独立期刊编辑每天要面对一个无解的困境：手工核查论文图片完整性，工作量大到不可能完成；但放任不管，一旦漏过篡改图像，既浪费审稿人时间，又可能最终撤稿，直接摧毁期刊信誉。AI自动化正在成为这道防线的第一道关卡——但用法错了，反而更糟。

核心原则只有四个字："标记，不判案"。

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这不是技术妥协，而是角色分工。AI的任务不是拒稿，而是充当高效的筛选助手，把潜在问题高亮出来，等待人类专家判断。输出必须二选一：要么"通过"，稿件继续流转；要么"标记待审"，启动人工核查。后者绝不等于"拒绝"，只意味着"需要调查"。

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具体怎么操作？假设你的AI工具（比如Proofig）扫描投稿PDF后，标记出两个图块之间存在旋转/翻转重复。按框架执行：不拒稿，打开PDF，查看并排对比，然后问情境问题——这是作者注明的合法复用，还是同一图像被伪装成两个不同实验？

落地需要三步：

第一，确保投稿系统输出标准化PDF格式，这是绝大多数图像核查AI工具的前置条件。

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第二，制定内部审查清单，指导编辑处理"标记待审"结果：查看标记位置和范围，判断是轻微/可解释问题，还是严重问题如不当克隆，再决定是否在送审前寻求作者澄清。

第三，工具接入工作流——"通过"路径自动推进至查重或编辑评估，"标记"路径则分流至人工直接审查。

用AI做初筛，把压垮人的任务变成可管理、可复现的流程。守住"标记，不判案"的边界，才能既保护期刊声誉和审稿人时间，又保留复杂决策必需的人类判断。目标是更警觉，而非自动拒稿。