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。
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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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