विश्वविद्यालय AI नीति: स्कूल और जर्नल वास्तव में क्या अनुमति देते हैं

2 जून 2026 को, University of Sydney के जिम्मेदार AI उपयोग पर पृष्ठ अभी भी उसी तरह पढ़ा जा रहा था जैसा वह 2025 में विश्वविद्यालय की डिफ़ॉल्ट नीति बदलने के बाद से पढ़ा जा रहा है: खुली मूल्यांकनों में AI की अनुमति है, जब तक कि कोई व्याख्याता इसके विपरीत न कहे, जो उस स्थिति का उलटा है जहाँ यह नियम दो वर्ष पहले था। विश्वविद्यालय की AI नीति कोई स्थिर दस्तावेज़ नहीं है। यह एक जीवित स्थिति है जो उस तकनीक की गति से बदलती है जिसे वह नियंत्रित करने का प्रयास करती है, और यही कारण है कि एक संस्थान के एक पृष्ठ को पढ़कर, फिर यह मान लेना कि वह पूरे क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है, छात्र या शोधकर्ता द्वारा की जाने वाली सबसे सामान्य गलती है।

यह लेख एक कोने के बजाय पूरे परिदृश्य का मानचित्रण करता है: पाठ्यकार्य के लिए विश्वविद्यालय क्या अपेक्षा करते हैं, शोध के लिए वे क्या अपेक्षा करते हैं, प्रस्तुति के लिए जर्नल प्रकाशक क्या अपेक्षा करते हैं, और प्रकाशन नैतिकता समिति लेखकीयता के बारे में स्वयं क्या कहती है। नीचे उद्धृत प्रत्येक नीति संस्थान के अपने पृष्ठ से ली गई है, अगस्त 2026 में पढ़ी गई, और जहाँ भी पृष्ठ पर संशोधन तिथि दी गई थी, उसे नोट किया गया है।

यहाँ संक्षेप करने के लिए कोई सहमति नहीं है, और इसके विपरीत दिखाना स्रोतों का गलत निरूपण होगा। Toronto डिफ़ॉल्ट रूप से जनरेटिव AI पर रोक लगाता है। Sydney डिफ़ॉल्ट रूप से इसकी अनुमति देता है। दोनों स्वयं को एक academic integrity policy कहते हैं, और दोनों 2026 तक वर्तमान हैं। यह लेख उस असहमति को मिटाने के बजाय उसे दिखाई रहने देता है। उस अंतर को एक कल्पित नियम में समतल करना लिखने में आसान और कम सटीक होता।

एक विश्वविद्यालय की AI नीति वास्तव में क्या कहती है?

यह पूरी तरह इस पर निर्भर करता है कि कौन-सा विश्वविद्यालय है, और अक्सर उस विश्वविद्यालय के भीतर कौन-सा मूल्यांकन है। नीचे दी गई तालिका पाँच देशों के पाँच संस्थानों की जाँच करती है: प्रत्येक क्या डिफ़ॉल्ट रूप से अनुमति देता है, और AI उपयोग की अनुमति मिलने के बाद छात्र को वास्तव में क्या प्रकट करना होता है। disclose वाला स्तंभ आमतौर पर अधिक कठोर होता है, यहाँ तक कि उन संस्थानों में भी जो AI को स्वतंत्र रूप से अनुमति देते हैं।

संस्थान	देश	डिफ़ॉल्ट रुख	आप क्या प्रकट करते हैं
University of Sydney	Australia	2025 से खुले, बिना निगरानी वाले आकलनों में AI की अनुमति है, निगरानी वाले आकलनों में निषिद्ध है, जब तक कि यूनिट समन्वयक कुछ और न कहे	AI टूल का नाम और संस्करण, उसका प्रकाशक, URL, और आपने उसका उपयोग कैसे किया, इसका विवरण
University of Toronto	Canada	हर पाठ्यक्रम में डिफ़ॉल्ट रूप से AI निषिद्ध है, बिना अनुमति इसका उपयोग एक शैक्षणिक अपराध है	डिफ़ॉल्ट रूप से कुछ नहीं, एक बार जब कोई प्रशिक्षक अनुमति देता है, तो वही जो वह प्रशिक्षक निर्दिष्ट करे
Imperial College London	United Kingdom	असाइनमेंट ब्रीफ़ में कुछ और न कहा गया हो तो coursework के लिए AI की अनुमति है, बशर्ते प्रस्तुत कार्य छात्र के अपने शब्दों में हो	टूल, उसका प्रकाशक, URL, और उसके योगदान का विवरण, किसी अन्य स्रोत की तरह उद्धृत किया गया
Columbia University	United States	Provost द्वारा केंद्रीय रूप से निर्धारित, फिर स्कूल दर स्कूल लागू किया गया, Columbia Business School प्रकटीकरण की मांग करती है, और शोधकर्ता अप्रकाशित डेटा को किसी जनरेटिव AI टूल में दर्ज नहीं कर सकते	कौन सा प्लेटफ़ॉर्म उपयोग किया गया और कैसे, संबंधित स्कूल या प्रशिक्षक को रिपोर्ट किया गया
National University of Singapore	Singapore	यदि स्वीकार किया जाए तो AI की अनुमति है, Code of Student Conduct बिना प्रकट किए गए AI-जनित सामग्री को शैक्षणिक बेईमानी के एक रूप के रूप में नामित करता है	कौन सा टूल योगदानकर्ता था, विभाग के अपने acknowledgment मार्गदर्शन के अनुसार

दो बातें सभी पांचों पर लागू होती हैं, भले ही डिफ़ॉल्ट ऐसा न हो। प्रकटीकरण हर उस नीति में बना रहता है जो AI को किसी भी रूप में अनुमति देती है: ऊपर की कोई भी संस्था छात्र को AI का उपयोग चुपचाप करने नहीं देती, केवल खुले तौर पर या बिल्कुल नहीं। और उसी गलती, बिना बताए AI का उपयोग करने, के लिए दंड को एक नई समस्या के बजाय एक पुरानी समस्या के एक रूपांतर के रूप में माना जाता है: ऐसी सहायता जमा करना जो आपने स्वयं नहीं की और जिसका आपने नाम नहीं लिया।

University AI नीतियों की तुलना: Oxford, Cambridge, Harvard, MIT और Monash

नीचे की प्रत्येक पंक्ति उन्हीं तीन प्रश्नों का उत्तर देती है, क्योंकि असाइनमेंट के सामने बैठने पर वास्तव में महत्वपूर्ण वही तीन होते हैं: डिफ़ॉल्ट क्या अनुमति देता है, आपको क्या घोषित करना होता है, और वह नियम मूल रूप से किसने तय किया।

संस्था	डिफ़ॉल्ट रूप से अनुमत	क्या घोषित करना आवश्यक है	वास्तव में नियम कौन तय करता है
Oxford	समापनात्मक मूल्यांकन में निषिद्ध, जब तक विभाग, संकाय या मूल्यांकन-निर्धारक इसे स्पष्ट रूप से अनुमति न दे	AI का उपयोग, जब भी यह अनुमत हो, विभाग या संकाय के अपने निर्देशों का पालन करते हुए	विभाग, संकाय या व्यक्तिगत मूल्यांकन-निर्धारक, केंद्रीय शासन पृष्ठ नहीं
Cambridge	व्यक्तिगत अध्ययन, शोध और प्रारूपिक कार्य के लिए अनुमत, समापनात्मक मूल्यांकन में बिना स्वीकृति के AI सामग्री, जब तक संक्षिप्त विवरण कुछ और न कहे, कदाचार है	समापनात्मक मूल्यांकन में प्रयुक्त कोई भी AI-जनित सामग्री, जब तक संक्षिप्त विवरण कुछ और न बताए	व्यक्तिगत मूल्यांकन संक्षिप्त विवरण, जो विश्वविद्यालय-व्यापी डिफ़ॉल्ट को अधिलेखित कर सकता है
Harvard (HBS MBA cited)	कोई सर्वव्यापी नियम नहीं, प्रत्येक पाठ्यक्रम यह तय करता है कि ChatGPT जैसे उपकरण बिल्कुल अनुमत हैं या नहीं	AI उपकरण का उपयोग, जहाँ भी यह अनुमत हो, MBA Honor Code की अपेक्षा के अनुसार उद्धृत करते हुए	व्यक्तिगत पाठ्यक्रम और उसका प्रशिक्षक
MIT (Sloan cited)	असाइनमेंट के लिए जनरेटिव AI के उपयोग पर संस्थान-व्यापी कोई नियम नहीं	व्यक्तिगत प्रशिक्षक की अपनी पाठ्यक्रम नीति जो भी अपेक्षा करे	प्रत्येक स्कूल और प्रशिक्षक, अलग-अलग, MIT का एकमात्र केंद्रीय नियम डेटा प्रबंधन से संबंधित है, असाइनमेंट से नहीं
Monash	यूनिट-दर-यूनिट निर्धारित, Chief Examiner यह निर्दिष्ट करता है कि AI का उपयोग कहाँ और कैसे किया जा सकता है	AI का उपयोग, हमेशा, उस यूनिट के लिए Chief Examiner द्वारा निर्दिष्ट के अनुरूप	प्रत्येक व्यक्तिगत यूनिट का Chief Examiner

अंतिम कॉलम को पढ़िए, और पूरे ढांचे का स्वरूप वहीं स्पष्ट हो जाता है। इन पांच में से कोई भी निर्णय को उस स्तर पर नहीं रखता जिसे अधिकांश छात्र मान लेते हैं कि वह है, विश्वविद्यालय-व्यापी नीति पृष्ठ। Oxford और Cambridge इसे विभाग, संकाय, या मूल्यांकन विवरण तक नीचे ले जाते हैं। Harvard और MIT इसे पाठ्यक्रम तक नीचे ले जाते हैं। Monash एक ही भूमिका, Chief Examiner, का नाम लेता है, और उस व्यक्ति को उनके द्वारा संचालित हर इकाई के लिए निर्णय का अधिकार देता है। एक केंद्रीय पृष्ठ आपको डिफ़ॉल्ट बता सकता है। वह आपको यह नहीं बता सकता कि आपका विशिष्ट मॉड्यूल क्या अनुमति देता है।

केंद्रीय नीति पृष्ठ यह क्यों तय नहीं करता कि आप क्या कर सकते हैं?

क्योंकि विश्वविद्यालय-व्यापी नीति लिखने वाले लोग वही लोग नहीं होते जो किसी व्यक्तिगत मूल्यांकन को निर्धारित करते हैं। एक रजिस्ट्रार या academic-integrity कार्यालय डिफ़ॉल्ट और प्रकटीकरण की अपेक्षा बता सकता है, लेकिन अंकन, निगरानी, और मूल्यांकन-डिज़ाइन विभाग या मॉड्यूल स्तर पर होते हैं, इसलिए छात्र को जिस वास्तविक अनुमति की आवश्यकता होती है, वह उसी व्यक्ति के पास होती है जिसने वह विशिष्ट विवरण लिखा है। संयुक्त-ऑनर्स का एक छात्र एक ही सत्र में AI के दो अलग-अलग नियमों के अधीन हो सकता है, अपनी डिग्री के प्रत्येक आधे के लिए एक, और दोनों को सही रूप से "विश्वविद्यालय की नीति" कहा जा सकता है, भले ही वे अलग बातें कहें।

इसी कारण एक ही संस्थान बाहर से विरोधाभासी दिखने वाली दो सत्य बातें कह सकता है। Cambridge का केंद्रीय पृष्ठ AI को formative कार्य के लिए अनुमति देता है, जबकि यह भी कहता है कि summative मूल्यांकन में बिना स्वीकृति के उपयोग, डिफ़ॉल्ट रूप से, कदाचार है। दोनों वाक्य एक ही समय में सही हैं, क्योंकि वे कार्य के दो अलग स्तरों का वर्णन करते हैं, और किसी विशिष्ट कार्य के लिए मूल्यांकन विवरण ही वह दस्तावेज़ है जो वास्तव में तय करता है कि कौन-सा स्तर लागू होता है। सप्ताह 3 में दिया गया एक formative निबंध और जून में जमा किया गया एक summative शोध-प्रबंध एक ही संस्थागत पृष्ठ के अंतर्गत आ सकते हैं और उस रेखा के विपरीत पक्षों पर जा सकते हैं, और पृष्ठ पर स्वयं ऐसा कुछ नहीं है जो यह संकेत दे कि कोई दिया गया कार्य किस स्तर से संबंधित है। यह जानकारी विवरण से आनी चाहिए।

क्या Oxford और Cambridge वास्तव में असहमत हैं?

संरचना पर नहीं, केवल इस बात पर कि डिफ़ॉल्ट कहाँ से शुरू होता है। Oxford की AI उपयोग नीति, summative assessment में, स्पष्ट रूप से कहती है: "use of AI in assessments is only allowed when explicitly permitted and must be declared following department or faculty instructions; unauthorised use is considered academic misconduct." डिफ़ॉल्ट बंद है। यह केवल तब चालू होता है जब कोई विभाग या faculty, उस assessment के लिए, लिखित रूप में ऐसा कहे। व्यवहार में, यह अनुमति आम तौर पर module handbook या assignment brief में एक अकेली पंक्ति के रूप में दिखाई देती है, न कि अपने आप में किसी अलग दस्तावेज़ के रूप में, और यही कारण है कि केंद्रीय governance page पर yes-or-no उत्तर खोजने में उतना समय व्यर्थ होता है जितना वास्तविक brief खोजने में लगता है।

Cambridge की नीति अधिक अनुमतिपरक डिफ़ॉल्ट से शुरू होती है और वहीं से सीमित होती जाती है: "Students are permitted to make appropriate use of artificial intelligence tools to support their personal study, research and formative work." विशेष रूप से summative assessment के लिए, विश्वविद्यालय की अपनी भाषा disclosure पर भार डालती है: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford बंद से शुरू होता है और अनुमति से खुलता है। Cambridge खुला से शुरू होता है और omission से बंद होता है। दोनों वास्तविक निर्णय को policy page से छोटे एक दस्तावेज़ के हवाले कर देते हैं।

Harvard और MIT: पाठ्यक्रम निर्णय क्यों करता है, institute क्यों नहीं?

क्योंकि न तो विश्वविद्यालय के केंद्रीय मार्गदर्शन में किसी विशिष्ट कक्षा के लिए कोई उपयोगी नियम निर्धारित है, इसलिए व्यावहारिक उत्तर उसी व्यक्ति से मिलता है जो उसे पढ़ाता है। Harvard का केंद्रीय मार्गदर्शन अनुमति है या नहीं, इस निर्णय को प्रत्येक पाठ्यक्रम पर छोड़ देता है; Harvard Business School का MBA Program Handbook यह स्पष्ट करता है कि उस स्कूल में, जिसने इसे वास्तव में लिखकर रखा है, यह कैसा दिखता है: "Faculty may allow the use of ChatGPT and similar technologies in some circumstances, but students must ensure that such use is permitted and must make sure they understand any limitations on such use before using this technology." जहाँ इसकी अनुमति है, वहाँ citation वैकल्पिक नहीं है: "students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code." Harvard का विश्वविद्यालय-व्यापी Provost मार्गदर्शन, जो पहली बार 13 July 2023 को प्रकाशित हुआ, उच्च स्तर पर वही अपेक्षा निर्धारित करता है: यह अनुमति है या नहीं, इस निर्णय को प्रत्येक पाठ्यक्रम पर छोड़ देता है, न कि पूरे परिसर के लिए एक समान डिफ़ॉल्ट तय करता है, इसी कारण ऊपर दिया गया HBS-विशिष्ट शब्दांकन वास्तविक छात्र के लिए पढ़ने योग्य अधिक उपयोगी दस्तावेज़ है।

MIT का Sloan MBA Program Handbook इसी विकेंद्रीकृत मॉडल को स्पष्ट शब्दों में बताता है: "MIT Sloan does not have a definitive policy on using generative AI tools (e.g., ChatGPT) to complete individual or team assignments or prepare for a class discussion. Rather, faculty will set their own policies pertaining to the use of AI tools in their courses, including permitting or prohibiting some or all uses of such tools." MIT द्वारा केंद्रीय रूप से निर्धारित एकमात्र नियम का academic integrity से कोई संबंध नहीं है: "MIT work should be conducted using MIT-licensed AI tools whenever Institute data is involved." यह डेटा-प्रबंधन की आवश्यकता है, किसी असाइनमेंट के लिए अनुमति-पत्र नहीं। कोई छात्र किसी असाइनमेंट के लिए पाठ्यक्रम की अपनी AI नीति के पूरी तरह भीतर हो सकता है, और फिर भी अलग से डेटा नियम का उल्लंघन कर सकता है, उदाहरण के लिए गोपनीय Institute डेटा को किसी सार्वजनिक उपकरण में चिपकाकर, जिसका academic-integrity से कोई संबंध ही न हो। ये दोनों नियम पूरी तरह अलग मार्गों पर चलते हैं।

Monash का नियम कौन तय करता है, विश्वविद्यालय या Chief Examiner?

Chief Examiner, नाम से, उनके द्वारा संचालित प्रत्येक unit के लिए। Monash की नीति Chief Examiners को किसी unit में मूल्यांकन व्यवस्था के लिए उत्तरदायी बनाती है और उनसे यह निर्दिष्ट करने की अपेक्षा करती है कि उस unit के assessments में AI का उपयोग कहाँ और कैसे किया जा सकता है, जिससे नियम university स्तर के बजाय unit स्तर पर लागू होता है। एक बार Chief Examiner ने किसी उपयोग को निर्दिष्ट कर दिया, तो acknowledgment की बाध्यता सशर्त नहीं, बल्कि स्थिर रहती है: छात्रों को AI उपयोग को स्पष्ट और खुले रूप से acknowledge करना होता है, जैसा कि Chief Examiner ने निर्धारित किया है, और नीति इस आवश्यकता को निरपेक्ष रूप में रखती है, इसलिए assessment के लिए प्रस्तुत कार्य तैयार करने में प्रयुक्त generative AI को हमेशा acknowledge करना होता है। इसलिए एक ही course के दो छात्र कागज़ पर समान नियमों के अंतर्गत काम कर सकते हैं और फिर भी अलग-अलग स्थितियों में पहुँच सकते हैं, यदि एक अपने Chief Examiner द्वारा वास्तव में निर्दिष्ट बात का पालन करता है और दूसरा Monash-व्यापी सामान्य उत्तर मान लेता है, जिसका नीति ने कभी वादा नहीं किया था।

एक ही University में Coursework नियम और Research नियम अलग क्यों होते हैं?

क्योंकि वे अलग लोगों के प्रति उत्तरदायी होते हैं। Coursework policy grade की रक्षा करती है, यह इसलिए अस्तित्व में होती है कि mark छात्र की अपनी समझ को प्रतिबिंबित करे, और यह सामान्यतः registrar, dean of students, या academic integrity office के अधीन होती है। Research policy record की रक्षा करती है, यह इसलिए अस्तित्व में होती है कि प्रकाशित या प्रस्तुत निष्कर्ष पर भरोसा किया जा सके, और यह सामान्यतः research ethics board, IRB, या उस office के अधीन होती है जो responsible conduct of research को अनुमोदित करता है। एक ही university दोनों को एक साथ चला सकती है, अलग शब्दावली में, अलग offices द्वारा लागू कर सकती है, और जिस page पर छात्र वास्तव में पहुँचता है, वहाँ उनका आपस में संदर्भ शायद ही दिया जाता है।

Columbia का उदाहरण साफ है क्योंकि विभाजन उनकी अपनी वेबपेजों पर दिखाई देता है। Business School की एक छात्र-उन्मुख नीति है, जो छात्रों से उनके platform के उपयोग और कक्षा-कार्य के लिए उन्होंने उसका कैसे उपयोग किया, इसकी रिपोर्ट करने का अनुरोध करती है। शोधकर्ता-उन्मुख एक नीति भी है, जो किसी भी प्रकार के generative AI tool में अप्रकाशित डेटा या गोपनीय जानकारी डालने पर पूरी तरह रोक लगाती है। अंत में, Teachers College का institutional review board मानव विषयों पर शोध की स्वीकृति के हिस्से के रूप में शोधकर्ताओं से AI के उपयोग का खुलासा करने की मांग करता है। तीन नियम, एक विश्वविद्यालय, तीन अलग-अलग कार्यालय, और एक छात्र जो केवल undergraduate page पढ़ता है, उसे बाकी दो कभी दिखाई नहीं देते।

Journal और Publisher AI नीतियाँ क्या मांगती हैं?

वे लगभग हर जगह खुलासा मांगती हैं, और वे बिना किसी अपवाद के इस बात पर सहमत हैं कि एक AI system को लेखक के रूप में सूचीबद्ध नहीं किया जा सकता. जहाँ वे वास्तव में भिन्न हैं, वह उस सीमा में है जहाँ तक किसी उपयोग को खुलासा योग्य माना जाता है, और AI-generated images तथा figures पर प्रतिबंध कितना सख्त है।

प्रकाशक	क्या AI को सूचीबद्ध लेखक के रूप में माना जाता है?	क्या प्रकट करना आवश्यक है	एक उल्लेखनीय प्रतिबंध
Elsevier	कभी नहीं; लेखकीय दायित्व "केवल मनुष्यों को ही सौंपे जा सकते हैं और केवल मनुष्यों द्वारा ही निभाए जा सकते हैं"	उपकरण और उसके उद्देश्य का नाम बताते हुए एक अलग घोषणा, जब तक कि उपयोग केवल मूल व्याकरण या वर्तनी जाँच न हो	जनरेटिव AI कलाकृति, आकृतियाँ, या प्राथमिक शोध छवियाँ नहीं बना सकता और न ही उनमें परिवर्तन कर सकता है
Springer Nature	कभी नहीं; एक LLM "उत्तरदायित्व नहीं ले सकता और लेखकीय मानदंडों को पूरा नहीं करता"	जब AI ने पाठ, विश्लेषण, या सामग्री उत्पन्न करने में मदद की हो, तब भूमिका, प्रस्तावना, या आभार में इसका उल्लेख किया जाना चाहिए	केवल पठनीयता, व्याकरण, या स्वरूपण के लिए किया गया कॉपी संपादन घोषित करने की आवश्यकता नहीं है
Wiley	कभी नहीं, नाम से	विधि अनुभाग, एक समर्पित प्रकटीकरण कथन, या आभार में प्रकट किया जाना चाहिए, वर्तनी और व्याकरण उपकरणों को छोड़कर	पांडुलिपियों में अप्रमाणित AI-लिखित खंड नहीं हो सकते, जिनमें सार या निष्कर्ष शामिल हैं
IEEE	इसे बिल्कुल भी लेखकीय प्रश्न के रूप में नहीं प्रस्तुत किया गया है; नीति पूरी तरह से एक प्रकटीकरण नियम के रूप में लिखी गई है	आभार में नाम सहित, विशिष्ट AI प्रणाली की पहचान के साथ और प्रभावित खंडों की व्याख्या के साथ	समीक्षा के अधीन किसी पांडुलिपि को एक सार्वजनिक AI मंच के माध्यम से चलाना समीक्षक के लिए अनुमत नहीं है
Taylor & Francis	कभी नहीं; लेखकीयता में “विशिष्ट रूप से मानवीय जिम्मेदारियाँ” शामिल होती हैं, जिन्हें एक AI उपकरण निभा नहीं सकता	उपकरण का नाम, संस्करण, उद्देश्य और विधि, विधि अनुभाग या आभार में, या किसी पुस्तक के प्रस्ताव चरण में रखा गया हो	जनरेटिव AI छवियाँ, आकृतियाँ, या शोध डेटा नहीं बना सकता और न ही उनमें हेरफेर कर सकता है

इस सेट में वास्तव में नया एकमात्र विभाजन IEEE का है, जो अपने नियम को कभी भी लेखकत्व के प्रश्न के रूप में प्रस्तुत नहीं करता। ऊपर के अन्य सभी प्रकाशक स्पष्ट रूप से कहते हैं कि AI लेखक नहीं हो सकता, IEEE की नीति यह प्रश्न उठाती ही नहीं, क्योंकि इसे पूरी तरह सामग्री के लिए प्रकटीकरण की आवश्यकता के रूप में लिखा गया है, चाहे उसे किसी ने भी या किसी भी चीज़ ने उत्पन्न किया हो। यह नीति के निर्माण के तरीके में वास्तविक अंतर है, केवल उसके कथन में नहीं।

क्या AI को लेखक के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है?

नहीं, ऊपर नामित प्रत्येक प्रकाशक के अनुसार और Committee on Publication Ethics के अनुसार, जिसका इस प्रश्न पर रुख 13 February 2023 से स्थिर है। COPE का बताया गया तर्क वास्तव में लेखन की गुणवत्ता के बारे में नहीं है। लेखकत्व आंशिक रूप से एक कानूनी और नैतिक स्थिति है, केवल यह विवरण नहीं कि वाक्य किसने टाइप किए। कोई AI उपकरण प्रस्तुत किए गए शोधपत्र की जिम्मेदारी नहीं ले सकता, कॉपीराइट नहीं रख सकता, और हितों के टकराव की घोषणा या अस्वीकृति नहीं कर सकता। COPE प्रकटीकरण की आवश्यकता को स्पष्ट रूप से बताता है, जो लेखक AI उपकरणों का उपयोग पांडुलिपि तैयार करने में करते हैं, उन्हें विधि अनुभाग या उसके समकक्ष में यह बताना होगा कि उपकरण का उपयोग कैसे किया गया और वह कौन सा उपकरण था। ICMJE, WAME, और JAMA Network भी यही रुख रखते हैं, और इसी कारण यह नियम किसी एक प्रकाशक की आंतरिक शैली के बजाय एक स्थापित नियम की तरह पढ़ा जाता है। प्रकटीकरण वह भाग है जिस पर यह मार्गदर्शन आधारित है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि पाठ का लेखक एक व्यक्ति है या AI प्रोग्राम। सभी लेखकों पर इस नियम के अंतर्गत जिम्मेदारियाँ होती हैं।

AI प्रकटीकरण कथन में वास्तव में क्या शामिल होता है?

विश्वविद्यालयों और प्रकाशकों, दोनों में, हर प्रमुख नीति अंततः एक ही चार सूचनात्मक तत्वों पर आकर मिलती है, भले ही वे लगभग हर अन्य बात पर असहमत हों। एक उपयोगी प्रकटीकरण कथन में यह बताया जाता है:

• विशिष्ट उपकरण और उसका संस्करण, केवल "AI" को एक श्रेणी के रूप में नहीं
• उसका उपयोग किस लिए किया गया था, प्रारूपण, सारांशण, संपादन, अनुवाद, या कोड अथवा विश्लेषण उत्पन्न करने के लिए
• यह पुष्टि कि एक मानव ने मूल स्रोतों के विरुद्ध आउटपुट की समीक्षा और सत्यापन किया
• प्रकटीकरण कहाँ रखा गया है, एक विधि अनुभाग, एक आभार पंक्ति, या एक समर्पित कथन, इस पर निर्भर करता है कि लक्षित जर्नल या पाठ्यक्रम क्या मांगता है

वह छोटी सूची किसी नीति द्वारा अपनाई गई हाँ या नहीं की स्थिति से अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि जो नीति AI की अनुमति देती है लेकिन अस्पष्ट प्रकटीकरण स्वीकार करती है, वह किसी की भी रक्षा नहीं करती, और जो नीति AI पर प्रतिबंध लगाती है लेकिन कभी उसकी जाँच नहीं करती, वह भी किसी की रक्षा नहीं करती। यदि आपके अनुशासन में उपकरण को केवल वाक्य में नामित करने के बजाय उद्धृत करना अपेक्षित है, तो AI उपकरणों के लिए एक citation generator उस प्रविष्टि को उसी रूप में स्वरूपित करता है जैसा संदर्भ सूची अपेक्षित करती है। ऊपर दिए गए चार बिंदु वही हैं जिन्हें पाठक, संपादक, या परीक्षक वास्तविक रूप से सत्यापित कर सकता है, चाहे सटीक प्रारूप कुछ भी हो।

क्या AI Humanizer का उपयोग आपकी विश्वविद्यालय की नीति के विरुद्ध है?

नहीं, यदि आप उस तर्क का संपादन कर रहे हैं जिसे आपने वास्तव में बनाया है। ऊपर दी गई तालिकाओं में हर नीति इसी को कवर करती है, भाषा संपादन, अपने ही वाक्यों का पुनर्गठन, लहजा समायोजित करना, शब्दावली में विविधता लाना। यही काम पर्यवेक्षक और copyeditors हमेशा से करते आए हैं। अपने मसौदा तर्क का humanizer के साथ संपादन उसी श्रेणी में आता है, लेकिन इसे उसी तरह घोषित करना सुनिश्चित करें जैसा आपका संस्थान या journal माँगता है। Academic writing में AI के नैतिक उपयोग पर TextPulse की अपनी स्थिति the ethical use of AI in academic writing इस भेद को पूरी तरह स्पष्ट करती है, अपने ही कार्य का संपादन करना और ऐसा तर्क प्रस्तुत करना जिसे आपने कभी बनाया ही नहीं, अलग-अलग कार्य हैं, और उनमें से केवल एक misconduct है।

ऊपर दी गई तालिकाएँ इस सीमा को एक और तरीके से भी ठोस बनाती हैं। Imperial का यह नियम कि प्रस्तुत कार्य छात्र के अपने शब्दों में होना चाहिए, और Sydney की यह आवश्यकता कि उपकरण का नाम लिया जाए और बताया जाए कि आपने उसका उपयोग कैसे किया, दोनों एक ही बात मानते हैं, आप ऐसे सुनाई देने के लिए स्वतंत्र हैं जैसे आप स्वयं हों, न कि किसी असंपादित model output जैसे। छात्र coursework के लिए बनाया गया humanizer इसका एक मार्ग है, और इसे खंड दर खंड करने की प्रक्रिया, क्योंकि एक methodology, discussion से अलग ढंग से पढ़ी जाती है, academic writing में AI text को humanize करने पर एक अलग लेख में शामिल है।

यदि आप AI उपयोग का प्रकटीकरण नहीं करते हैं तो क्या होता है?

यह संस्था और प्रकाशक के अनुसार बदलता है, लेकिन यह इस प्रकार दिखता है: यदि कोई विश्वविद्यालय जमा किए गए पाठ्यकार्य में बिना खुलासा किए गए AI उपयोग का पता लगाता है, तो वह उसे शैक्षणिक अखंडता का मुद्दा मानता है, ठीक वैसे ही जैसे किसी व्यक्ति से बिना खुलासा की गई सहायता। विशिष्ट नीतियाँ अलग-अलग होती हैं, उदाहरण के लिए, दंड पुनःप्रस्तुति का अनुरोध या कदाचार के लिए औपचारिक कार्यवाही हो सकता है। यदि कोई पत्रिका किसी पांडुलिपि को स्वीकार करने के बाद उसमें बिना खुलासा किए गए AI उपयोग का पता लगाती है, तो उसके पास उसे सुधारने, वापस लेने, या संशोधित प्रस्तुति मांगने का विकल्प होता है। यदि किसी संपादक को गढ़े गए संदर्भों का संदेह होता है, तो वह उन्हें मूल स्रोतों के विरुद्ध सत्यापित करता है और तय करता है कि लेख को स्वीकार करना है या अस्वीकार करना है। यदि आपने अभी तक कोई लक्षित पत्रिका नहीं चुनी है, तो एक journal finder जो आपकी पांडुलिपि को उन पत्रिकाओं से मिलाता है जो पहले से ही समान कार्य प्रकाशित कर रही हैं को आजमाना, उस पत्रिका की विशिष्ट नीति जाँचने से पहले, उपयोगी है।

इसके नीचे दिए गए नीति संबंधी प्रश्नों में से प्रत्येक का अपना अलग उपचार है। किसी लेख में AI उपयोग का खुलासा कैसे करें और एक तैयार खुलासा कथन टेम्पलेट को एक-एक करके प्रस्तुत किया गया है, और क्या किसी मॉडल को लेखक के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है का प्रश्न भी इसी तरह प्रस्तुत है। प्रवर्तन पक्ष पर यदि आप पकड़े जाते हैं तो क्या होता है और क्या humanizers स्वयं नीति का उल्लंघन करते हैं पर लेख हैं। पूर्ववर्ती प्रश्न, क्या निबंध लिखने के लिए AI का उपयोग करना बिल्कुल cheating माना जाता है, का उत्तर अपनी अलग पृष्ठ पर दिया गया है, और पत्रिका नीतियों की तुलना एक अलग लेख में की गई है।

इनमें से कोई भी बात एक ऐसे एकल नियम में नहीं सिमटती जिसे आप याद करके बार-बार उपयोग कर सकें, और यही उद्देश्य है, न कि शोध में कोई कमी। कुछ भी जमा करने से पहले अपनी संस्था और अपनी लक्षित पत्रिका के विशिष्ट पृष्ठ की जाँच करें, क्योंकि जो संस्करण महत्वपूर्ण था, वह इस लेख की तुलना में अधिक हाल में अद्यतन किया गया था।