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　　在 AI 时代，如何合理用人工智能辅助撰写国家自然科学基金（NSFC）申请书

　　国家自然科学基金委发布的《科研诚信规范手册》和刚刚发布的“国科金发计〔2026〕2号”：“关于2025年度国家自然科学基金项目申请与结题等有关事项的通告”中，均明确写到：申请人在填写申请书时应杜绝“使用生成式人工智能直接生成申报材料”。

　　因此，“合理使用 AI”的第一原则是：AI 可以做“辅助工具”，但不能做“代写者”。

　　你提交的正文内容必须是你/团队基于真实研究基础、真实计划独立完成并可自证的。

　　把你的中文变成更规范的学术中文/英文（注意：最后仍需人工校对术语和引用）。

　　文献梳理/总结：AI 可以帮你做“摘要化”，但你必须逐条核对、回到原文确认；

　　把你已有材料改写成不同版本：如“突出创新性版本”“突出可行性版本”（前提：内容源自你自己）。

　　让 AI从零写整段“立项依据/创新点/技术路线/可行性”，你直接粘贴进申请书。

　　让 AI编造 preliminary data（前期数据）、实验结果、已完成工作量。

　　逻辑链：背景 → 空白 → 科学问题 → 目标 → 方法路线 → 预期贡献

　　评审关注点：研究的必要性 - 创新性在哪里？研究的可行性 - 既往工作已有突破基础、为什么你是该项目最佳研究者？风险点是什么？

　　我常发出的指令是：你是资深研究员，对这个申请审核并给出修改意见。这时需要用GPT 的Pro功能才能完成的更好。

　　完成后，我会发出指令：请你以国自然形式审核专家的身份，审核这个申请书，并给出评审意见；请你以国自然二审专家的身份，审核这个申请书，并给出评审意见。仍然建议用GPT 的Pro功能。

　　请根据我提供的要点，输出申请书的三级提纲（标题 + 要点），不要写成可直接提交的完整段落。请特别标注每个部分的“评审关注点”和“需要我补充的证据”。

　　你是国家自然科学基金评审专家。请对以下段落提出10 个最可能的质疑点，并给出每个质疑点我应当补充的证据类型（论文/数据/预实验/平台条件/合作证明等）。

　　请检查：研究目标、研究内容、技术路线、年度计划、预期成果是否一一对应。输出“缺口清单”和“建议调整方案”，不要改写我的正文。

　　请对以下文本做学术中文润色：要求不增加任何新事实、不改动数据与结论，仅优化表达、逻辑衔接与重复。输出修改建议并解释修改理由。

　　把申请书、未公开想法、未发表数据上传到开放网络的 AI 工具，存在失去对信息控制的风险。类似提醒在美国 NSF 对生成式 AI 的说明中也被强调过（不应将保密的申请内容随意输入外部 AI）。

　　AI 很容易编造：论文题目、作者、期刊、结论。原则：凡是 AI 给出的文献与数据结论，都必须回到原文核查。

　　你负责“科学内容与事实”，AI 负责“结构、语言、挑刺、一致性”。把 AI 当成：编辑 + 评审模拟器 + 质量控制工具，而不是代写。