AI使用與研究誠信：簡介《國立臺灣大學生成式AI使用與研究誠信指引》

AI Use and Research Integrity: An Introduction to the National Taiwan University Guidelines on Generative AI Use and Research Integrity

文 / 臺大醫院倫理中心 蔡甫昌

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生成式 AI 的快速發展，已深刻改變高等教育與學術研究的日常實作。從文獻檢索、資料整理、翻譯潤飾、文字草擬、程式協助，到圖像生成與研究構想發想，AI系統正逐漸成為教師、學生與研究人員常用的輔助工具。其效益固然明顯，可提升效率、降低語言門檻、並協助處理大量資訊；然而，其便利性也帶來新的研究誠信與學術倫理困擾，包括虛構文獻與資料、錯誤引註、偏見放大、個人資料或機密資訊外洩、智慧財產權爭議，以及研究責任歸屬不清等問題。在此背景下，國立臺灣大學公布《生成式AI使用與研究誠信指引》，具有重要制度意義。本指引由黃銘傑、蔡甫昌、鄧述諄、吳忠幟教授草擬，經臺灣大學術倫理委員會審查通過後發布。其目的並非禁止生成式AI的使用，也非另行建立懲戒規範，而是在AI已實際進入研究與教學現場的情況下，提供本校師生與研究人員使用時的注意事項，以維護研究誠信、研究倫理與學術公信力。

本指引的基本態度可概括為：開放使用，但必須負責任地使用。亦即問題不在於研究者可不可以使用AI，而在於其是否能以透明、可查核、可負責的方式使用AI。此一立場避免兩種極端：一方面，不將AI視為應全面排除的威脅；另一方面，也不因AI的效率與便利而忽略研究者應承擔的學術責任。AI可以作為輔助工具，但不能取代人的學術判斷、原創思考、方法能力與責任承擔。本指引首先提出六項基本原則，包括以人為本與人類自主、誠實與透明、核實與可追溯、隱私保護與資料治理、公平與不歧視，以及責任歸屬。這些原則共同構成負責任AI使用的基本框架。研究構想、研究設計、資料分析、結果詮釋、結論形成與成果發表，均應由研究人員主導；使用AI工具時，應依研究情境、學門慣例與發表規範，適當揭露其名稱、版本、使用時點、目的、方式及介入程度；對AI生成內容，研究者並應查核其真實性、正確性與適用性，保存必要紀錄，以利日後說明、查核與追溯。

對常見的AI寫作與潤飾問題，本指引採取的立場是：AI可協助表達，但不可替代學術貢獻。研究者若僅提供提示詞或有限輸入，即將AI產出作為自己的研究成果，可能涉及抄襲或代寫。相對地，若AI只是用於語言潤飾、文字初稿整理或格式調整，並由研究者實質主導內容、論證與結論，其倫理風險較低；但仍應視使用程度、發表規範與學門慣例，適當揭露。此處的核心並非形式上是否使用AI，而是研究者對成果是否具有實質學術貢獻，並能否對內容負責。

對翻譯、改寫與重組他人著作的問題，本指引態度明確：AI不會使抄襲變得正當。將他人外文著作透過AI翻譯為中文，或將他人未公開研究計畫、審查資料、論文草稿、申請文件等輸入AI後改寫重組，再作為自己的研究成果，仍可能構成抄襲（plagiarism）。生成式AI的快速改寫能力，並不改變原始著作與未公開成果應受尊重的基本原則。換言之，AI只是改變了抄襲可能發生的技術形式，並未降低研究者對來源標示、原創貢獻與學術誠實的義務。

對AI查找資料、生成文獻與整理引註的使用，本指引特別強調核實義務。生成式AI可能產生看似合理卻不存在的文獻、錯誤的引註、失真的數據或不完整的背景說明。因此，研究者不得逕以AI生成內容作為可信資料。凡涉及文獻、數據、圖像、研究紀錄、實驗結果、觀測資料或分析結論等重要內容，均應逐一查核其來源、出處、正確性與適用性。若以AI虛構不存在之研究資料、文獻、引註、數據、影像、實驗結果或研究紀錄，可能構成造假（fabrication）；若以AI改寫、扭曲或重組原始資料，使其失真，則可能構成變造（falsification）。

對作者列名與責任歸屬問題，本指引也提出清楚界線。生成式AI不具法律人格，亦無法承擔學術、法律或倫理責任，因此不得列名為論文、研究報告、研究計畫或其他學術成果之作者或共同作者。作者資格的核心在於實質學術貢獻與責任承擔，而非文字生成或資訊重組能力。研究者不能以「AI生成」作為錯誤、偏見、抄襲、資料失真或不當引用的卸責理由；最終成果一經採納與發表，責任仍歸屬於人類研究者。

對資料輸入與研究倫理審查問題，本指引採高度審慎態度。研究者在使用生成式 AI前，應先評估資料性質、風險與服務環境，不得任意將個人資料、敏感性個人資料、未公開研究資料、營業秘密、審查文件或其他依法、依契約應保密之資訊，輸入開放式或無法掌握資料流向的AI工具。若研究計畫涉及以個人資料或其他受保護資料使用生成式AI，應於研究倫理審查文件中說明其必要性、方法、資料處理流程與保護措施。此一要求對醫學研究尤其重要，因為臨床資料與病人資訊不僅涉及個人隱私、個資保護與機構治理等倫理法律責任，也關係到受試者保護與社會對研究機構的信任。

對學術審查工作，本指引亦特別提醒保密義務。受邀審查論文、學位論文、研究計畫或其他學術成果時，原則上不得將受審文件輸入開放式生成式AI工具。審查文件通常包含未公開構想、研究設計、初步數據或計畫申請，若未經同意即輸入AI工具，不僅可能違反保密義務，也會損害學術審查制度賴以成立的信任基礎。

整體而言，本指引的特色在於採取「原則導向」與「風險導向」並重的治理模式。它既不否定AI作為研究輔助工具的價值，也不將AI使用視為可脫離研究誠信規範的例外領域。其核心訊息是：可以使用、但必須揭露；可以輔助、但必須查核；可以提升效率、但不能犧牲原創性、保密義務與責任承擔。對大學與醫學中心的研究者而言，本指引不僅是技術性的使用指引，更是面對新興科技時維護學術共同體信任、研究倫理品質與公共責任的重要基礎。

本指引在面對快速AI躍進之挑戰下可能未臻完善，也必然需要隨科技進展而時時更新，以下轉載《國立臺灣大學生成式AI使用與研究誠信指引》全文供讀者參考，並作為未來建立更具體AI使用規範之基礎。

參考文獻

1. 國立臺灣大學研究誠信辦公室：國立臺灣大學生成式AI使用與研究誠信指引，2026年6月。

附錄

國立臺灣大學生成式AI使用與研究誠信指引

115年6月 

本指引參酌2010年世界研究倫理大會研究誠信聲明、人工智慧基本法第4條及本校相關規範訂定 ，旨在引導本校師生及研究人員妥善使用生成式AI，維護研究誠信、研究倫理及學術公信力。本校原則上不禁止將生成式AI作為學習或研究之輔助工具；惟其使用應符合法令、本校規範及各學術單位之專業要求。 

壹、 基本原則 

生成式AI已廣泛用於資料檢索、整理、翻譯、文字與圖像生成及程式草擬等研究活動。其可提升效率，亦可能帶來錯誤、虛構、偏見、隱私外洩、機密洩漏、智慧財產權爭議及責任歸屬不清等風險。研究人員於使用生成式AI時，應遵循下列原則。 

一、以人為本與人類自主：生成式AI僅為研究輔助工具，不得取代研究人員之學術判斷、原創思考與責任承擔。研究之構想、設計、分析、詮釋、結論及發表，均應由研究人員主導。 

二、誠實與透明：研究人員應依研究情境、學門慣例及發表規範，適當揭露所使用AI工具之名稱、版本、使用時點、目的、方式及介入程度。 

三、核實與可追溯：研究人員應查核資料來源與AI生成內容之真實性、正確性及適用性，並保存必要使用紀錄，以利說明、查核與追溯。 

四、隱私保護與資料治理：研究人員應妥善保護個人資料、敏感資料、未公開資料及其他機密資訊，不得因使用生成式AI而違反資料治理、保密義務或相關法令。 

五、公平與不歧視：研究人員應注意AI模型可能存在之偏見、遺漏與不公平，避免研究設計、分析、詮釋與建議因此失衡或失真。 

六、責任歸屬：研究人員就其使用生成式AI之方式、輸入資料、生成內容、採納決定及最終研究成果，負最終責任。生成式AI不得列名為作者，亦不得作為卸責之理由。 

貳、使用規範及注意事項 

生成式AI之使用，應符合研究誠信、法令規範及本校相關規定。 

一、正確認識生成式AI之侷限：生成式AI雖可提升整理、摘要、翻譯及文字草擬之效率，惟仍可能產生虛構、不完整、錯誤或同質化內容。學術研究之核心仍在於問題意識、批判思考、方法能力與原創貢獻。教師及資深研究人員應加強學生、研究助理及新進研究人員對其侷限與風險之認識。

二、明確界定其輔助角色及作者列名：生成式 AI不具法律人格，亦無法承擔學術、 法律或倫理責任，故不得列名為論文、報告、研究計畫或其他學術成果之作 者或共同作者。本校各單位所出版之學術期刊，應於徵稿須知或相關文件明 定此一原則。

三、適當揭露AI之使用：於研究或論文寫作中使用生成式AI者，應於論文、研究報告、附錄、方法說明、致謝或依期刊要求，揭露所使用工具之名稱、版本、日期、使用目的、操作方式、介入程度，以及AI生成內容如何納入研究或文稿。必要時，得區分研究過程中之使用與文稿撰寫階段之使用。 

四、保存使用紀錄並確保可稽核性：研究人員應盡可能保留與研究判斷有關之AI使用紀錄，包括重要提示詞、輸入內容、生成結果、後續人工修正及採納理由。各學術單位或研究機構得視需要建立標準化之AI使用紀錄格式，供所屬人員遵循。 

五、核實幻覺、偏見與不實資訊：研究人員不得逕以AI生成內容作為可信資料。對於文獻、引註、數據、圖像、研究紀錄、實驗設計、分析結果及其他重要內容，均應逐一查核其存在、來源、正確性及適用性，並審慎檢視其是否對特定族群、議題或觀點存在偏差、遺漏或不公平對待。 

六、落實資料治理、隱私與機密保護：使用生成式AI前，研究人員應先評估資料性質、風險與服務環境，避免將個人資料、敏感性個人資料、未公開研究資料、營業秘密、審查文件或其他依法或依契約應保密之資訊，任意輸入開放式或無法掌握資料流向之AI工具。於確有使用個人資料之必要時，除應符合法令規定之使用目的外，並應遵守資料最小化、去識別化(假名化)及必要安全維護等原則。 

七、研究倫理審查：研究計畫如涉及以個人資料或其他受保護資料使用生成式AI，應於研究倫理審查申請文件中說明其必要性、方法、資料處理流程及保護措施。 

八、審查保密義務：本校師生及研究人員受邀擔任論文、學位論文、研究計畫或其他學術成果之審查人員時，應遵循委託單位規範，原則上不得將受審文件輸入開放式生成式AI工具。 

九、遵守智慧財產權與其他法律規範：使用生成式AI從事研究或教學時，應注意是否涉及著作權、專利權、營業秘密及其他智慧財產權，並避免生成、利用或散布違反公序良俗或法令禁止之內容。研究人員不得因AI可快速改寫、翻譯或重組內容，即忽視原始著作、資料或成果之權利保護。

參、可能違反研究誠信之情形 

為說明生成式AI之使用與研究誠信之關聯，以下列舉若干可能涉及違反研究誠信之情形。下列例示僅供參考，具體認定仍應依個案事實、使用程度、揭露情形及相關規範綜合判斷。 

（一）僅提供提示詞或其他有限輸入，對生成內容無實質學術貢獻，卻逕將AI產出內容作為自己之研究成果者，可能構成抄襲或代寫。 

（二）將他人外文著作之全部或部分，藉由生成式AI翻譯為中文後作為自己之研究成果者，可能構成抄襲。 

（三）將他人研究計畫申請書、未公開著作、審查資料或其他未公開成果輸入生成式AI後加以生成、改寫或重組，並據以作為自己之研究成果者，可能構成抄襲。 

（四）於論文或研究報告中大量使用生成式AI，且其對內容形成具有相當影響，卻未依規定揭露其使用情形，情節重大者，可能構成研究成果未註明出處或註明不當之抄襲。 

（五）以生成式AI虛構不存在之研究資料、文獻、引註、數據、影像、實驗結果、觀測結果或研究紀錄者，可能構成造假。 

（六）以生成式AI改寫、變更、扭曲或重組原始資料、數據、紀錄、影像、實驗結果或觀測結果，致其失真者，可能構成變造。 

（七）使用生成式AI改寫或翻譯自己已發表之中文或外文著作，而未適當引註或揭露者，可能構成自我抄襲。 

（八）擔任論文、學位論文或研究計畫審查人員時，未經同意將受審文件輸入生成式AI，並以其生成內容作為審查意見之部分或全部者，可能構成其他違反學術倫理行為。 

肆、附則 

一、本校各單位得依其學門特性、研究型態與風險程度，另訂更具體之作業規範。 

二、本指引未盡事項，依相關法令、本校研究倫理與學術倫理規範，以及各單位之規定辦理。

DOI: 10.30276/NTUHECQ.202606_(10).0015