2026年6月下旬，一篇来自兰州大学等单位的论文在国内学术圈被反复转发。
事情的导火索很小，小到几乎令人发笑。一张图的右下角，没擦掉的"豆包AI生成"水印。
这篇论文题为《Electrostatic gating synergizing with size sieving: A MOF-Based nanofiltration membrane for mitigating the permeability-selectivity trade-off in lithium recovery》，2026年2月在线发表于膜科学领域的老牌期刊《Journal of Membrane Science》。
该刊在JCR的Engineering, Chemical和Polymer Science两个学科类别中均为Q1。论文研究的是从盐湖卤水中回收锂的MOF基纳滤膜，这是当下材料和新能源交叉领域的热门方向。
第一作者单位为兰州大学化学化工学院，共同通讯包括兰州大学杨某某、青海师范大学鲁某、陕西科技大学方某。
一张图，两处硬伤
读者注意到的第一处问题，是论文Fig.2右下角赫然印着"豆包AI生成"字样。
豆包是字节跳动旗下的生成式AI产品。它的水印出现在一篇正式发表的化学论文图表上，本身已经足够刺眼。
对比2025年12月发布在SSRN平台的预印本可以发现，正式版与预印本中的对应曲线整体形状、各吸收峰和谷值的位置基本一致，没有曲线被新增、删减、平移或重绘的明显痕迹。改动主要集中在样品名称标签，比如预印本中的"PEI""PEI-UiO-67-NH₂"，在正式版中被改成了"PA""PA-UiO-67-NH₂"。
仅凭目前的图像比对，还不能断言AI伪造或改写了FTIR、XRD的实验曲线本身。但这并不能为作者团队解套。
爱思唯尔旗下的《Journal of Membrane Science》在作者指南中明确规定，不允许使用生成式AI或AI辅助工具创建或修改投稿论文中的图片。这是近两年Elsevier、Nature、Science等主要出版集团对AI生成图像的统一红线。
哪怕作者只是用豆包"换个标签名"，从规则角度也已经踩线。
第二处问题更严重，落在Fig.4。
按图注，e、f两幅SEM图分别代表两种不同样品，e是加入UiO-67-NH₂后的膜，f是再进一步加入CC后的复合膜。两图均标有1 μm比例尺，理论上应是两次独立成像。
但读者将e图按一定比例缩小后发现，其左下至中部的大面积纹理，与f图中对应区域的多个颗粒团、亮斑、暗区和边缘走向高度吻合。如果f图确实包含e图缩小后的同源画面，那么"加入CC后表面结构发生变化"这一核心论证，就失去了独立的显微证据。
值得一提的是，这一图像重合并非正式发表阶段才出现，在SSRN预印本中（对应编号为Fig.5）就已存在。也就是说，从作者初稿、同行评审到最终刊出，没有任何一道关口把它拦下。
造假可以敷衍到什么程度
把这两处疑点叠在一起，呈现出的是一种近乎敷衍的造假姿态。
AI生成的水印居然没有被擦干净，复用的SEM图甚至懒得在缩放比例上做做手脚。作者团队没花心思掩饰，而审稿人和编辑也没把基本的图像核查做到位。
这并不是孤例。Nature在2024年的一项调查中指出，2023年全球被撤稿的科研论文已突破1万篇，创历史新高，其中相当一部分与图像问题和"论文工厂"有关。整改图像不端的工具如Imagetwin、Proofig近年来被多家大型出版社引入，但实际部署仍远未覆盖所有期刊和稿件。
国际科研诚信组织COPE在2023年专门发布了关于生成式AI使用的指引，强调AI不得列为作者，且在图像、数据生成层面应被严格限制。Elsevier随后也更新政策，明确禁止用生成式AI制作或编辑研究性图表，只允许在排版美化等极有限的场景下使用。
按照这些公开规则，本案中作者团队的做法基本属于"明知不可为而为之"。
更尴尬的是顶刊光环。《Journal of Membrane Science》是膜分离领域被引用最频繁的期刊之一，常年位列Q1，影响因子在膜科学类目中长期靠前。
如果连这种水印未擦、缩放未改的瑕疵都能在它的同行评审流程中走完一整轮，那么所谓"Q1顶刊把关严谨"的承诺，确实需要在读者心里打上一个折扣。
谁该为此负责
舆论目前最容易聚焦的，是涉事作者。从学术不端的角度，他们当然要为之负责，所在单位也应当依规启动调查。
但这件事真正值得行业反思的，是它暴露出的体系性松动。同行评审在面对AI生成内容时，几乎处于赤手空拳的状态。多数审稿人没有获得AI图像检测工具，也没有接受过相应的培训。
出版社在政策上写得很严，技术配套却跟不上。期刊编辑部、稿件管理系统、图像复用检测软件之间，仍然存在大量盲区。
被这场风波打疼的不只是兰州大学，也不只是这一本期刊。整个以SCI分区和影响因子为评价核心的体系，都在被这张未擦干净的水印质问。
读者对期刊分区的过度迷信，确实到了该祛魅的时候。一个领域里某本期刊能不能称得上"顶刊"，不应只看数据库里的那个分区标签，而应看它在最基础的诚信审查上能不能站得住脚。
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