AI 帮数学家丘成桐算了题,为什么帮文学博士编了假文献?|循证局观察

【摘要】同一个 AI，一边进了数学家的致谢栏，一边成了文学博士论文被举报的证据。区别不在工具有没有用，在使用者做了什么。而这套"只防抄、不防编"的核验体系，医生们同样身处其中——论文、课题、职称材料，过的都是同一套流程。

先说一件刚发生的事。

2026年9月24日，数学预印本平台 arXiv 收录了一篇论文：《Positive Sectional Curvature on All Smooth 7-spheres》。它宣称解决了一个悬置 70 年的微分几何问题——七维空间中 28 种球面，每一种都能配上截面曲率严格为正的度量。

三位作者里，最后一位是数学家丘成桐。

这里有两个时间，需要分开说：问题本身悬置了 70 年——从 1956 年美国数学家米尔诺（John Milnor）构造出第一种“怪球”算起；而它被丘成桐亲手写进自己的问题清单，是 1982 年，排第二位，距今 44 年。

引发学界讨论的，不只是结论，还有论文的致谢栏。里面写着这样一段话：

论文致谢原文

The authors are grateful to AI models, specially ChatGPT 6 Astra and Claude Pro, for valuable assistance with the exploration of some of the proof strategies and calculations. That said, we take responsibility for the human verification and exposition.

译：感谢 AI 模型，特别是（原文 specially）ChatGPT 6 Astra 和 Claude Pro，在部分证明策略的探索和计算中提供了有价值的帮助；但人工验证和论文表述的责任，由作者自己承担。

两周后，另一件事。

2026年10月9日，河北大学官网发布情况通报：针对网络上对该校博士毕业生康某某学位论文涉嫌学术不端的反映，学校“第一时间成立工作专班，启动调查程序”，并强调对学术不端“零容忍”。

被举报的论文是《辽代碑志文研究》。举报指出的问题包括：虚构参考文献、出版社名称造假、基本史实错误、AI句式特征明显。

举两个具体例子：

论文参考文献中列出了——“辽宁省文物考古研究所：《辽宁阜新辽萧氏家族墓发掘与多学科研究报告》，《考古》2020年第5期，第102-105页”。

《考古》2020年第5期里，没有这篇文章。

还有三本“专著”——刘浦江《辽金史论》（中国社会科学出版社，2007）、冯永谦《辽代新出墓志辑校》（辽宁民族出版社，2024）、祝尚书《宋代文体研究》（中华书局，2023）。

澎湃新闻的报道原话是：这三本“所谓‘现代专著’也均无出版信息”。

值得一提的是，刘浦江是辽金史学界公认的名家。恰恰是这种“作者确有其人、书目貌似正规”的假文献，最难被外行识破。

把这两件事放在一起，同一个问题就浮出来了：

都是AI，为什么一边是致谢栏里的名字，一边是举报信里的证据？

先说明一点：河北大学那件事目前仍处于调查阶段，校方的表述是“涉嫌”，结论有待核实。这篇文章不对个案作认定，只讨论一个可以被查证的问题——AI在这两件事里，到底干了什么不一样的事。

丘成桐那篇，AI的位置写在致谢里，写得很具体：“探索部分证明策略”和“计算”。

翻译成人话：AI参与的是策略试探和计算核实——它帮作者试了一些证明路线，也帮着做了一些计算。这个构造涉及大量曲率不等式的精确估计，逐一人工核查的代价很高。

而论文紧接着补了一句，是整段致谢里最关键的一句：

人工验证和论文表述的责任，由作者自己承担。

这一句，把AI放回了它该在的位置——工具。

这里还有一个细节值得留意。就在三年前，丘成桐对AI的态度还是另一句话。2023年4月，他在复旦大学演讲时说：“AI不可能对最尖端的数学家有任何影响。”到2025年7月，他仍表示AI对自己的研究冲击不大。

而2026年9月，他的论文致谢里写上了两个AI模型的名字。

同一个人，同一个领域，三年之间态度松动。这不是“打脸”，这是前沿学者对工具能力变化的正常反应。而这个转变本身，恰好说明了一件事：AI在这三四年里，确实从“不能做”走到了“能帮着做”。

河北那篇，被指控的位置在参考文献里。按举报的说法，AI被用来生成“看起来像文献的东西”。

注意这里的区别：参考文献不是“想”出来的，也不是“算”出来的。它是用来证明“我说的话有出处”的凭证。

所以两件事的差别，不在“用没用AI”，在这一步：

一个是“用工具做研究”，一个是“用工具造凭证”。这是两种完全不同的行为，本来就该有不同的对待。

但如果文章只说到这里，那就等于什么都没说。因为下面这个问题还没回答：

假文献，是怎么走到“已毕业”这一步的？

一篇博士学位论文，从写作到授予学位，要过四道关口。我们把每一道在“查什么”列出来：

这张表里最要紧的一点是：查重系统不查文献真伪。

知网学术不端文献检测系统的核心功能是文本相似度比对——看你的文字和别人重复了多少。它对参考文献的处理方式是：识别参考文献部分，整体排除，不拿去比对数据库。

这不是推测。同济大学图书馆在其面向师生的查重服务说明里写得很直白：

“参考文献在检测过程中是自动排除不检测的，需明确标示参考文献。”

同一份说明里还有两条技术要求，恰好反证了这一点：参考文献字符数不能超过全文字符数的 1/2；英文参考文献不能过长、换行过多，否则会导致参考文献区块中断，无法被系统自动排除——系统之所以要规定这些，是因为它真的在识别、在剥离这个区块。

也就是说，一篇格式规范的假文献，不但不会被查出来，还会因为“格式正确”而被系统自动排除。

盲审呢？盲审专家的评阅周期通常只有一到两周，而且要评的是整篇论文的学术水平。没有人会在两周内，去逐条核验一篇 10 万字论文里上百条参考文献是否存在。

这不是谁失职，是这套流程在设计上，就没有“核验引文真实性”这个动作。

它只防“抄”，不防“编”。

需要说明的是：这个判断说的是常规流程。少数高校在答辩或学位论文抽检环节，会组织人工抽查参考文献，个别导师也会逐条核验。但这些是附加动作，不是制度性关口——它取决于学校、院系、导师的具体做法，不是一道必须过的关。对于一篇绕过了常规流程的论文，指望“某个环节碰巧有人抽查”，和指望“有人碰巧去翻《考古》2020年第5期”，是同一类运气。

这两件事在性质上完全不同——抄，是拿走别人写过的东西；编，是创造一个从来没存在过的东西。查重系统能抓第一种，对第二种完全无感。

答案在AI的能力边界上。

过去的伪造是“粗糙的”，所以容易被发现。编一条假文献，要做到格式对、卷期对、页码对、作者对——需要真功夫。而且人工编出来的东西，往往有破绽：年份对不上、期刊名错一个字、页码格式不对。外行看不出，内行一眼就穿。

AI改变了成本和质量的对比。

现在生成一条假文献，成本几乎是零，而且格式可以完全规范——期刊名、年份、卷期、页码、出版社，一应俱全，比真的还整齐。

这不是推测，是已经在发生的事。 2026年5月发表于《柳叶刀》的一项研究，逐条核查了 250 万篇生物医学论文的 1.25 亿条参考文献，筛出近 3,000 篇含“无法溯源至任何正规出版物”的引用。其中2025年含伪造引文的论文数量，是2023年的12倍。 研究合著者、哥伦比亚大学研究员 Maxim Topaz 说，他们筛出的“只是真实乱象的下限，如今只窥见了冰山一角”。

这里要说明白一件事：这项研究证明的是“伪造引文在激增”，不是“这些引文是AI编的”。 研究者自己就点明了——“这些虚假引用究竟是AI生成还是人为编造，目前尚无定论。但问题增速如此之快，足以说明生成式AI是重要诱因。”

增长本身，才是最有说服力的部分。

同期《自然》的一项分析判断，2025年全球约 1.6% 的论文至少含一条看似不存在的参考文献；针对三场计算机会议近 1.8 万篇论文的统计显示，含“幻觉引文”的论文比例从 2024 年的 0.3% 升至 2025 年的 2.6%。

这就产生了一个危险的倒挂：

举报里提到的“AI句式特征明显”，是另一个层面的线索——内容本身的表达方式也会留下痕迹。但要注意：句式特征只能提示“可能用了AI”，不能证明“文献是假的”。判断文献真伪的唯一方法是去核对——而核对这件事，前面那四道关口都不做。

更麻烦的是，冷门领域是重灾区。

《辽代碑志文研究》——辽代碑志是一个从业者极少的断代史方向。全国真正懂这个领域、能在审阅时发现“这篇《考古》文章好像不存在”的人，数量非常有限。而盲审专家是按二级学科匹配的，未必匹配到最懂辽代碑志的那几个人。

越窄的领域，就越依赖“信任”；越依赖信任，就越容易被伪造击穿。

这一点不只发生在历史学。

医学里同样如此。罕见病的文献、小众亚专科的指南、新上市药物的临床研究——谁会去逐条核对一条参考文献是否存在？你的论文、课题申报书、职称材料，引用的也是同一套文献体系，过的也是同一套不查真伪的流程。

那医生能做什么？至少有三件事是自己可控的：

期刊和评审环节要不要补一道核验，是另一个需要讨论的问题。但在这道关补上之前，每个人都是自己的最后一道关。

现在可以回答了。

不是AI有区别，是使用的人做了三件不一样的事：

而被指控的假文献，四道关口一道都不查——它需要在某个“意外”的时刻（比如有人真的去翻《考古》2020年第5期），才会被发现。

所以真正的区别是：

一边是“公开使用、接受验证”；一边是“隐藏使用、没有验证”。

AI没有参与这个区别的制造。它只是让伪造变得太便宜了。

这件事里，还有一个更值得注意的细节。

据澎湃新闻和多家媒体报道，河北大学本科毕业论文已经在做AIGC检测。学校教务处明确要求，论文指导教师需“引导学生正确认识人工智能在论文撰写中的辅助作用，明确AIGC使用边界与规范，避免过度依赖”。

也就是说：这所学校，在本科层面已经有了AI使用的边界规范。

而博士环节，出了这样的事。

这里要先排除一个容易产生的误读：这不是“本科查、博士不查”的覆盖率问题。 博士论文该有的检测环节一道不少，真正的问题在别处——这套已经铺开的检测，只能查“像不像”，查不了“是不是”。

那这个错位说明了什么？至少说明一件事：问题不在“有没有规则”，而在规则能覆盖到哪一层。

本科有AIGC检测，说明学校有技术手段、有规范意识。但技术手段能覆盖的范围，和它需要覆盖的范围之间，有一道缝——AIGC检测能看出文风，看不出出处；能提示“疑似生成”，提示不了“查无此文”。

哪怕一个学生被AIGC检测标记了，只要他的文献是真的，性质就不是学术不端；反过来，如果文献是假的，哪怕检测没标记他，性质也一样严重。

核心从来不是“像不像AI”，是“是不是真的”。

结 语

回到开头那个问题：AI 帮丘成桐算了题，为什么帮别人编了假文献？

答案是：AI没有帮谁编假文献，是有人用AI编了假文献，然后把它藏进了参考文献。

工具是中性的。区分使用者的，是他们怎么用、说不说、以及有没有人在后面核验。

所以本文不打算说“AI是洪水猛兽”，也不打算说“AI无所谓”。我想说的是另一件事：

当一个工具的生成能力，已经远远超过整个体系的核验能力时，真正需要升级的不是工具，是核验。

现在能把一条假文献做得比真的还规范。而“核对文献是否存在”这个动作，在学位论文的四道关口里，一道都没有。

这不是AI造成的漏洞。这是AI照出来的漏洞。

信源

1. 丘成桐等论文《Positive Sectional Curvature on All Smooth 7-spheres》致谢原文及论文信息（三位作者：Yang-Hui He、Ziran Liu、丘成桐；2026年9月24日提交 arXiv，编号 2609.29426）：https://arxiv.org/abs/2609.29426 ；中文报道见量子位《丘成桐新论文致谢了GPT和Claude》（2026年10月2日）2. 河北大学《情况通报》（2026年10月9日，河北大学官网）3. 河北大学康某某博士学位论文被指涉嫌学术不端的具体举报细节（虚构参考文献、出版社名称造假、基本史实错误、AI句式特征；《考古》2020年第5期及三本“专著”的核查情况）：澎湃新闻2026年10月报道，文章《言短意长｜别让AI“辅助”变“主角”，博士论文作者只能是自己》：逐字载有“...《考古》2020年第5期，第102-105页”并不存在于这一期期刊中，以及“刘浦江.辽金史论[M].北京:中国社会科学出版社,2007.”“冯永谦.辽代新出墓志辑校[M].沈阳:辽宁民族出版社,2024.”“祝尚书.宋代文体研究[M].北京:中华书局,2023.”等多本所谓“现代专著”也均无出版信息；并载有河北大学本科AIGC检测要求：https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_34219835 ；央广网2026年10月10日河北大学情况通报报道：https://www.toutiao.com/article/7694900867891249674/ ；央视网2026年10月9日报道：https://news.cctv.com/2026/10/09/ARTIsNvqDkeKNwmSNLCfzMDb261009.shtml （说明：本文仅用“康某某”，不与实名报道做交叉链接，以降低对当事人的检索可及性。）4. 学位论文查重系统功能定位及“参考文献自动排除”机制的出处：同济大学图书馆《硕博士学位论文查重服务介绍》：“参考文献在检测过程中是自动排除不检测的，需明确标示参考文献”；并载明“参考文献字符数不能超过全文字符数的1/2”“英文参考文献不能过长、换行过多，否则导致参考文献中断，无法被系统自动排除”：https://www.lib.tongji.edu.cn/index.php?classid=11979&newsid=31093&t=show ；其他佐证：中国青年网《知网论文查重你知道多少？》（2019年5月9日）“知网会自动识别出参考文献，识别出的参考文件不参与正文检测”：https://d.youth.cn/newtech/201905/t20190509_11949355.htm ；博士论文重复率红线（多数高校 10%–15%）：各高校研究生院现行学位论文评阅通知（示例：上海交通大学研究生院《博士/硕士学位论文盲审/抽检常见问题解答》、四川农业大学《关于2026年上半年学位论文评审的通知》、武汉大学水利水电学院《关于2026年上半年博士学位论文答辩及学位申请的通知》）5. 盲审送审专家数（博士不少于3位，部分院校5位）、评阅周期（一般15天至8周）及评阅关注点：同上各高校通知6. 教育部《高等学校预防与处理学术不端行为办法》（2016年施行），“伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果”应认定为学术不端7. 河北大学本科毕业论文AIGC检测要求及教务处对指导教师的要求：澎湃新闻（同上注3），原文为“河北大学针对本科毕业论文（设计）已在进行学术不端检测与AIGC检测。学校教务处明确要求，论文指导教师需‘引导学生正确认识人工智能在论文撰写中的辅助作用，明确AIGC使用边界与规范，避免过度依赖’”8. 丘成桐对AI态度的公开表述变化：2023年4月复旦大学演讲“AI不可能对最尖端的数学家有任何影响”（第一财经，2023年4月）；2025年7月仍表示冲击不大；2026年9月接受采访称“AI为基础科学带来了看不清楚的变数”，并由其担任总编筹办《AI辅助数学杂志》（计划2027年创刊）（腾讯新闻/量子位，2026年9月29日）：https://news.qq.com/rain/a/20260929A0A3K5009. 丘成桐论文相关背景（七维空间28种球面、1982年列入其问题清单排第二位、2020年Goette-Kerin-Shankar推广至非负曲率、本文实现正曲率）：量子位《arXiv最严新规！每人每月最多提交2篇》（2026年10月2日）：https://news.qq.com/rain/a/20261002A062SW0010. “幻觉引文”规模数据：《柳叶刀》研究（2026年5月9日）：对 250 万篇 PubMed Central 生物医学论文的 1.256 亿条参考文献做合规性审计，筛出 2,564 篇含 1–2 条伪造引文、246 篇含 3 条以上；2025年含伪造引文的论文数量是2023年的12倍；问题论文中仅 1.6% 被撤稿或更正。研究者的限定表述：“这些虚假引用究竟是AI生成还是人为编造，目前尚无定论。但问题增速如此之快，足以说明生成式AI是重要诱因。”（正文引用时已同时呈现该限定）论文DOI：https://doi.org/10.1016/S0140-6736(26)00603-3 ；中文报道见科学网：https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2026/5/564441.shtm ；《自然》新闻团队与 Grounded AI 联合分析（2026年4月）：2025年刊发论文中约 1.6% 至少含一条看似不存在的参考文献；据估算全球约 700 万篇中逾 11 万篇存在AI编造的无效参考文献；针对三场计算机会议近 1.8 万篇论文的统计显示，含幻觉引文比例从 2024 年 0.3% 升至 2025 年 2.6%。据人民网转载《科技日报》报道。11. 人工智能模型名称：致谢原文中的 “ChatGPT 6 Astra” 与 “Claude Pro” 系按论文致谢逐字引用，未作改动。

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