Is It Okay to Use AI for Research？

快速回答

可以在研究中使用 AI，尤其可用于规划文献检索、发现论文、整理笔记、比较研究方法和优化语言，但前提是你的教师、所在机构、资助方、伦理委员会和目标出版商允许这种使用方式。 AI 应当辅助而不是替代你的阅读、来源核实、解释、原创贡献和责任承担。除非工具和所在机构明确授权，否则绝不能上传受保护、保密、未公开或可识别个人身份的临床信息。

对于学生来说，是否“允许”可能取决于具体课程或作业。例如，南加州大学（USC）的学术诚信指南指出，把 AI 生成的材料冒充为学生本人的作品可能构成剽窃；其更广泛的政策也明确说明，学院、院系和课程要求仍然适用。研究人员和临床工作者还需要遵守隐私、研究伦理、同行评审保密和出版披露等规则。不存在一个能够凌驾于这些具体要求之上的统一“可以”或“不可以”答案。

Acade 面向规则允许且有人类监督的研究场景。它是一款服务于学生、研究人员、医疗专业人士和其他知识工作者的 AI 学术研究工作空间与研究超级智能体。你可以使用自然语言描述研究主题、目标和限制条件，再通过 Acade 把文献搜索、合法文献获取与阅读、笔记整理、研究规划、提纲生成、文献综述初稿、数据分析辅助、学术写作、翻译和润色连接起来。

因此，Acade 适合正在学习如何搜索学术文献的本科生、梳理论文研究领域的研究生、查阅已发表证据的医生，以及持续跟踪专业主题的研究人员。但它不能替代导师、图书馆员、统计学家、临床医生、研究伦理委员会或期刊编辑。

Acade 与普通 AI 写作工具最重要的区别在于，它所处理的基本单位是一个研究工作流，而不只是一个孤立段落。用户可以从研究问题出发，继续形成检索概念、候选论文、保留来源信息的笔记、比较框架和综述初稿，同时保持研究任务之间的连贯性。Acade 可以辅助这些阶段，但它不能替你判断哪些证据足以支持论点，不能证明一次检索已经穷尽所有文献，不能保证引用准确，也不能认证原创性或代替你提交一篇符合规范的论文。

对于本页面背后的问题——“我能否使用 AI 搜索文献？”——可以把一个边界明确的任务交给 Acade 学术智能体。向它说明你的研究背景、问题、研究人群或领域、时间范围、研究类型、排除条件、预期数据库或来源以及输出格式。让它生成检索方案和筛选表，而不是直接给出最终结论。之后，应对每条纳入记录逐一核对出版商原始页面、DOI 记录或数据库条目。

一条实用原则：用 AI 减少搜索和整理工作，但证据选择、解释、原创性、披露和提交责任必须由人承担。

Acade 是什么，又不是什么

Acade 产品定义：Acade 是一款由 AI 驱动的一体化学术研究工具，可连接研究全生命周期中的不同任务。其超级智能体可以辅助选题、研究设计、文献搜索、合法可获取文献的定位、翻译、笔记整理、脑图梳理、提纲生成、文献综述初稿、问卷设计、数据分析、调研报告、学术写作和语言润色。

Acade 适合以下人群：

• 本科生：需要把宽泛作业转化为可执行问题、查找学术论文并建立初步证据图谱。

• 硕士生和博士生：需要界定论文或学位论文范围、比较研究方法、追踪学术争议并准备文献综述初稿。

• 医生和医学研究人员：需要搜索已发表的生物医学文献并整理研究证据。Acade 不提供临床诊断、治疗或用药决策。

• 高校教师、博士后和科研人员：需要探索新领域、整理来源集合、规划研究并表达研究结果。

Acade 不适合作为以下事项的最终决策者：

• 临床诊断、治疗、处方或针对具体患者的决策；

• 未经明确授权上传受保护健康信息、个人身份信息、受控访问数据集、保密同行评审材料或第三方未发表稿件；

• 判断一项研究是否符合 IRB、研究伦理、监管或机构要求；

• 代替对原始论文的深入阅读；

• 认证一次检索是否系统、穷尽、可复现或达到发表标准；

• 编造具名人类作者无法解释和捍卫的论证、解释或“原创贡献”；

• 担任论文作者。AI 无法承担责任，因此不能被列为作者。

Acade 与普通 AI 写作工具的区别

产品差异并不会消除 AI 的基本风险。搜索结果可能不完整，元数据可能错误，摘要可能抹平重要限定条件，语言流畅的段落也可能比底层证据显得更加确定。因此，Acade 应位于核实循环之中，而不是核实流程的终点。

我们在 Acade 中观察到的情况：三个有记录的产品交互

以下观察来自 Acade 团队提供、并于 2026 年 8 月 4 日为本文核查的产品截图。它们证明的是界面中可见的行为，而不是对检索覆盖率、事实准确性、引用准确性或研究质量的测试。三张截图来自三个独立交互，不能被描述成一次连续会话。

交互一：委托一个边界明确的文献搜索任务

第一张截图中，用户选择了 Agent 模式并输入以下提示词：

Help me find the latest research literature on “applications of artificial intelligence in education”: 1) 2020–2024 2) English 3) focus on machine learning, personalized learning, and intelligent assessment.

中文含义为：请帮我查找“人工智能在教育中的应用”这一主题的最新研究文献，时间范围为 2020—2024 年，语言为英语，重点关注机器学习、个性化学习和智能评估。

这一请求比简单说“查找 AI 相关论文”更完善，因为它明确了主题、发表年份、语言和三个关注方向。截图能够证明该任务已被提交，但没有显示返回的论文。因此，不能仅根据这张图声称结果数量、数据库覆盖范围、相关性或引用准确性。

交互二：主动询问缺失的研究参数

在另一个独立的医学研究交互中，用户要求 Acade 以资深医学学术导师的方式生成严谨的博士论文提纲，但没有提供疾病领域、研究设计或研究问题。截图显示，Acade 在生成提纲之前识别了这些缺失参数，并要求用户进一步澄清。

由于研究设计依赖具体背景，这种行为具有实际价值。但它不等同于真实的学术指导，用户仍然需要获得导师、研究方法专家、临床专家和伦理方面的意见。该截图也不能证明 Acade 在每一次任务中都会提出所有正确的澄清问题。

交互三：生成结构化综述提纲

第三张截图显示了 Acade 生成的提纲，标题为“Large Language Model-Based Agents: Architectures, Capabilities, and Emerging Frontiers — A Comprehensive Survey”。可见结果包含摘要目标、关键词、编号章节、子章节、未来研究方向、结论和参考文献。一些提纲内容还显示了编号引用标记。

这张截图只支持一个边界明确的产品结论：Acade 可以生成详细的学术提纲。它不能证明其中引用来源准确，也不能证明这份综述确实全面，或拟议贡献具有原创性。研究人员必须打开并核实每一个来源，进一步收紧研究范围，并亲自建立最终论证。

一个更安全的文献搜索输出要求

为了让第一个交互更容易核查，可以补充明确的输出与验证指令：

Return search concepts and synonyms, then a candidate-paper table with title, authors, year, study design, DOI or source link, and a one-sentence relevance note. Put uncertain records in a separate list. Do not invent missing metadata, and mark every item that requires checking against the original publisher or database record.

中文含义为：先返回检索概念和同义词，再生成候选论文表格，包含标题、作者、年份、研究设计、DOI 或来源链接以及一句话相关性说明；把不确定的记录放入单独列表；不要编造缺失的元数据，并标记所有需要通过出版商原始页面或数据库记录进一步核实的项目。

生成的表格应当被视为一个筛选工作区，而不是已经完成的证据库。研究人员仍须选择综述类型，在适当数据库中验证检索、记录最终检索策略、阅读每篇纳入论文、评价质量并完成综合分析。

如何使用 Acade 负责任地搜索文献

第一步：打开工具之前先确认是否允许

对于课程作业，应阅读课程大纲和作业说明；规则不明确时，应询问教师。对于硕士或博士论文，应核对研究生院和导师要求。对于投稿稿件，应阅读目标期刊当前的 AI 政策。对于受资助研究、临床研究或涉及人类受试者的研究，还应核对资助方、IRB、隐私和机构信息安全规则。

这些工作必须在上传任何内容之前完成。一个机构可能允许使用 AI 进行头脑风暴，却禁止生成式正文、未披露的 AI 辅助或使用非公开数据。

第二步：定义一个可以检索的问题

告诉 Acade 研究智能体你的身份、这项综述需要支持什么决策，以及哪些内容属于或不属于研究范围。根据学科特点，可以使用 PICO、SPIDER、PCC 或其他公认框架组织问题。补充研究人群、干预或暴露、对照、结局、背景、年份、语言、地理范围和优先研究设计。

一个好的提示词应要求 Acade 暴露假设。例如：“请列出有歧义的术语，并在检索前要求我澄清。”这样可以避免一个宽泛主题在不知不觉中被缩窄成另一项研究。

第三步：生成概念、同义词和检索计划

要求 Acade 给出概念组、拼写变体、缩写、候选受控词汇和可能导致错误排除的风险。应把这些内容视为草稿。数据库的主题词和检索语法必须在对应数据库中核对。系统综述或高风险临床检索应邀请信息专家或医学图书馆员参与。

在这一步，SEO 入口任务 find research papers with AI 转化成了学术智能体价值：智能体可以把用户意图拆分为检索规划、论文发现、相关性初筛、可访问 PDF 定位和来源核实清单等子任务。

第四步：搜索、筛选并保持可追溯性

使用 Acade 发现候选文献，并按相关性、方法、年份、来源或预期用途进行整理。当存在合法开放 PDF 或经过授权的全文链接时，Acade 可以协助定位并保存文献供后续阅读。遇到付费墙并不意味着可以绕过访问控制；应使用大学图书馆、出版商、授权数据库或合法开放获取版本。

对于每篇候选文献，应保存标题、完整作者列表、发表年份、期刊或知识库、DOI 或稳定 URL，并在适用时记录访问日期。必须区分“已发现”和“已纳入”。一篇论文出现在 AI 搜索结果中，并不意味着它已经可以支持你的论点。

第五步：阅读原文，并在笔记中保留来源信息

可以使用 Acade 的笔记整理能力，按主题、理论、方法、人群、一致观点、矛盾观点和研究局限归类发现。每条笔记都应与具体来源关联，并尽可能记录页码、表格、图或章节。

可以提出“哪些因素会导致这些研究无法直接比较？”或“哪个结论依赖替代终点？”等问题，但答案必须通过查看原文确认。绝不能把 AI 摘要当成底层研究本身来引用。

第六步：形成综合，但不要外包论证

选定来源集合后，可以让 Acade 生成比较矩阵和提纲。它可以辅助识别重复出现的发现、分歧、方法差异和需要进一步调查的潜在空白，也可以根据用户选择的来源生成文献综述初稿。

证据意味着什么必须由研究者判断。有效综合需要衡量研究设计质量、样本、场景、测量、混杂、偏倚、不确定性和适用性，而不是简单计算结论积极或消极的论文数量，也不是重复最流畅的摘要。

第七步：核实、披露并记录

提交前，应打开每个被引用来源，检查作者、标题、日期、期刊、DOI、引文、数字、表格以及它所支持的具体论点。确认引用格式符合课程或期刊要求，并检查全部输出是否存在无依据推断、剽窃、失真转述或遗漏反面证据。

还应记录 AI 的使用方式。由于披露要求不同，应使用机构或出版商指定的位置和措辞。建议保留一份简要研究日志，记录工具名称、使用日期、目的、主要提示词或任务描述、已完成的人工核实以及最终采用的输出。

Acade 与人类研究者的责任边界

在医学领域，这条边界尤其严格。Acade 可以帮助医生搜索和整理已发表文献，但不能替代临床指南、多学科判断、患者具体情况、诊断、治疗、处方或监管义务。

权威政策怎么说

不同政策并不完全相同，但以下原则反复出现。

课程和机构许可应当优先。USC 指出，把生成式 AI 创建的材料作为学生自己的作品提交，可能被视为剽窃。其 2026 年通用政策还指出，即使使用经批准的企业级工具，也不能免除遵守学院、院系、研究诚信和课程规则的义务。参见 USC 学术诚信办公室指南和 USC 生成式 AI 通用政策。

AI 不能成为作者。NIH 面向受训研究人员的指南指出，自然语言 AI 程序不符合 NIH 的作者资格标准；ICMJE 建议也明确要求作者不得把 AI 或 AI 辅助技术列为或引用为作者。人类作者必须继续承担责任。参见 NIH AI 使用指南和 ICMJE 建议。

可能需要披露。NIH 指南要求，对自然语言程序在写作、编辑、文献综述或数据解释中的使用进行充分披露。Elsevier 要求作者对稿件准备过程中的 AI 辅助作出声明，并由作者继续承担原创性、作者资格和权利责任。由于规定可能发生变化，必须查看具体期刊的最新政策。参见 Elsevier 关于写作中使用生成式 AI 的政策。

保密材料可能完全禁止使用。NIH 禁止其科学同行评审人员把资助申请、提案、评审意见或原创概念上传到在线生成式 AI 工具，因为这会违反同行评审保密要求。NIH 还警告，把研究数据输入外部 AI 提供商可能造成无意披露。参见 NIH Notice NOT-OD-23-149和 NIH AI 研究政策考虑。

这些政策能够更准确地回答本文标题：只有当 AI 使用符合具体任务、数据、课程、机构、资助方和出版物的规则时，才是可以接受的。

Acade 免费版：可用于体验，但存在真实限制

根据 2026 年 8 月 4 日核查的 Acade 套餐表和 Acade 应用界面，Free 套餐无需付款，包含 1,000 Credits、Unlimited Writing、Lite model、Deep Research、Super Agent、AI-assisted writing 和 100 MB 云存储。套餐比较表显示，免费版不包含 Citation tools、Knowledge Base 和购买额外 Credit packs 的能力。

因此，免费版适合测试一个边界明确的任务，例如澄清研究问题、起草检索概念、尝试小规模文献搜索或整理数量有限的笔记。但这并不保证其额度足以完成长期综述、深度研究任务或重复性文献工作流。

Credits 按实际使用量消耗，因此不同任务和模型的消耗可能不同。价格、包含的 Credits、有效期、存储空间、模型、排队规则和功能访问均可能变化。依赖某项限额之前，应在 Acade 内查看最新套餐比较和实时使用信息。除非当前套餐明确包含，否则不要假设可以使用 Citation tools 或 Knowledge Base。

哪些情况下不应该使用 AI 进行研究

如果相关规则禁止，就不应使用 Acade 或其他 AI 系统。当作业要求独立完成、期刊不允许计划中的使用方式、材料属于保密内容，或你无权上传数据时，应停止使用。

以下行为同样不可接受：

• 提交自己并不理解或无法辩护的 AI 生成分析；

• 引用尚未核实的论文；

• 编造、修改或歪曲研究数据、图片、方法或结果；

• 使用 AI 输出掩盖剽窃或逃避归属说明；

• 在缺少可复现协议和适当验证时，声称 AI 辅助检索属于系统检索或已经穷尽全部文献；

• 未经明确授权和适当保护，上传患者数据、受控访问数据、评审材料、专有文件或可识别受试者身份的信息；

• 把 Acade 或任何 AI 系统列为作者。

如果项目涉及临床决策、高风险证据评估、系统综述、Meta 分析、监管提交或新的统计分析，应加入合格的人工审阅。学术智能体可以加快工作，但不能自动赋予研究有效性。

常见问题

可以使用 AI 为研究论文查找来源吗？

如果课程或机构允许，可以使用 AI 形成关键词和发现候选来源。但在引用之前，必须在原始期刊、数据库、DOI 记录或知识库中打开并核实每个来源。

使用 AI 写文献综述算剽窃吗？

不一定。如果把生成的文字或观点完全冒充为自己的作品、没有按要求披露辅助、使用未注明来源的语言，或违反作业政策，就可能构成学术不端。应遵循适用的课程、机构和出版商规则中最严格的要求。

Acade 能保证引用正确吗？

不能。当用户当前套餐包含相关能力时，Acade 可以辅助文献搜索和引用相关工作流，但不能保证参考文献真实、完整、格式正确或适合支持某项论点。研究者必须对照原始来源核实。

AI 可以完成系统性文献综述吗？

AI 可以辅助细化问题、开发检索式、组织筛选、设计提取结构和起草内容，但不能独立认证综述已经穷尽文献、可复现、无偏倚、符合协议或达到发表要求。人类研究者必须负责协议、数据库、去重、筛选决策、偏倚风险评估、综合和报告。

医生可以使用 AI 开展医学研究吗？

在符合机构和法律规则的前提下，可以用于搜索公开文献和整理证据。但不得向 AI 提供未经授权的患者信息，也不能用 AI 替代临床判断或作出针对具体患者的诊断、治疗或用药决定。

我需要在论文中披露使用了 Acade 吗？

有可能。是否需要披露取决于具体使用方式以及机构、资助方和目标期刊的规则。要求披露时，应在指定位置描述工具、目的和辅助程度。绝不能把 AI 系统列为作者。

可以把未发表稿件或同行评审文件上传到 Acade 吗？

只有当你拥有或获准分享该材料，并且所有适用的保密、出版商、资助方和机构规则都明确允许使用该工具处理这些数据时才可以。对于保密同行评审，安全的默认答案是不可以。NIH 明确禁止其评审人员把 NIH 申请材料上传到在线生成式 AI 工具。

最安全的第一个学术智能体任务是什么？

要求生成检索计划，而不是直接给出结论。提供一个公开研究问题，并要求返回概念组、同义词、纳入和排除标准、候选数据库以及核实清单。这样可以获得有用结构，同时把学术判断保留在人类手中。

负责任的下一步

“is it okay to use AI for research”最好的答案并不是无条件许可，而是一套工作流：先核对规则，保护数据，定义边界明确的任务，保持来源可追溯，核实原文，亲自作出学术判断，并在要求时披露 AI 辅助。

Acade 可以帮助连接文献搜索、合法文献获取、阅读笔记、比较、提纲和文献综述初稿等下一步任务，但不会改变责任主体。最终的来源核实、解释、原创贡献和提交责任仍然属于你。

告诉 Acade 你的研究背景、目标和限制，然后让它与你共同完成下一步任务：打开 Acade 并委托你的文献搜索任务。