文本生成模型已成為文本輸入方法（如聯(lián)想詞、語言檢查等）的重要技術支撐。然而，近期的一些生成模型（例如chatGPT和Galactica）能夠同時處理語言上和內(nèi)容上的問題，也就是說它們能夠處理和生成足夠長的文本內(nèi)容，使之看起來像是用戶自己的創(chuàng)作內(nèi)容。這項技術進展促使學校、期刊、會議（例如ICML）去進一步更新作者署名政策。

由于這些工具來自我們自己的領域（NLP），所以我們是處理和解決這些潛在問題的最適合的群體，這包括模型輸出中的錯誤和模型訓練數(shù)據(jù)源的抄襲問題。在會議中，審稿人志愿獻出他們的時間來審稿，所以他們并不想額外花更多的時間去檢查上述問題。此外，還有關于作者署名的問題：ACL通常希望稿件內(nèi)容是署名作者以及承認貢獻者的原創(chuàng)、未發(fā)表的工作。根據(jù)ACM抄襲定義，它不僅包括對他人作品的直接或近似復制，還包括故意復述他人作品的部分內(nèi)容。

在與ACL執(zhí)行委員會協(xié)商之后，ACL 2023在NAACL 2022的Resposible NLP Checklist基礎上進一步添加了有關使用寫作助手的問題。如果作者以任何方式使用了這些工具，作者必須詳細說明使用的范圍和性質(zhì)。與其他關于提供代碼、數(shù)據(jù)、補償參與者以及獲得IRB許可類似，這些問題并不是為了進行自動拒稿。

與其他問題一樣，這些問題的目的是讓作者反思和建立研究規(guī)范。作者對清單中所有問題的回答都將會披露給審稿人，審稿人隨后可根據(jù)相關信息進行倫理審查。為了進一步提高NLP研究對于公眾的透明度，對于今年被錄用的論文，在公開論文時將同時公開Responsible NLP Checklist（作為附錄）。這與Nature期刊中的Reporting Summary相似。

LV1：純粹用于論文的語言輔助

當生成模型用于重新表述或潤色作者的原始內(nèi)容，而不是為了提出新內(nèi)容時，它們類似于Grammarly、拼寫檢查器、字典和同義詞典等工具，多年來一直被完全接受。如果作者的語言水平不夠流利，以至于無法注意到生成的內(nèi)容與他們的預期不符，那么與其使用這些工具而不進行檢查，倒不如直接使用簡單準確的語言去敘述。使用像Grammarly或者拼寫檢查器這樣只協(xié)助語言表述的工具是不需要顯式說明的。

LV2：簡短的輸入?yún)f(xié)助

即使輸入法中的聯(lián)想詞或者像谷歌文檔中的智能編寫功能同樣是由生成式語言模型驅(qū)動的，但沒有人反對使用它們。因為幾乎沒有人會嘗試用它們來生成非常長、獨特且連貫的文本，因為這種方式生成出來的文本根本不具備實用價值。與上面使用語言輔助工具類似，在回答該類工具相關問題時，不需要進行顯式說明。

LV3：文獻檢索??

文本生成模型可能被用作搜索助手，例如查找相關文獻。然而，我們希望作者閱讀和討論這些參考文獻，就像通過常規(guī)搜索引擎或語義文獻推薦工具識別的參考文獻一樣。作者要注意引用的準確性和文獻綜述的全面性，并且要注意推薦引用中可能存在的偏差問題。

LV4：低創(chuàng)新性文本

有些作者可能認為描述廣為人知的概念是浪費時間，可以通過自動化的方法完成。在這種情況下，作者應該說明使用了這種文本的位置，并說服審稿人他們檢查了生成文本的準確性，并附有相關和適當?shù)囊茫ɡ?，使用塊引用以表示復制原文）。如果生成的文本是直接從現(xiàn)有工作復制的文本，作者需要合理地進行引用：這既是文本的來源也是思想的來源。

LV5：新思路

如果模型輸出了新的研究思想，那么它們應該獲得該項工作的共同作者或致謝。如果作者在這基礎之上發(fā)展了這些理念（例如，討論的主題、問題的框架），我們建議聲明使用了這些模型，并檢查這些思路的已知來源以聲明和引用它們，這是因為很有可能這些思想來自其他人的工作。

LV6：新思路+新文本

我們認為同時提供思想和執(zhí)行的貢獻者符合共同作者的定義，而模型不能成為共同作者。雖然業(yè)界正在建立關于使用生成式AI的相關規(guī)范，我們不鼓勵在ACL稿件中使用這種方法。如果你堅持認為這是合理的，你可以向?qū)徃迦俗C明這種操作的合理性，并且保證新內(nèi)容的正確性、連貫性和原創(chuàng)性，并且沒有漏引相關文獻。需要注意的是，ICML同行指出：目前誰應該享有生成文本的相關權利是尚不清晰的，是模型的開發(fā)者，訓練數(shù)據(jù)的原作者，還是生成文本的用戶。

Extra：能用生成模型輔助寫代碼嗎？

另外一個獨立但相關的問題是借助生成模型寫代碼。ACL稿件可以附帶源代碼（被視為補充材料），審稿人不會被強制審閱這些材料，可以根據(jù)自己的需要去查看。使用代碼助手（例如Copilot）也是一種新興寫代碼的方式，并且相關準則還沒有完全建立起來。當下，我們要求作者明確指出使用這些助手的范圍，例如在README文件中進行備注。

我們還要求作者去檢查是否存在潛在的抄襲風險。需要注意的是Copilot現(xiàn)在正存在一項關于盜版的訴訟，并且可能向你推薦了不符合許可證的代碼片段。代碼助手的使用并不能免除作者確保其方法和結果正確性的要求。

關于AI輔助寫作：

1、僅用于語法糾錯、語言潤色為目的時無需聲明。

2、用于經(jīng)典概念的描述、文獻檢索、提供新思路方面需要聲明使用范圍，且要確保相關表述是否來源于已有工作，注意相關引用。

3、ACL不鼓勵完全使用AI助手生成新思路和新文本。?

4、使用AI輔助生成代碼，需要在代碼描述文件中指出使用范圍。

審核編輯：劉清