本文发表于《上海体育大学学报》2026年第6期，由叶超、郭晴、傅维杰、谭广鑫和徐正旭共同撰写，随着人工智能技术全面渗透体育领域，传统体育知识生产模式迎来深刻变革。智能工具在提升科研效率、革新研究范式的同时，也带来学术原创弱化、伦理边界模糊、责任认定困难等诸多现实挑战。在此背景下，国内多位学者围绕人工智能介入体育知识生产的价值内涵、伦理困境与风险治理展开专题研讨，形成了一系列富有洞见的研究观点。本文以该专题论文为研读对象，系统梳理其研究脉络、核心内容与主要结论，剖析智能时代体育知识生产的机遇与隐患，总结人机协同发展的实践路径与伦理准则，以期为体育领域合理、规范运用人工智能，守护学术诚信、传承体育人文价值提供参考与借鉴。
一、研究背景
在数字技术飞速迭代的当下，以生成式人工智能为代表的智能技术全面渗透各行各业，深刻变革了传统知识生产、传播与应用模式，体育领域也迎来智能化转型的关键阶段。人工智能凭借大数据处理、深度学习、自然语言生成等能力，打破了体育知识生产原有的时空限制与能力壁垒，从文献梳理、数据分析、实验辅助到论文撰写、赛事研判、运动训练指导，全方位介入体育学术研究与大众体育实践，推动体育知识生产从传统人工主导模式，逐步转向人机协同的新型范式。
人工智能的介入为体育学科发展注入全新活力：一方面，AI 能够高效处理海量体育数据、整合跨领域文献、模拟运动场景、优化训练方案，大幅降低体育科研中重复性劳动的占比，提升知识产出效率，助力体育科研实现从经验假设驱动向数据密集驱动的范式升级，在竞技体育备战、运动康复、智慧体育装备研发等领域展现出巨大应用价值。另一方面，技术的快速普及也催生了一系列深层次问题。生成式内容的模式化输出稀释了体育学术原创性，AI“知识幻觉”易造成研究内容失真，人机分工模糊导致学术责任难以界定，AI代写、伪造数据、隐性抄袭等学术不端行为逐渐增多。同时，技术应用还带来体育人文价值弱化、学科主体性受冲击、伦理边界模糊等隐患。
在此背景下，如何正确定位人工智能在体育知识生产中的角色、划定清晰的伦理红线、化解各类伦理风险、平衡技术工具性与体育人文内核，成为当前体育学术界亟待解决的核心议题。基于这一现实诉求，多位国内体育领域学者开展专题研讨，围绕人工智能时代体育知识生产的价值重塑、伦理边界与风险治理展开系统探究，为行业规范发展提供理论参考与实践指引。
二、研究目的
本专题研究立足人工智能与体育学科深度融合的时代语境，综合多学科视角开展系统性剖析，整体研究目的分为四个层面。第一，厘清人工智能与体育知识生产的内在关系，辨析人机协同的发展趋势，明确 AI 不可替代的核心领域，重新审视体育学科在智能时代的价值内涵，完成体育知识生产的价值重构。第二，区分 AI 在体育专业化研究与日常化实践两大应用场景，界定差异化的伦理框架与行为准则，直面学术原创、论证深度、学术诚信等现实挑战，筑牢体育学术研究的伦理底线。第三，梳理人工智能介入体育知识生产过程中滋生的各类伦理风险，剖析风险形成的深层原因，按照风险属性完成分类归纳，构建适配体育领域的风险识别体系。第四，结合科研人员、期刊编辑、学术共同体等不同主体的职责，提出技术、制度、教育三位一体的风险治理路径，引导科研工作者转变角色认知，推动体育学术期刊完善监管机制，最终实现技术赋能而非技术替代，在智能技术与体育人文价值之间建立动态平衡，保障体育知识生产生态健康、有序、可持续发展，助力体育学自主知识体系建设。
三、研究方法
本文属于体育学科专题理论研究，综合运用专题研讨法、理论思辨法、案例分析法、文献归纳法等多种研究方法，形成多维度、全方位的研究体系。其一，专题研讨法。研究集结复旦大学、上海体育大学、浙大城市学院、华南师范大学、常州大学五所高校的专家学者，分别从人机关系、学术出版、科研变革、期刊监管、风险治理等不同细分视角开展交叉研讨，发挥不同研究方向的专业优势，实现观点互补、问题深挖。其二，理论思辨法。研究结合体育学、伦理学、社会学、认知科学、信息科学等多学科理论，围绕人机关系演化、体育具身性、学术伦理、科技伦理等命题展开逻辑推演，剖析 AI 介入体育知识生产的底层逻辑、价值冲突与伦理困境。其三，案例与行业实践分析法。文章援引国内外主流学术出版机构、体育类期刊发布的 AIGC 使用规范、检测标准与管理条例，结合跳水、冰雪运动、校园体育、民族传统体育等实际研究案例，以及全运会智慧体育应用场景，将理论分析与行业实操相结合，增强研究的现实指导性。其四，文献归纳法。梳理人工智能、体育知识生产、学术伦理、体育科技风险等相关前沿文献，总结当前学界研究共识与现存争议，立足已有研究成果开展延伸与深化，保证研究的学术延续性。
四、研究内容
本专题研究内容体系完整，围绕价值审思、伦理边界、风险治理三大核心板块层层展开，同时兼顾学科发展、主体职责、实践应用等多个维度。
第一部分为价值重构与人机关系解读。研究提出人机协同是必然发展趋势，总结出地方、身体、情感三大人工智能无法替代的核心要素：地方承载体育文化与集体记忆，身体的具身实践、肌肉记忆与默会知识是体育研究的根基，情感共鸣则贯穿体育社交、竞技、观赛全过程，三者共同构成体育不可动摇的人文内核。同时划分 AI 介入体育知识生产的二元场景：专业化体育研究以效率与研究深度为目标，AI 深度参与研究全流程；大众体育日常实践以个体体验与自主选择为核心，人机边界具备弹性化特征。此外，文章重新挖掘体育的调适价值，指出体育能够缓解智能技术带来的焦虑与压力，帮助人类在技术环境中回归身心平衡。
第二部分聚焦伦理边界与现实挑战。研究全面剖析AIGC对体育学术研究的冲击：一是学术原创性被稀释，AI 基于现有数据重组内容，易产出同质化、表层化文本；二是论证深度不足，线性化逻辑、“知识幻觉” 导致论据失真，难以体现科研的思辨过程；三是学术诚信边界模糊，AI 代写、隐瞒使用情况等行为形成学术不端灰色地带。在此基础上，明确多方主体的伦理要求：研究者需坚守学术主体性，主动披露 AI 使用细节，承担全部研究责任；学术期刊要出台明确规范，落实 AI 内容检测、双盲评审等制度，严守出版底线；同时强调体育学科需立足自身实操性、人文性、交叉性特征，规避 AI 短板，保持研究独特性。
第三部分为伦理风险分类与成因分析。研究将风险划分为普遍性风险与特殊性风险两大类。普遍性风险源于技术本身缺陷，表现为体育知识失真、内容肤浅化、价值祛魅，本质是 AI 无法理解体育的客观规律、语境内涵与人文价值。特殊性风险集中在学术出版场景，AI 介入打破了传统论文原创性、科学性、可归责性三大基本准则，算法黑箱、责任主体分散等问题，进一步加剧了学术监管难度。同时，研究警惕 AI 沦为利益工具，指出过度依赖技术会弱化体育学学科自主性，阻碍自主知识体系构建。
第四部分提出系统性风险治理策略。针对不同类型风险匹配对应解决方案：依靠技术革新补齐 AI 短板，搭建体育专业语料库、推广 AI 内容检测工具；完善制度规范，统一 AIGC 使用标准、学术不端认定规则与追责机制；开展数字素养与学术伦理教育，提升全体体育科研人员的风险识别与自律能力。
