哲学家倡议：学术期刊应拒绝 AI 撰写的哲学论文

加州大学河滨分校（UCR）哲学家 Eric Schwitzgebel 近日在个人博客 The Splintered Mind 发表文章，从「元认识论」（meta-epistemology）角度论证：哲学期刊以及学界同行间的通信应当拒绝 AI 撰写的投稿，即使 AI 生成的文本与人类作者所写完全一致，也应如此。这一观点借助 Hacker News 在 AI 圈引发二次讨论。

核心论点：作者身份本身就是证据

Schwitzgebel 认为，我们阅读一篇文章或一封邮件时，所面对的不仅是文本本身，还包括「关于证据的证据」。一篇论文发表于 Nous、Ethics 等顶级期刊，意味着它经过了数位专家的严格审阅，这一「出版背书」本身就是论证质量的重要线索。

同理，若邮件或文章出自一位受人尊重的同行之手，反映的是作者积极斟酌措辞、调动直觉经验的过程，那么读者就更有理由认真对待其内容。反之，若文本由 LLM 生成，仅代表作者事后被动认可，其说服力自然大打折扣。

回应「内容质量至上」的反驳

有哲学家主张：我们不应在意论证是人类写的还是 AI 写的，「好的论证就是好的论证」。Schwitzgebel 承认这一直觉有其道理——正如我们不应仅凭作者名气或发表平台来判断文本价值。

然而，他指出读者实际面临注意力、时间与认知带宽的限制。当论题略偏离自身专业时，「知道这是人类专家所写」就成为有用的元线索，帮助我们判断：

• 应当分配多少注意力阅读
• 在多大程度上信任作者对细节的把握
• 作者的措辞习惯与思维预设会以何种方式影响读者

人类专家与 LLM 的认知差异

Schwitzgebel 强调，人类专家的思维方式与语言模型存在本质差异。专家在遣词造句时，会对自身专业领域的微妙之处保持敏感，而这些敏感性往往连作者本人都未必察觉。相比之下，LLM 输出的是统计意义上的「近似词」，缺乏这种内化的专业直觉。

更值得注意的是，即便人类专家审核 AI 生成的文本，也存在认知风险：一旦文字已铺陈在屏幕上，人们很容易「点头同意」，而不是像从零开始写作那样积极斟酌每个用词。审核者甚至可能无法察觉 AI 用词与自己本来风格之间的细微差异，而这些差异会向读者传递不同的信号。

并非全盘否定 LLM

Schwitzgebel 明确表示，他的论点「并非呼吁一刀切地拒绝在哲学（或其他）写作中使用 LLM」。他只是在论证：在同行通信与期刊投稿场景下，人类作者身份应被保留为一种有意义的证据形式。

值得一提的是，学界已经在做出回应。Ethics 期刊近期公布了 AI 使用政策，明确了在审稿与投稿环节对 AI 工具的处理规范，显示出 AI 写作规范正在成为学术出版领域的实质议题。