语言质量往往会影响期刊的审稿结果。近年来，越来越多科研人员尝试借助 AI 工具（如 ChatGPT、Rubriq等）来润色论文，以节省时间、提高初稿流畅度；与此同时，传统的人工润色服务（如 AJE）仍在高水平投稿中占据重要位置。那么，这两种润色方式到底有哪些本质差别？它们各自的优劣势是什么？对于准备投稿 SCI /国际期刊的作者而言，应该如何做出选择？
下面我从多个维度进行深入对比，最后，给大家一些实用建议。
人工润色更懂科学，AI 更懂语言
人工润色的核心在于“理解与判断”。以 AJE（American Journal Experts，美国期刊专家）为例，这是一家成立于 2004 年、由前学者和出版专业人士组成的润色机构。AJE 自称团队成员遍布 400 多个研究领域，全职编辑既有 PhD，也有资深科研背景，他们不仅负责语言的润色，还能对稿件结构、术语使用提出专业建议（视所选服务而定）。
这种人工审阅方式意味着润色不仅是纠正语法错漏，还包含对学术意图、研究逻辑甚至方法论的理解。编辑可以识别出论文中不够明确的假设、过度推断的结论，或者逻辑结构不合理的段落，并给出针对性的建议。
相比之下，AI 润色（通过大型语言模型）运作机制则完全不同。它依赖于概率预测：基于训练数据，模型预测下一个最可能出现的词，从而生成或修改句子。因此，AI 在改善句子流畅性、统一语气、纠正语法上的表现非常强，但其“理解”是基于语言模式，而不是科研内容本身。换句话说，AI 会增强文章的可读性，但它不一定能保证学术表达的准确性。
准确性与事实风险：AI 存在“幻觉”风险，人工更可靠
AI 模型的一个明显风险是“幻觉（hallucination）”。这些模型可能会生成不准确的事实、错误解释统计术语，甚至编造引用。这在学术发表中尤其危险，因为错误的表达不仅损害论文质量，还有可能误导读者。
另一方面，人工润色服务（如 AJE）在学术准确性方面更值得信赖。AJE 的编辑不会擅自篡改科学结论，也不会编造数据或引用。他们只负责语言和结构层面的润色，而不会对作者的研究内容做出未经请求的科学判断或结论重写。这种审慎态度大大降低了发表过程中的潜在合规风险。
AI 无法替代人类对科研思维的把握
尽管 AI 在单句润色方面表现出色，但在处理科研论文的宏观结构（如引言、方法、结果、讨论）时，仍然很难提供深入、专业、符合学科惯例的建议。
例如，在引言中，人工编辑能够判断作者是否真正阐明了研究空缺、是否引用了足够背景研究、其研究动机是否具有说服力。基于学科知识，编辑还可能建议以更具逻辑性和连贯性的方式组织段落，从而增强论文说服力。
在讨论部分，人工编辑也能识别出“过度推断”或“因果混淆”的问题，并提醒作者谨慎措辞。AI 很难做出这样的判断，因为它不真正“理解”数据背后的科学含义，只能根据语言模式继续生成文本。
人工润色风险更低，AI 润色需重视合规
在学术出版中，伦理与责任是非常重要的考虑。使用人工润色（如 AJE）一般不构成伦理问题。AJE 本身具有明确的服务原则和伦理政策：编辑不参与科研设计、不添加虚构内容、不更改作者结论，只负责语言和结构优化。这使得润色过程透明、安全，可被投稿方和审稿人信任。
而使用 AI 润色时，作者需要承担更高的合规风险。许多出版机构对 AI 的应用提出了明确指导。例如，Springer Nature 的编辑政策中指出：AI 工具不能被列为作者（不具备作者资格），作者在使用生成式 AI 时应进行披露。
此外，有论文建议，在投稿时作者应在 cover letter 或方法部分说明 AI 使用情况，并对 AI 生成内容负责（如事实准确性、引用合规性等）。
这种责任承担机制，使得 AI 润色不再只是一个语言优化工具，而是潜在的伦理和出版风险点。
信任、透明与潜在担忧并存
根据 Elsevier 发布的 Insights 2024: Attitudes toward AI 调查（覆盖约 3,000 名研究人员和临床人员），受访者对 AI 的潜力非常认可，但同时对风险也格外敏感。
报告中显示：94% 的研究人员认为 AI 可以加速知识发现；96% 的临床人员也持类似观点。
但在另一方面，95% 的研究者担心 AI 可能被用于传播错误信息，86% 担心关键错误，81% 担心 AI 影响人类的批判性思维能力。
这些数据反映出：科研界对 AI 的信任建立在 高质量内容 + 透明原则 + 严格质量控制 之上，而非盲目拥抱技术。
效率与成本：怎样折中才最合适
AI 润色的最大优势在于速度和低成本。对于写作初稿或准备会议摘要、投稿信等短文本，AI 可以迅速帮助你清理语法、提高可读性。
但当你准备将论文提交给高影响力期刊（如 SCI 期刊、国际学术期刊）时，语言标准、逻辑结构和学术准确性要求非常高。这个时候，人工润色的价值就突出起来了。尽管人类编辑一般需要几天时间（视服务商与服务等级而定），费用也更高，但他们能提供深层次、学科专业的润色，这对于保证论文被读者和评审理解、认可至关重要。
给科研作者的实用建议
基于上述分析，这里有几条针对科研作者的建议：
根据稿件用途选择润色方式
如果你的文章只是初稿或者短文（摘要、投稿信等），AI 润色完全可以满足；但如果是准备投国际期刊的重要论文，建议在最终稿阶段使用人工润色。
采用混合策略
先用 AI 清理语法，把文章“梳通”，然后再交给如 AJE 这样具备学科背景的编辑，进行深层结构、术语准确性、逻辑表达方面的润色。
注意出版伦理
使用 AI 润色时，一定要检查目标期刊或出版社的政策。许多出版社（例如 Springer Nature）要求披露 AI 使用情况。作者应如实说明，并对 AI 生成内容负责。
建立质量控制机制
无论是 AI 还是人工润色，作者都应自己仔细审读润色后的版本。特别是对于关键段落（如方法、结果、讨论），要确保润色没有改变科学内容、没有引入新的误解。
关注科研界趋势和政策变化
AI 技术与出版伦理在快速发展。建议定期关注出版机构政策更新（如 Springer Nature、Elsevier、其他学会期刊），以及关于 AI 在学术界使用的研究与案例。
最后
AI 润色与人工润色各有优劣。AI 在速度和基础语言处理方面极具优势；但如果你追求学术准确性、结构严谨性和出版合规性，那么人工润色，尤其是由学科专家提供的服务（如 AJE），仍然是非常必要的保障。
对于大多数科研作者而言，混合使用两种方式是最合理的选择：用 AI 提高效率，用人工润色确保质量。通过这样的组合，你可以既节省时间，又提升投稿成功率，同时降低伦理和出版风险。
