你花了三个星期做实验，数据扎实，故事清晰，万事俱备。剩下的只有科研插图。同事告诉你，现在有 AI 工具能在几分钟内生成出版级科研插图。但你停顿了——目标期刊到底会不会接受？会不会因为 AI 科研插图被拒稿，甚至撤稿？
这种顾虑并非多余。确实有论文因为未披露 AI 使用而被要求更正，涉及声誉的风险不可小觑。但事情其实没有那么复杂。主流期刊的立场已经相当清晰，核心要求——披露、准确、不造假——高度一致，研究者完全可以建立一套可靠的判断框架。
本文作为 SciFig 团队整理的政策速查，梳理 Nature 出版集团、Science（AAAS）和 Cell Press 的现行政策，厘清哪些行为是绝对红线，并提供实用的 AI 工具引用模板。
Warning
期刊政策处于持续更新中。本文所述内容反映 2026 年初的公开指南，不构成任何期刊的官方解释。投稿前，请务必直接访问目标期刊的作者须知页面，核实最新要求。如有疑问，直接联系编辑部。
先搞清楚：AI 生成 vs. AI 辅助，完全不是一回事
在分析各家政策之前，有一个期刊最关注的核心区分必须先讲清楚：AI 生成科研插图与 AI 辅助科研插图是两种完全不同的行为。
AI 生成科研插图，是指研究者用提示词描述需求，由生成模型从零创作出一幅科研插图，没有任何已有图像作为直接输入。比如在
文字生图工具 中输入"展示 CRISPR-Cas9 复合物切割双链 DNA 的过程"，AI 直接输出一张完整的示意图。视觉内容本身由 AI 创造。
AI 辅助科研插图，是指借助 AI 工具对已有图像进行技术层面的优化——提升分辨率、去除显微镜图像噪声、调整色温、重排图版布局等。内容本身由研究者产生，AI 只参与了呈现或技术质量的改善。
这一区分至关重要，因为期刊对这两类行为的审查力度截然不同。将 AI 辅助用于非实质性技术改进，大多数期刊接受甚至无需特别披露（在方法部分简单说明即可）。而用 AI 从零生成科学内容，才是披露要求、准确性标准和使用限制集中发力的地方。
此外还有第三类——数据可视化（图表、折线图、柱状图等）——基本不在 AI 科研插图政策的讨论范围内。用 R 或 Python 根据真实实验数据生成的条形图，即便语言模型帮你写了绘图代码，期刊通常也不关心。因为那张图代表的是真实数据，不是 AI 生成的图像。
以下政策解析主要针对
概念性与说明性科研插图——
通路示意图、结构示意图、实验设计图等——而非数据图表。
Nature 出版集团的政策
Nature 出版集团（NPG）旗下涵盖 Nature、Nature Medicine、Nature Methods、Nature Communications 等数十本期刊，于 2023 年初出台了 AI 内容政策，此后持续完善。其对 AI 生成科研插图的立场是有条件地许可，而非禁止。
Nature 期刊合规指南NPG 旗下期刊的核心要求：
1. 披露是强制性的。 任何实质上由生成式 AI 工具创作的科研配图，必须在稿件中予以披露。披露位置应在方法部分，而非埋在致谢的脚注里。Nature 系列期刊要求明确说明使用了哪种工具、以何种方式使用。
2. 作者对准确性承担全部责任。 NPG 政策明确：使用 AI 工具不转移作者对科研插图科学准确性的责任。如果 AI 生成的示意图错误描述了某一生物学机制，责任在于作者。这意味着研究者必须独立核实 AI 生成的科研插图是否准确反映了底层科学，并在同行评审中有能力为其辩护。
3. AI 不得列为作者。 这一点在所有出版商之间保持一致。AI 工具不符合作者资格标准——它无法对工作承担责任、无法回复通信、也无法提供同意声明。将 AI 列为作者将直接导致稿件被拒。
4. 图像不得通过操纵误导数据。 这条规定早于 AI 时代便已存在，但同样适用于 AI 工具。用生成式 AI 修改或"增强"实验性图像（显微镜图、凝胶图、组织切片），从而改变数据所呈现的信息，属于违规行为。
在这些边界之内，NPG 期刊会接受 AI 生成的说明性配图——通路图、概念示意图、实验设计图——前提是准确、有披露，且用于说明目的而非作为实验证据。政策的核心是透明度和准确性，而不是禁止这项技术。
Science（AAAS）的政策
Science 及其旗下系列期刊（Science Advances、Science Translational Medicine、Science Immunology），最初对 AI 生成内容持较审慎态度，后来逐步转向与 Nature 基本一致的以披露为核心的框架。
AAAS 截至 2026 年的立场：
说明性配图允许使用生成式 AI，但须强制披露。 Science 要求作者在方法或致谢部分说明配图制作过程中使用了哪些 AI 工具，并注明工具名称和使用方式。
稿件写作中使用 AI 需另行披露。 Science 对写作辅助 AI 的态度明显更为严格——必须披露并清晰标注。这与配图是两个独立问题，但如果你在投稿时使用了 AI 工具辅助写作，同样需要注意。
作为实验证据的科研配图不得使用生成式 AI。 这是 Science 投稿者最需注意的限制：凡是作为实验结果直接证据呈现的科研配图——标本图像、凝胶图、细胞图、组织切片、结构数据——必须反映真实观察结果，不得使用生成式 AI 创作、修改或增强。需要指出的是，对真实实验图像进行降噪或分辨率提升等处理仍然允许，但必须披露，且不得改变科学结论。
同行评审标准一视同仁。 Science 的审稿人对 AI 生成配图适用与所有配图相同的科学准确性标准：这张图是否准确描述了论文中报告的研究？披露了 AI 来源不等于免于科学批评。
对于投 Science 系列期刊的研究者，实际操作要点很清楚：AI 工具用于概念性和说明性配图，充分披露，实验证据类配图不使用生成式 AI 内容。
Cell Press 的政策
Cell Press 是爱思唯尔（Elsevier）旗下的期刊集群，出版 Cell、Molecular Cell、Cell Reports 等期刊，同时遵循 Elsevier 的整体 AI 政策框架和 Cell Press 自身的编辑指南。
Cell Press 当前立场体现了 Elsevier 的三要素框架：
透明度。 作者须在稿件中设立专门章节（通常在致谢之后）声明 AI 工具的使用情况，注明工具名称、版本号或访问日期，以及使用目的。
责任制。 作者对 AI 生成或 AI 辅助配图的内容承担全部责任。Cell Press 期刊要求作者无论配图以何种方式生成，都必须能够解释和捍卫其内容。
不允许 AI 担任作者。 与行业惯例一致，Cell Press 期刊不允许将 AI 工具列为作者或共同作者。
Cell Press 期刊对图像完整性格外严格。这些期刊使用自动化图像分析工具对投稿进行筛查，虽然最初是针对传统图像造假设计的，但同样可能标记出生成式 AI 引入的视觉异常。作者应确保 AI 生成的科研配图不会产生可能触发完整性筛查的视觉伪影。
针对 Cell 系列期刊：生物医学和细胞层面的 AI 生成示意图，在充分披露的前提下可以接受。 近期已有论文在其中发表了含 AI 生成示意图的论文。关键是配图必须准确反映论文中描述的生物学内容，且其 AI 来源必须明确说明。
看 AI 科研配图生成实战
看研究者如何用自然语言描述，生成可用于发表的科研配图。
探索该工具三大期刊政策横向对比
期刊 AI 政策对比三家出版商的政策框架基本一致，只是在侧重点上各有差异：
| 政策要素 | Nature 出版集团 | Science（AAAS） | Cell Press |
|---|
| AI 生成说明性配图 | 允许，须披露 | 允许，须披露 | 允许，须披露 |
| AI 增强实验图像 | 禁止（若改变结论） | 禁止（若改变科学内容） | 禁止；启用图像完整性筛查 |
| 披露位置 | 方法部分 | 方法或致谢 | 专门的 AI 声明章节 |
| AI 署名为作者 | 不允许 | 不允许 | 不允许 |
| 作者对准确性负责 | 明确规定 | 明确规定 | 明确规定 |
| AI 辅助稿件写作 | 须披露 | 须披露；审查更严 | 须披露 |
三大出版商之外，其他主流期刊也有类似立场。PLOS ONE 允许 AI 生成配图，须披露并作准确性声明。The Lancet 系列要求披露，并禁止将 AI 生成内容用于作为证据呈现的临床图像。eLife 采取宽松但以披露为前提的政策。
行业的主流方向已经明朗：
披露和准确性是普遍要求。目前尚无主流高影响力期刊对 AI 生成说明性配图颁布全面禁令，尽管部分期刊对"作为实验直接证据呈现的科研配图"中使用生成式 AI 有明确限制。符合这些政策要求的工具对比可参考我们的
2026 科研插图工具指南，对比了 AI 原生与传统科研插图工具。
规模较小的学会期刊和专业出版物标准参差不齐。对于没有明文 AI 政策的期刊，大多数默认期望图像如实反映其所声称代表的内容——这意味着，用 AI 来模拟本不存在的实验结果，无论政策有没有明确禁止，都属于违规行为。
绝对红线：这些行为任何情况下都不被允许
尽管基于披露的许可趋势正在兴起，但以下几类 AI 在配图中的使用行为，在所有负责任的出版机构中仍属绝对禁止。
伪造实验证据。 用生成式 AI 创作一张凝胶条带图、一张显微镜视野图、一张组织切片图，然后当作真实实验结果发表，这就是学术造假。用 AI 生成而非手绘，欺骗性质完全相同。这不是灰色地带，撤稿和学术不端调查的后果极其严重。
未披露 AI 使用。 使用 AI 工具生成配图而不披露，在所有已出台 AI 指南的主流出版商处均构成违规。即便配图内容科学准确，不披露本身就违反了支撑学术诚信的透明度要求。
误导性数据可视化。 用 AI（或任何工具）创建视觉上歪曲统计结果、夸大效应量或误导读者的图表，属于违规行为。无论失真是刻意为之还是无意造成，研究者均需对此负责。
对实验图像的增强改变了科学结论。 降噪、对比度调整、分辨率提升——这些处理经统一应用并披露后是可以接受的。但如果 AI 被用来有选择地强化某些特征、消除不便展示的伪影，或让模糊结果看起来比实际更清晰，就越过了操纵的边界。
为造假目的生成配图。 为捏造的研究、重复发表的论文或根本没有进行过的实验生成配图，适用现有的学术不端框架，与传统造假行为无异。
这些禁止行为的共同本质：禁止的是欺骗和误导，而不是 AI 技术本身。 期刊的普遍结论是：AI 只是一种工具，正如任何工具都可以被诚实或不诚实地使用。这些政策正是这一区分的体现。
如何在论文中正确引用 AI 工具
把披露写对，和诚实使用工具同样重要。以下是两个最常见位置——方法部分和致谢部分——的实用模板。
方法部分——通用模板
本文中的 AI 生成配图使用 [工具名称，版本/访问日期] 制作。图 X、图 Y 为 AI 生成的概念性示意图。所有 AI 生成配图均经作者审核，确认科学准确性，用于说明 [机制/流程/实验设计]，不代表实验数据。
方法部分——具体示例
图 3 的通路示意图由 SciFig（scifig.ai，访问日期：2026 年 1 月）生成，这是一个基于 AI 的科研插图平台。该图根据自然语言对通路架构的描述生成，并经全体共同作者审核确认准确性。该图为说明性配图，不代表实验数据。
致谢部分——简短格式
AI 工具：[工具名称] 用于配图生成。[工具名称] 未参与研究设计、数据收集、分析或解释，不符合作者资格标准。
致谢部分——Elsevier / Cell Press 格式
在写作过程中使用生成式 AI 及 AI 辅助技术的声明：在本项工作准备过程中，作者使用 [工具名称] 进行配图生成。使用上述工具/服务后，作者对相关内容进行了审核和必要的修改，并对本出版物的内容承担全部责任。
引用时的几点实用提示：
- 绝对不要将 AI 工具列为作者。 在方法或致谢中将其作为工具说明，而非贡献者。
- 尽量注明版本号或访问日期。 AI 工具频繁更新，版本信息对于可重现性文档至关重要。SciFig 在导出元数据中自动记录模型版本与生成时间戳，方便直接写入方法部分。
- 具体说明哪些配图由 AI 生成。 "图 1A 和图 3C 由 AI 生成"比模糊的笼统声明更为规范。
- 说明配图代表什么。 明确指出是概念性示意图而非实验证据，可消除歧义。
- 查阅期刊特定格式要求。 部分期刊已规范化 AI 披露声明的格式，若期刊提供模板则优先使用。
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