如何用 AI 帮你对论文进行事实核查？

今天我们来聊每个研究生都会遇到的难题：如何有效自查文稿，提升论文质量。

无论是准备投稿的期刊、会议论文，还是即将提交的本硕博毕业论文，完成初稿都绝不意味着大功告成。你需要对初稿进行细致检查。这其中许多环节，AI 都能成为我们不可或缺的「学术僚机」。

注意这个方法并不仅仅适用于论文这一文体，也并不止适用于研究生群体。你大可以举一反三，把它用到自己的工作中。

痛点

你或许有过这样的经历：辛苦写完一篇论文，自己实在不想再多看一个字，便直接发给了导师。结果，换来的是一顿严厉的批评，「这儿不对，那儿也不对」。

你硬着头皮，按照导师的意见修改后再次提交，结果可能招致更严厉的批评，甚至在导师心中被贴上「不靠谱」的标签。

我在《学术写作五部法》中曾深入分析过这背后的机理。简单来说，导师认为许多基础性问题本应由你自己解决，而你却试图将这个担子甩给他，这便是导师不满的根本原因。

那么，自己检查，问题就解决了吗？许多同学从头到尾通读文章，却总觉得「怎么看怎么顺眼」，难以发现疏漏。

如果不能主动找出这些潜在错误，轻则挨批，重则可能引发严重的学术后果。别忘了「文责自负」这个通行原则 —— 一旦论文正式提交，任何基础性的技术错误都可能带来无法预料的麻烦。

旧法

为了跳出固有的阅读视角，我曾从朋友那里学到一招：从后往前，逐段阅读。

注意，不是一句话挨个字儿倒着读，而是从文章的最后一段开始，逐段向前回溯。这个方法的原理其实很简单，它打破了你惯常的思维顺序，将熟悉的内容陌生化。

当你从一个新的角度审视时，会更容易发现段落间的逻辑是否连贯，论证是否充分，从而更专注地找出问题。我将此法教给学生，效果一直不错。

不过这种方法虽然有效，效率却不算高。而且它能查找出来的也只是一部分问题。今天咱们打算处理的，是对文稿进行全面事实核查 —— 包括数据、事例和参考文献真实性、准确性的检查。

这事儿吧，从后往前读，也不管用。

破局

好消息是，AI 来了。你应该早已经了解，AI 可以有效帮助咱们提升效率。

那具体来说，它能不能帮咱们对论文文稿进行技术性检查呢？它提供的意见是否足够准确？

要回答这个问题，我们需要打破一个认知误区：AI 不再仅仅是工具。在特定情境下，有的 AI 已经能胜任出色的实习生，精准领会并执行你布置的任务；有的 AI 能成为你的合作者，产出与你能力相当的成果；更有甚者，当你对某个领域不甚了解时，阅读过海量文献的 AI 甚至可能成为你的导师。所谓「学高为师」嘛。毕竟，我们中不少人一生的文本阅读量，都难以企及 AI 训练时一天处理的信息量。

利器

更令人振奋的是，我们现在可以使用 AI Agent。它不再是单纯的大语言模型，而是一个更强大的系统。

根据 Agno 官网的介绍，一个 AI Agent 通常包含四个核心部分：

• 模型 (Model)：例如我们熟知的 GPT-4o, DeepSeek 等。

• 记忆体 (Memory)：能够记住我们过往的对话和个性化要求。

• 知识库 (Knowledge)：可以导入我们自己的文档，让 AI 基于特定背景知识进行工作。

• 工具 (Tools)：能够调用外部工具来拓展能力。 工具的调用能力，随着 Anthropic 推出 MCP (Model Context Protocol) 技术后，变得愈发强大。下图截取自 mcp.so 网站，仅仅是特色工具（Featured MCP Servers）就已琳琅满目。

而这其中，有好几个工具，都是可以用来搜索的（下图标红）。

这意味着，即便 AI 模型的训练数据不包含最新的论文，它也可以通过调用工具访问论文数据库，实时补充知识，弥补过时训练数据的短板。而且，它还可以对这些获取的内容加以思考分析，这正是 AI 能够胜任论文自检事实核查任务的基础。

沟通

与 AI 的沟通效果，直接决定了我们能收获怎样的结果。有人认为模型越聪明，提示词 (Prompt) 越不重要，我的感受并非如此。AI 不是你肚子里的蛔虫，无法完全洞悉你的意图。有效的沟通，能让结果产生质的飞跃。

这里有一个关键技巧：在提示词中为 AI 设定「问题空间的约束」，通俗讲就是告诉 AI 不要做什么。这一点对于当下的主流模型至关重要，效果显著。其原因，我已经在《从平庸到惊艳：让AI输出质量飙升的提示词构造方法》这篇文章里给你详细讲过，此处不赘述。

核查

事实核查，旨在帮助我们检视文稿中的数字是否准确、案例是否真实、参考文献引用是否扎实。

这个环节的疏忽，教训是惨痛的。有一个名为「撤稿观察」(Retraction Watch) 的网站，它提供了一个公开的撤稿数据库。

我下载分析后发现，其中专门有一列记录了「撤稿原因」。

我让 AI 分析了因「AI 生成内容」(官方分类为 Computer-Aided Content or Computer-Generated Content) 而被撤稿的数据。结果如下图所示，从 2023 年起，这类撤稿数量急剧攀升。2024 年，情况大幅缓解。但到了 2025 年上半年，仅仅 4 月份一个月，撤稿数量就超过了 600 篇。

我不禁在思考一个问题 —— 这些论文使用 AI 生成，是如何被发现的？

许多人可能认为 AI 检测工具能够识别，但这类工具的误报率其实相当高，编辑和专家并不会完全采信，仅会作为参考。更常见的情况是，论文中由 AI 编造的内容明显错误，从而被专业人士一眼识破。因此，如果你提交的论文混入了这类低级错误，后果将非常严重。

因此，我们需要借助 AI 进行高效的事实核查，确保论文的根基牢固。

下面是我设计的一个事实核查提示词：