MDPI 全量部署 Ethicality，开放获取出版商把 AI 诚信筛查前置到每日约 2000 篇来稿

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-17T20:04:00+08:00 · 更新 2026-06-17T20:11:24+08:00

核心结论

MDPI 6 月 17 日通过 EurekAlert 发布公告称，其自研 AI 研究诚信系统 Ethicality 已全面部署到投稿流程，正在自动筛查所有提交给 MDPI 的稿件，规模约为每日 2000 篇。系统覆盖论文工厂、AI 生成或操纵文本、引文异常、虚假参考文献、作者身份和可疑同行评审等风险信号。该动作的意义在于把出版诚信治理从撤稿后补救继续前移到投稿和审稿入口，但公告来自出版商自身，外界仍需观察误报率、人工复核标准和透明披露机制。

据 EurekAlert!/MDPI 2026 年 6 月 17 日发布的 business announcement，MDPI 宣布其内部 AI 研究诚信系统 Ethicality 已完成全量部署，用于自动筛查所有提交给该出版商的稿件。公告称，Ethicality 现在每天处理来自全球作者的大约 2000 篇投稿，并作为 editorial workflow 中的 integrated, end-to-end integrity layer 运行，不是一次性检查工具。

这条新闻的背景，是生成式 AI、论文工厂、虚假同行评审和操纵性引文正在同时提高出版机构的初筛压力。MDPI 作为高通量开放获取出版商，长期处在速度、规模、质量控制和出版诚信争议的交叉点。其公开把 AI 筛查纳入所有来稿，说明大型出版平台正在把研究诚信治理从“发现问题后调查”推进到“投稿即风险分层”，并试图用自动化工具承担重复、技术性和跨稿件模式识别工作。

公告披露的筛查范围包括论文工厂活动和伪造投稿、AI 生成或操纵文本、引文操纵和异常参考模式、虚假参考文献、作者身份和署名异常、可疑同行评审模式，以及同行评审报告中的 AI 生成文本。MDPI 同时称，图像操纵仍另用 Proofig 等第三方软件处理，文本重复和潜在剽窃使用 iThenticate 扫描。也就是说，Ethicality 更像一层聚合风险信号的工作流系统，而不是替代所有诚信工具的单一检测器。

对学术出版生态而言，影响会落在三个层面。作者和机构需要适应更早、更细的机器初筛，尤其是引用、参考文献、署名和 AI 使用披露；编辑部可能获得更统一的风险提示，但也必须承担解释和复核责任；研究诚信团队则会面对新的治理问题，例如模型如何训练、误报如何申诉、哪些信号会触发人工调查，以及出版商是否愿意公开年度统计。MDPI 在公告中强调 human-in-the-loop，称所有被标记案例会由编辑或研究诚信专业人员复核后再采取行动，这一点决定了系统能否避免把自动化风险提示误用为自动判定。

需要谨慎的是，本轮信息主要来自 MDPI 自身发布，属于企业/出版商公告，不是第三方审计报告。公告没有披露模型性能、误报率、不同学科的阈值差异、作者申诉流程或独立评估结果。它仍然值得纳入小时报，是因为高通量出版商的流程变化会直接影响全球作者、编辑和审稿人的投稿经验，也可能促使其他出版平台公开自己的 AI 诚信筛查边界。

信息来源

• EurekAlert!/MDPI

可信度说明

来源为 MDPI 经 EurekAlert 发布的企业公告，发布时间、部署对象、每日约 2000 篇投稿规模和筛查风险类型均可在页面核验。证据边界在于公告由出版商自述，未提供独立审计、准确率、误报率或申诉数据；“全面部署”不等于系统已经证明能有效降低撤稿或论文工厂风险，后续应观察透明报告和外部复核。

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