摘要：中国学术圈的论文代写产业正在经历一场技术革命。央视财经调查节目最新披露的案例显示,位于武汉等地的论文代写机构已经实现工业化生产:单个写手借助生成式人工智能工具,一周可完成超过三十篇论文,年订单量突破四万单。这不再是传统意义上的学术不端,而是技术赋能下的规模化造

信息来源：https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3328966/ai-powered-fraud-chinese-paper-mills-are-mass-producing-fake-academic-research?module=top_story&pgtype=section

Scmp近日报道，中国学术圈的论文代写产业正在经历一场技术革命。央视财经调查节目最新披露的案例显示,位于武汉等地的论文代写机构已经实现工业化生产:单个写手借助生成式人工智能工具,一周可完成超过三十篇论文,年订单量突破四万单。这不再是传统意义上的学术不端,而是技术赋能下的规模化造假。当人工智能将论文生产成本从每千字六十至八十元人民币压缩至几乎可以忽略不计的水平,整个学术生态系统面临的不仅是诚信危机,更是对评价机制根本缺陷的暴露。

论文代写产业的演变轨迹清晰地反映了技术与市场的互动逻辑。在生成式人工智能普及之前,代写服务依赖人工完成,价格不菲且效率有限。一篇五千字的硕士论文代写费用通常在数千元人民币,写手需要花费数天时间查阅资料、组织结构、撰写内容。这种成本结构虽然无法遏制学术不端,但至少在一定程度上限制了造假规模。

生成式人工智能的出现彻底改变了这一格局。央视调查深入的圣达公司采用"组稿加人工智能"模式:写手从网络复制相关内容,输入大语言模型进行改写和扩展,再进行简单人工修饰。整个流程高度标准化,无需专业知识背景。记者在该公司发现的"2025年写稿明细"文档显示,同一写手的产出横跨法学、学前教育、计算机应用等毫不相关的学科领域。这种跨学科"全能"写手的存在,本身就是技术替代专业能力的有力证明。

产业规模的扩张速度令人震惊。武汉某机构年订单量超过四万单,按每单平均价格数百至数千元计算,单个机构年收入可达数百万至数千万元人民币。更值得注意的是市场的隐蔽性和适应性。由于电商和社交平台封禁"学术代写"等敏感词汇,这些机构转而使用"学术支持""编辑服务"甚至反讽性的"人工智能检测器"等名称来规避监管。部分商家的月产能达到五十万字,单篇论文报价低至五十元人民币,相比传统人工代写价格下降幅度超过百分之八十。

技术降维打击不仅体现在成本上,更在于质量的标准化。早期的人工智能生成内容容易因为逻辑混乱、语言生硬而被识别,但随着大语言模型能力的提升,生成文本的可读性和专业性已经达到足以通过初审的水平。根据麦可思研究开展的"2025年高校师生人工智能应用及素养研究",超过百分之八十五的在校大学生意识到生成式人工智能使用不当可能引发学术不端问题,但这种认知并未转化为有效的抵制力量。当技术降低了作弊成本,而惩罚机制又相对滞后时,机会主义行为必然泛滥。

论文代写产业的繁荣不能简单归咎于技术滥用或道德滑坡,其深层根源在于中国学术评价体系的结构性问题。自二十世纪八十年代末SCI等国际学术收录标准进入中国以来,论文数量和期刊影响因子逐渐成为评价科研产出的核心指标。这种量化导向在推动中国学术国际化的同时,也催生了"唯论文"的功利主义文化。

当前的科研评价体系普遍将考核指标量化,要求研究人员一年内发表特定数量的论文、申请若干专利、获取一定额度的科研经费。职称晋升更是过分强调近期工作成果,每提升一级都需要以任现职级以来的论文发表量为主要依据。这种短期化、数量化的考核机制,迫使大量研究人员将精力投入到快速产出论文,而非追求真正有价值的学术创新。

压力层层传导至学生群体。许多高校对硕士和博士研究生设置发表论文的毕业门槛,部分专业甚至要求本科生撰写并发表学术论文。在这种制度环境下,论文不再是研究成果的自然呈现,而是成为必须完成的任务。对于缺乏研究能力或时间的学生来说,购买代写服务成为解决问题的"理性选择"。

学术期刊的市场化运作进一步扭曲了激励机制。部分期刊与代写中介形成非法合作关系,打通发表捷径,将学术评价沦为可交易的商品。有报道称,某论文代写代发机构运作十三万篇论文,获利八千万元人民币。这种规模化的学术腐败,已经不是个别不法分子的行为,而是产业链各环节共谋的结果。

中国科学院院士曾公开批评"以SCI论英雄"的学术研究,指出相关指标不是评价学术水平与创新贡献的科学工具,其欺骗性已开始暴露。尽管近年来政策层面多次强调科研评价改革,提出实行分类评价、推行代表作评价制度、不把论文数量作为唯一标准,但基层执行层面的改变缓慢。量化指标的便利性和可比性使其在实际操作中仍占据主导地位,而对创新质量和学术贡献的实质性评价,由于需要专业同行评议、耗时较长、难以标准化,往往被边缘化。

面对人工智能驱动的学术造假,技术检测手段的发展始终处于被动应对状态。虽然市场上已经出现多种人工智能文本检测工具,但这些工具的准确性存在明显局限。大语言模型生成的内容经过人工修饰和混淆后,很难被可靠识别。更为棘手的是,检测技术的进步往往会刺激对抗技术的发展,形成"魔高一尺、道高一丈"的军备竞赛。

真正有效的治理需要从源头入手,重构学术评价和激励机制。这要求打破对论文数量的路径依赖,建立多元化、分类化的评价体系。对于基础研究,应依托权威第三方同行评议,重点评价论文的创新水平和科学价值,而非简单统计发表数量和期刊影响因子。对于应用研究和技术创新,则应更多关注实际应用效果、技术转化成果和社会经济贡献。

制度改革的难点在于如何平衡效率与公平。量化指标虽然存在诸多弊端,但其优势在于操作简便、标准明确、可跨学科比较。同行评议虽然能更准确地判断学术价值,但面临评审成本高、周期长、主观性强、容易受人际关系影响等问题。在中国庞大的科研体系中,完全依赖同行评议既不现实也不经济。因此,改革的方向应该是渐进式的:在保持基本量化标准的同时,逐步提高质量评价的权重,对关键岗位和重要晋升节点引入更严格的同行评议。

惩戒机制的完善同样关键。当前对学术不端的处罚往往停留在撤稿、延迟毕业等层面,对代写产业链条的打击力度不足。央视曝光的案例表明,大量代写机构在网络平台公开运营,甚至通过企业微信群公开接单,显示出对法律风险的漠视。强化对学术造假全链条的法律责任追究,提高违法成本,是遏制产业扩张的必要手段。

从更宏观的视角看,学术造假泛滥反映了社会诚信体系建设的薄弱。在一个普遍存在投机心理、急功近利的环境中,单靠学术圈的自我净化难以根本解决问题。培养学生的学术诚信意识,需要从基础教育阶段开始,将诚信教育融入整个教育体系。同时,营造宽容失败、鼓励创新的文化氛围,让研究人员有时间和空间去做真正有价值的工作,而不是疲于应付考核指标。

人工智能技术本身是中性的,其应用方向取决于制度设计和社会规范。在学术领域,人工智能完全可以成为提高研究效率的有力工具,如辅助文献综述、数据分析、语言润色等。问题的关键不在于禁止使用人工智能,而在于明确其合理使用的边界,建立透明的声明机制,让学术成果的人工智能辅助程度可追溯、可评价。

当技术进步遭遇制度失范,其后果往往是双重的:既破坏了现有秩序,也暴露了深层矛盾。中国学术界正处于这样一个关键时刻。如果不能通过根本性的制度改革来重建学术生态,技术驱动的造假产业只会不断升级,最终侵蚀整个科研体系的信誉和竞争力。

来源：人工智能学家