随着9月国际会议投稿截止时间临近，本科生和青年研究者在提交论文前面临的审核门槛较往年更为严格。查重比例与AI使用披露已从“建议项”转为多数会议的硬性核查环节，材料不合规往往在技术审查阶段即被直接退回。投稿前可控制的风险集中在三类：文本重复率、AI使用声明完整性，以及格式与作者信息一致性。
AI使用披露成为技术审查前置红线
国际主流学术出版机构对AI生成内容的立场已趋于统一：AI工具不得列为作者，已在投稿系统或稿件中出现的AI署名会触发无条件拒稿。与此同时，单纯的语言润色与核心内容生成被严格区分。用于改善语法、拼写和表达连贯性的AI辅助通常被允许，部分出版方甚至不要求为此单独声明；但若AI参与了研究假设提出、核心推导或文献综述主体撰写，则必须在方法、致谢或声明部分明确披露工具名称、版本及具体介入环节。
《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》于2025年12月发布，明确透明度和问责制为首要原则，要求研究人员、作者和编辑均披露AIGC在工作中的使用情况。约七成期刊已将强制披露写入投稿规范，未披露或隐瞒使用被认定为学术不端，后果重于数字红线本身。对投稿者而言，问题已从“是否使用AI”转变为“是否完整说明AI用在哪里”。图像与数据部分属于严查区域：由AI伪造的实验数据图、折线图或散点图被明确禁止，使用生成式工具制作概念图或原理图也受到严格限制。
查重与AIGC检测分属两套指标
投稿前需将重复率检测与AIGC检测分开核对。重复率检测关注稿件与已发表文献的重合程度，AIGC检测则评估文本由AI撰写的可能性。两者不能互相替代：AI生成内容可能重复率较低，但AIGC检测结果偏高；人工撰写的段落也可能因引用表述不当导致重复率超标。国际会议通常不会公开统一数值红线，但多数要求作者在投稿前自主核对两项指标，并确保引用、改写和直接引述的边界清晰。
统计分析和文献综述环节是高风险区域。《指南3.0》允许借助AI工具收集、分类和梳理参考文献，但要求研究人员逐条阅读并验证AI提供的文献真实性，最终纳入判断必须由人主导。对计划在9月截稿前完成投稿的研究者而言，文献列表中若存在AI虚构或未经核实的条目，即使重复率达标，也可能因引用真实性存疑被退回。
投稿前自查清单
截稿前的技术性核对应优先于内容修改。第一，确认作者列表中未出现任何AI工具名称，通讯作者信息与投稿系统一致。第二，梳理全文AI使用痕迹，凡涉及数据分析、综述生成、图表制作或文本翻译辅助的环节，均按会议模板写入声明部分，并在致谢或方法中补充工具名称与使用范围。第三，分别运行重复率检测与AIGC检测，留存报告截图或检测时间记录。第四，逐条核对参考文献可追溯性，删除无法在数据库或出版方官网验证的条目。第五，检查图像与数据真实性，确保所有实验图表来源于实际采集记录，生成式图像如被会议政策禁止则不予使用。
9月截稿的国际会议集中度高，技术审查周期短，材料问题通常不会给作者补充修改机会。相对选题创新，投稿前可控制的合规门槛更值得优先排查。作者在提交系统中勾选的AI使用声明与正文披露内容需保持一致，前后矛盾可能被直接认定隐瞒。对首次投稿的本科生和青年研究者，将自查工作前置到截稿前数日，是降低非学术性退稿风险的最直接方式。
