文件，搞清楚自己是哪一档的。

“人为降低AI率”之所以被列为学术不端，重点不是“降”，而是为了规避检测。为了降低数字，通常会使用同义词替换、中英文转换、添加无意义字符到句子中，这些操作不仅影响了文本的阅读性，看起来也不像是正常的写作行为。更麻烦的是，很多人改完之后发现术语被换错了，导师反而看不懂了。

更稳的是把AI处理过的部分重新写一遍，是“照着原始笔记重写”，不是“照着AI生成的句子改写”。同时也把痕迹留下来，初稿，大改，定稿分别另存一份，写作软件的历史版本不要关闭。有几个动作不要做：不要把整篇未发表论文传来源不明的检测/润色，不要把未公开的数据、别人不发表的稿件作为素材喂给AI，更不要为了“顺利通过”把论文发给任何声称可以保过的。

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提交之后：署名、投稿、归档

投稿的途径得自己把控。不管是学位论文还是期刊论文，投稿账号、邮箱要用自己的，不要通过任何代投、包发的中介。这种服务出了事背锅的是你，也是退稿的开始。当你将稿子交出去的时候，你失去对它的控制比你想象的多得多。

署名的规定也远比大家想象的严格。没参与的不应该署名，作者顺序要讲道理，谁干了什么在投稿系统上都要列明。别人把你加了一篇你完全未参与的论文里，你是当事人，在别人的稿子里出现你的名字，你应该提出来的，而不是接受这份人情。

毕业并不是结束。学位论文将永久保存在数据库中，在求职、晋升、申请项目时可能会再次被查阅。所以临走前我建议你用半天的时间做一件事：把你的原始数据、你的代码、你的各个版本的稿件、你的伦理材料、你的同时要了解清楚学校对于原始数据的保存年限规定在哪个文件中，不要等询问时再查找。

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对照着走一遍：从动笔到毕业的自查

以下这几条不必一次性完成，写论文的时候顺便检查一遍即可。开题中的从第一条看起，快答辩的看后面三条。

☐ 选题与综述的过程材料

如何判定：开题稿修改版、导师批注、文献笔记、方向调整记录是否还在。只留最后一份的终稿，即使是不合格的。

☐ 原始数据能否对上

怎么判断：任意抽取论文中的三幅图或三个数据，能否在五分钟内定位到相应的源文件和记录。找不到就补记录来源，不要补记录。

☐ 图片与图表的处理方式

如何判定：每次修改是否清晰，方法是否明确，一张图片是否重复出现。来路不明的处理是隐患。

☐ AI使用的边界与声明

如何辨别：参照学校规定，明确哪些部分可以应用、是否需要声明以及需要声明到什么级别；自己是否能够辨别出哪些部分使用了AI。

☐ 从初稿到定稿的版本链

如何判定：能否提供两三个中间稿，展示文章的修改过程。一个终稿等于没有过程。

☐ 署名、投稿与归档

如何判定：投稿的账号是否为自己的掌控、作者名单是否有据可查、离校前是否对数据材料进行了整理，是否了解学校规定的保存年限。

这些事做起来并不难，难的是当时觉得没必要做。倒查令人紧张的点不在于倒查的严厉程度，而是回顾过去，发现曾经可证明的实在太少。趁论文在手，过程整理一下，不是给别人看，是留给几年后的自己，不要因为今天的偷懒而让未来的自己买单。

能被翻出来的都是留下的，能留下的都是当时做的