将 AI 工具集成到编辑工作流程：符合 COPE 准则的出版业图像完整性指南

出版商可以按照符合 COPE 准则的方式，将 AI 图像完整性工具融入编辑工作流程：将其作为筛查层，呈现疑似问题供人工审查，而不是用来取代编辑判断。关键在于明确的内部政策、有据可查的流程，以及不预设恶意的作者沟通。

为什么系统化的图像筛查已不再可有可无

科学出版中图像完整性问题的规模，已超出人工审查所能应对的范围。这种压力在投稿阶段尤为明显：Jana Christopher 根据自己作为图像完整性分析师在稿件发表前开展筛查的经验指出，约 20% 至 35% 的投稿稿件在编辑筛查中因图像相关问题而被标记。其中许多标记反映的是无心之失而非不端行为，这也正是它们需要人工审查、而非自动判定的原因。

这些数字并非无足轻重。随着各学科投稿量不断增长，没有任何编辑团队能够目视检查每份稿件中的每一幅图表。斯普利特大学（University of Split）的一项研究发现，研究人员和医学生凭肉眼审查图表时，只能正确识别出少数图像重复。人眼，即使是训练有素的人眼，也不足以胜任。

出版商需要一种结构化、有原则的图像筛查方法。这种方法必须与大多数期刊已遵循的伦理框架保持一致，即出版伦理委员会（Committee on Publication Ethics，COPE）制定的指南。

COPE 指南对出版商有哪些要求

COPE 的核心实践（Core Practices）为编辑和出版商规定了与科研诚信相关的具体义务。编辑应调查有关已发表或已投稿作品诚信问题的疑虑，及时针对这些疑虑采取行动，并且至关重要的是，在调查完成之前不得预设对方有过错。

COPE 的疑似图像篡改处理流程图为遇到问题图表的编辑提供了分步指导。流程从识别疑点开始，在适当情况下进行作者沟通和机构通报，最终依据所收集的证据做出编辑决定。在每个阶段，重点都在于调查和判断，而非自动判定。

这一框架直接影响出版商应如何看待 AI 工具。任何集成到编辑工作流程中的技术都必须为调查流程提供支持，而不能取而代之。呈现疑似问题供编辑审查的 AI 工具符合 COPE 的模式；定位为对不端行为做出最终判定的工具则不符合。

AI 筛查在编辑工作流程中的位置

AI 驱动的图像完整性筛查可在编辑流程的特定阶段创造价值。下表列出了这些阶段对应的筛查操作，以及相应的 COPE 义务。

工作流程阶段	AI 筛查操作	COPE 义务
投稿（同行评议前）	自动扫描所有图表，检查图像重复、图像篡改、AI 生成内容和图像抄袭	编辑应建立相应流程，在投入审稿资源之前识别诚信疑点
同行评议	编辑可同时查看被标记的结果与审稿报告	编辑必须调查审稿过程中提出的疑点，不得忽视潜在问题
录用（发表前）	最终确认被标记的问题已得到解决或解释	编辑应确保发表的作品符合诚信标准
发表后	如发表后出现疑点，进行回溯性筛查	编辑必须调查发表后出现的疑点，并视情况发布更正或撤稿

投稿阶段是价值尤为突出的集成节点。在同行评议开始前筛查稿件，可让编辑及早获得可据以采取行动的信息，赶在投入审稿时间之前、稿件走向录用之前。如果某幅图表存在疑似重复，或有区域因可能的篡改而被标记，编辑可以向作者询问、要求提供原始文件，或暂停稿件处理以便进一步审查。

这正是知名出版商所采用的方法。2024 年，《Science》系列期刊在旗下全部六本期刊中采用了 Proofig AI，用于在发表前筛查被改动的图像；此前，为期数月的试点已证明该工具能够有效地在发表前发现问题。MDPI 同样将 Proofig 集成到其工作流程中，MDPI 技术创新负责人 Milos Cuculovic 表示：“从专家的意见来看，Proofig AI 无疑是最佳选择。如今我们正借此进一步确保科研诚信，并保障 MDPI 所发表研究成果的高质量。”

建立符合 COPE 准则的筛查流程：实用步骤

集成 AI 筛查工具不仅仅是一项技术决策，还需要内部政策、清晰的沟通规程和文档记录。以下步骤概述了一种实用模式。

1. 明确被标记的结果会触发什么。并非每个标记都需要同样的应对方式。补充图表中两个分图之间的轻微重复，可能只需简单地询问作者。如果某幅图表中有区域因疑似拼接或内容识别编辑而被标记，则可能需要暂停编辑处理，并要求作者提供未经处理的原始图像文件。应建立分级应对规程，区分低风险标记（可能是无心之失或图表制作伪影）与高风险标记（与可能的故意改动相符的模式）。

2. 以中立的方式与作者沟通。COPE 的指导意见十分明确：不要预设意图。就被标记的图像联系作者时，请使用中立、客观的措辞。说明筛查工具检测到了什么，例如“在图 3 的分图 A 与分图 C 之间发现了重叠区域”。请作者提供原始文件或做出解释。许多问题是在图表制作过程中、由合作者引入或因工作流程失误而产生的。即使是坚守高标准的研究人员，也可能在不知情的情况下提交带有问题的图表，而这些问题是由参与数据处理的其他人引入的。

3. 记录筛查与应对过程。保留审计追踪。记录哪些稿件经过了筛查、哪些内容被标记、编辑团队如何应对以及最终结果如何。如果发表后出现疑点、启动了机构调查，或 COPE 本身对期刊处理某一案例的方式进行审查，这些记录都至关重要。

4. 培训编辑人员解读结果。AI 筛查工具呈现的是疑似问题，并不做出诊断。编辑人员需要了解不同类型的标记意味着什么，哪些情况可能属于图表制作错误、哪些模式需要深入调查，以及何时应上报给科研诚信负责人。Proofig 的报告旨在为这种有依据的人工审查提供支持。

被动应对的代价

依赖发表后审查的出版商，无论审查来自 PubPeer 等平台，还是来自读者和诚信调查人员，都处于被动应对状态。与发表前检测相比，在发表后才发现图像问题，造成的损害更大，解决成本也更高。撤稿会给期刊带来重大的经济和声誉后果，而且撤稿率正在上升：2022 年发表的文章中约有 0.2% 现已被撤稿，约为十年前的三倍。

主动筛查将工作重心从事后补救转向事前预防。它保护了审稿人的时间、编辑的公信力以及作者本身；许多作者宁愿在发表前发现并纠正无心之失，也不愿在发表后面对更正或撤稿。

COPE 企业会员资格对出版商意味着什么

Proofig AI 是 COPE 的企业会员（Corporate Member）。从实际意义上说，这意味着 Proofig 已在组织层面做出承诺，在 COPE 为出版界制定的伦理和程序框架内运营。这并非对 Proofig 输出结果的认证，也不代表对任何具体检测结果的背书。它体现的是对以下原则的认同：服务于出版生态系统的工具应当支持而非绕过 COPE 指南所要求的人工判断。

对于正在评估图像完整性筛查合作伙伴的出版商而言，COPE 企业会员资格是表明供应商遵循负责任出版实践规范的信号之一。