把未公开论文交给 AI 审，谁能保证同行评审不会先泄密？

审稿人拿到一篇未公开论文，里面可能有尚未发表的方法、实验数据，甚至不能离开评审流程的专有信息。把全文粘进公共 AI 工具，只为先生成一份摘要，看起来只是省几分钟，却可能把评审材料交给了不该看见它的系统。

COPE 的同行评审伦理指南要求，评审人应对所评估的稿件保密，不得披露稿件信息，也不得为个人利益使用其中内容。1 Springer Nature 的公开政策写得更直接：稿件可能含有不应离开评审流程的敏感或专有信息，因此要求评审人不要把稿件上传到生成式 AI 工具；如果 AI 参与了对论文主张的评价，还应在评审报告中透明披露。2

第一道门是「能不能处理」。期刊政策、作者授权、数据使用约定没有允许，就不应因为 AI 能摘要、润色或列问题而绕过去。2026 年发布的《规范研究生学位论文与实践成果中人工智能工具使用指南》也明确提出，使用 AI 要重视数据安全、隐私和知识产权，不得用 AI 处理涉密与敏感内容；使用者对最终内容承担责任。3

第二道门是「即使获准，能看见多少」。评审人若只需要整理术语、提炼待核对的问题，就不必把作者身份、完整数据、受试者信息和整篇稿件一并交出去。把任务拆小，先限定目的，再限定输入，评审保密才不会被一个方便的上传框架空。

这也解释了 AI 隐私平台能解决什么。科技日报公开报道介绍，荆华密算的链路是让数据在离开用户本地设备前变成密文，由计算侧进行「盲算」，结果以密文返回，再由用户在本地解密。4

如果某项评审辅助任务已经获得明确授权，这种「本地加密—密文计算—密文返回—本地解密」的路径，可以减少平台和模型直接看到论文原文的机会。它保护的是计算过程中的明文可见面，不能替代期刊的保密规则、编辑许可、伦理审查，也不能替代审稿人对方法、证据和结论的独立判断。

未公开论文交给 AI 前，先确认谁批准了这次处理、哪些内容确实必要、评审报告是否需要披露 AI 使用。若这些条件已经说清楚，再了解荆华密算 AI 隐私平台如何服务论文整理、研究协作等高敏感场景，可访问 [www.mojingxiong.com](https://www.[mojingxiong.com](https://mojingxiong.com))。