蘭州大學在Q1區發表的論文驚現 “豆包AI生成”水印

近日，蘭州大學化學化工學院Y某梓，青海師范大學化學化工學院L某某、陜西科技大學化學化工學院F某冉為共同通訊作者在膜科學領域頂級期刊《Journal of Membrane Science》（簡稱JMS）發表題為《Electrostatic gating synergizing with size sieving: A MOF-Based nanofiltration membrane for mitigating the permeability-selectivity trade-off in lithium recovery》，中文譯名為《靜電門控與尺寸篩分協同作用：基于金屬有機框架（MOF）的納濾膜用于緩解提鋰過程中滲透通量-選擇性的權衡矛盾》的研究論文。值得注意的是，蘭州大學化學化工學院Y某梓還是本文的第一作者。蘭州大學化學化工學院為本文的第一完成單位。

根據公開信息顯示，該期刊同時位列JCR Engineering, Chemical、Polymer Science雙學科Q1一區，屬于行業TOP核心期刊，影響因子達8.8，學術含金量與行業認可度極高。

研究聚焦MOF基納濾膜改性與鋰回收技術優化，試圖通過靜電門控與尺寸篩分協同機制，攻克提鋰工藝中滲透通量與選擇性相互制約的行業技術痛點。

論文驚現“豆包AI生成”水印

原本是一篇常規的材料化工領域研究成果，卻因正式刊發圖表留存“豆包AI生成”水印、長期存在圖片復用、違規使用AI修改圖表等多重學術問題，在國內外科研社群迅速刷屏發酵，引發學界對AI科研合規邊界、頂刊審稿流程漏洞的深度審視與熱議。

本次學術風波的核心導火索，是業內科研人員在該篇2026年正式見刊的論文Fig.2圖表右下角，發現了清晰的“豆包AI生成”原生水印。

正式發布的論文有“豆包AI生成”字樣

值得注意的是，該研究團隊早在2025年12月就已在SSRN學術平臺發布該論文的預印本版本，而預印本中對應的同款圖表干凈無水印，并未出現任何AI生成標識。

預印本無水印

經過逐幀比對預印本與正式發表版圖表細節后確認，論文用于表征材料結構的FTIR實驗曲線整體走勢、吸收峰、谷值位置完全一致，不存在數據篡改、曲線重繪、增減平移等問題，核心實驗數據未被改動。兩版圖表唯一明顯差異，僅為樣品名稱標簽的替換，預印本中標注的“PEI”“PEI-UiO-67-NH?”，在正式發表版本中被統一修改為“PA”“PA-UiO-67-NH?”。結合細節可合理推斷，該論文作者團隊是以預印本原始實驗圖表為基礎，使用國內豆包AI工具完成樣品標簽文字修改，操作完成后未清除平臺自帶的AI生成水印，便直接投稿至期刊。

令人意外的是，這一明顯的AI使用痕跡，全程順利通過審稿人同行評審、期刊編輯審核、出版社終審三重核心審核流程，未被任何環節識別攔截，直至2026年2月論文正式公開發布后，才被業內科研人員偶然發現，巨大的審核疏漏反差，讓這篇Q1頂刊論文迅速成為學術圈熱議焦點。

長期以來，高端科研期刊的學術繪圖有著嚴苛且統一的行業標準。傳統科研繪圖均依托Photoshop、Illustrator等專業商用軟件，由研究者人工逐幀繪制、精細修圖、矢量優化，全程保障圖表原創性與精準度。即便部分學者嘗試借助海外GPT系列AI工具輔助繪圖，也需經過復雜的參數調試、圖層優化、細節校準，且會嚴格清理AI水印、主動標注工具使用情況。而本次蘭州大學團隊的研究成果，依托國內豆包AI簡易修改圖表，留存原生水印仍成功登頂Q1頂刊，徹底打破了大眾對頂刊審稿嚴謹性的固有認知，也暴露了當下學術出版領域的審核短板。

依據全球通用的學術出版規范與科研誠信準則，投稿論文的圖表、圖像素材若經生成式AI制作或修改，作者必須在論文方法說明、致謝、數據聲明等板塊完整、主動披露AI工具來源，同時必須徹底清除AI平臺原生水印，保證投稿圖表的合規性。期刊同行評審的核心默認準則，即為投稿圖像、數據均為作者原創實驗成果。反觀本次事件，論文第一作者及共同通訊楊某某，聯合共同通訊魯某、方某組成的研究團隊，不僅未主動聲明豆包AI的使用行為，還留存水印直接投稿，屬于典型的漠視科研誠信規范的行為。

更關鍵的是，《Journal of Membrane Science》官方作者指南有明確硬性規定：嚴禁使用生成式AI或AI輔助工具創建、修改投稿論文圖片。即便Y某某、L某某、F某某三人組成的通訊作者團隊僅使用豆包AI完成簡單的文字標簽修改，未篡改核心實驗數據，該操作也已明確違反期刊投稿準則，存在實質性學術不端風險。

這篇2026年2月發表于JMS雙學科Q1頂刊的蘭州大學論文，并非孤立的學術失誤，而是暴露了AI時代科研領域亟待整治的兩大核心亂象。一方面，部分科研人員對AI科研工具的使用邊界、合規紅線認知嚴重缺失。生成式AI為科研繪圖、數據處理、文稿優化提供了極大便利，但技術便利絕不能凌駕于學術誠信之上，隱瞞AI使用行為、違規修改實驗圖表、留存AI水印投稿，無論是否篡改核心數據，均已觸碰學術不端底線。另一方面，高端頂刊的審核體系嚴重滯后于技術發展。

JMS作為行業權威TOP期刊，整套審稿機制卻未能識別基礎的AI水印痕跡與圖片復用漏洞，側面說明傳統人工審稿模式，難以應對日趨普及、手法隱蔽的AI修圖、改圖行為，期刊亟需補齊技術審核短板。

此次蘭州大學團隊的AI水印學術事件，為整個學術界敲響警鐘。AI賦能科研是行業發展大勢，但科研誠信的底線永不松動。未來科研工作者必須主動厘清AI工具使用規范，嚴格遵守期刊投稿準則、主動披露AI使用場景；各大權威學術期刊也需與時俱進，搭建人工評審+智能技術核驗的雙重審核體系，從源頭杜絕AI學術違規、圖片復用等問題，真正守住學術出版的嚴謹性與真實性。

撰文：老炮兒

編輯：胡大可

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