学术不端行为正受到学术界的广泛关注，主要表现为数据造假、抄袭、操纵同行评议等行为。我国最早提及“学术不端”相关概率的政策文件是2002 年教育部出台的《关于加强学术道德建设的若干意见》，其中提及“学术风气不正、学术道德失范”。

        学术不端严格来说是学术示范的主官因素，即作者以个人主观意愿做出违背学术道德以谋求个人利益的行为。失范是指个人或群体无法通过规范化路径达到目标导致行为出现冲突的状态，因此学术失范还包含客观因素，即因客观因素导致的违反学术规范的行为，有学者将其定义为“技术性学术失范”。

        很多作者对学术不端产生的“技术性学术失范”了解较少，其主要在于两方面：一是标准的缺失。作者投稿期望能快速收到期刊的回复，以尽快考虑下一步的安排。但大多数期刊投稿进度的更新滞后，且缺乏透明度。例如，期刊若明确写到“来稿在三个月内未回复，作者可自行处理”。有的作者按照要求进行，但可能在半年后期刊通知文章已录用，而作者已将文章转投它刊。

        同行评审是保证文章质量的关键环节，一些知名期刊给评审专家固定的评议报告模板，以提升评议质量与效率。但不同的期刊对评议报告细节规范的界定有所不同，而评审专家可能不只负责一种期刊的评审工作。因此，评审专家在审稿时需要谨慎区分不同期刊的评议规则。小同行专家难寻、缺乏审稿标准这也是产生技术性学术失范的原因。

        二是AIGC等技术不当使用。AIGC生成内容因数据来源的真实性饱受争议，同时 AIGC 中的错误很难被发现，如果缺乏足够的检验依据，一些主观性问题就会导致研究者采纳错误的答案。目前多家学术出版机构(如 Nature arXiv)已发出声明：任何由大型语言模型工具(如 ChatGPT)单独或联合署名的文章都不会被接受，同时如果作者使用 AIGC，应在方法或致谢等适当部分标记出来。