Springer Nature 按风险分档管理 AI 使用，Science 须先获编辑许可，eLife 披露即可。逐家出版商的实际要求，以及如何正确引用 AI 工具。
SciFig Team
Scientific Illustration Experts
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。但舆论普遍误判了一件事：并不存在一套“行业通行规则”等着你去学。 在 AI 生成图像 这件事上，几大出版商的立场是真正互相冲突的——有的写一句披露即可，有的按风险等级分档处理、并要求作者作出声明，还有的要求先拿到编辑许可。把“规则”学会了再到处套用，恰恰是作者踩坑最典型的方式。而且这些立场本身也在动：下文这三家里，有一家在 2026 年把整套政策从头到尾重写了一遍。
"Use of AI is governed according to risk level, not by tool type. The same framework applies across all roles: authors, reviewers and editors."（AI 的使用按风险等级管理，而不是按工具类型管理。同一套框架适用于所有角色：作者、审稿人与编辑。）
NPG 旗下期刊的核心要求：
1. 不存在针对 AI 生成配图的一刀切禁令——也不存在一刀切的许可。 使用被分成三档：绿档（Green，辅助性使用，“不影响科学、学术或评价性判断”）、黄档（Amber，可能影响“解释、框定、侧重或评价性判断，但仍处于人的控制之下”）、红档（Red，不被允许）。一张示意图落在哪一档，不由画它的软件决定，而由 AI 究竟贡献了什么、以及你能否为之说明清楚来决定。
2. 红档里只有一条是专门针对图像的："Creating photorealistic images (deepfakes)."（制作照片级真实的图像，即深度伪造。） 红档中其余可能套到配图上的条目，针对的是实质而非媒介——“伪造数据、引用或结果”，以及把 AI 得出的结论“当作人类得出的”来呈现。一张通路示意图两条都不沾，所以它并没有被直接禁掉；一张被当作数据呈现的模拟显微图两条全占，所以它过去不被接受，将来也不会。
3. 真正的判定标准是问责，而问责不可转移。 四条核心期望里的第一条写得很直白："Human accountability is non-transferable"（人的问责不可转移）——学术内容、评价与编辑决定的责任不能交由 AI 系统承担。绿档使用被描述为“大概率可回溯、可验证”，这对一张配图来说是一条可操作的自检：你能不能说清每个元素的来处，并且逐个改动它们？一张压平的一次性成图过不了这一关；一份你逐元素审过的可编辑矢量文件则可以。
4. AI 不得列为作者。 这一点在所有出版商之间保持一致，如今更被明确写进红档（“将作者身份或问责指派给 AI 系统或工具”）。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。
"AI-generated images and other multimedia are not permitted in the Science journals without explicit permission from the editors."（未经编辑明确许可，AI 生成的图像及其他多媒体内容不得出现在 Science 系列期刊中。）
落到实操上：
先许可，再披露。 你不能直接生成一张说明性配图、写上披露、然后投出去。例外“可能在特定情形下获批——例如专门讨论 AI 和/或机器学习的稿件中的图像和/或视频”，这些例外“逐案评估”，并且“应在投稿时予以披露”。
披露写在哪里，要求格外具体。 将 AI 辅助技术“用作研究组成部分，或用于稿件的写作与呈现”的作者，“应在投稿信（cover letter）以及方法部分或致谢部分中说明”。投稿信这一条极易漏掉，也和多数期刊的做法不一样。
AI 既不能当作者，也不能当被引来源。 AI 辅助技术“不符合 Science 系列期刊的作者资格标准”，且 Science 内容所引用的文献不得由 AI 工具撰写或参与撰写。
后果是写明了的。 “若 AI 使用不当，编辑可拒绝继续处理稿件。”
对审稿人同样有限制。 审稿人不得把稿件的任何部分输入大语言模型，因为这会破坏保密性；但如果系统不用输入内容训练模型、且使用情况如实声明，审稿人可以用 AI 润色自己写的评审意见。
Science 还指出，其“对 AI 生成多媒体内容的立场可能随版权法与行业标准的演变而改变”——这再次说明，真正主导这条规则的是版权，而不是准确性。
期刊 AI 政策仍在快速演变。本文所述立场反映 2026 年初的公开指南。投稿前请到该期刊的作者须知页面核实其现行 AI 政策——不要把本文或任何二手来源当作期刊自身文档的替代。如有疑问，直接联系编辑部。
常见问题
完全取决于期刊，答案并不统一。对于概念性和说明性配图——通路图、实验设计示意图——eLife 允许，在材料与方法中披露即可；Science 要求先取得编辑的明确许可；Springer Nature 旗下期刊则按风险档来判定，不再一刀切禁止，但要求披露、并要求问责切实留在人这一侧。动手之前先查目标期刊。对于作为实验证据呈现的科研配图（显微镜图像、凝胶图、组织切片），任何期刊都不允许用生成式 AI 创作内容。用 AI 来 展示你通过实验验证的机制，在允许 AI 图像的期刊是可以接受的；用 AI 来模拟实验本该呈现的结果，则永远不行。
在要求披露的期刊，不披露 AI 使用属于违规行为。后果轻则要求添加更正声明（若配图本身无问题），重则撤稿——尤其当不披露被认为是更大范围误导行为的组成部分时。对于确属疏忽、配图准确且制作规范的情况，期刊通常允许通过更正方式补充披露声明。但这种风险完全不值得冒——主动披露才是正确做法。
这取决于具体期刊和处理性质。非实质性技术改进——概念性科研插图的分辨率提升、背景清理——通常只需在方法部分简短说明，无需完整的 AI 使用声明。但如果 AI 被用于实验图像数据，无论处理程度如何，都应予以披露。拿不准时，倾向于披露而非不披露。
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：这张图是否准确反映了论文所描述的生物学、化学或机制？配图的 AI 来源既不提供任何特别保护，也不会本质上使其在评审中处于不利地位。一张已披露且准确的 AI 生成示意图，评价标准只有一条：它是否正确传达了科学内容——就像任何其他配图一样。
比过去少了。Science 系列期刊仍然规定“未经编辑明确许可”不允许使用 AI 生成图像——默认是“不行”，可逐案解除。Springer Nature 过去写的是“无法允许”（unable to permit），2026 年已用一套风险分档框架取代了那条禁令：图像方面只剩一条明确禁止，即 "Creating photorealistic images (deepfakes)."（制作照片级真实的图像／深度伪造），其余都取决于是否披露、以及问责有没有留在人这一侧。由此可得两点。一刀切禁令已经不是行业走向——但“没有一刀切禁令”不等于“没有规则”；而且任何写于几个月以前的政策摘要，描述的都可能是一套已经不存在的政策，包括本文没有覆盖到的那些期刊。
