本文聚焦AI领域存在的"学术不端数字炼金术"现象，揭示算法黑箱化、数据篡改、伦理审查缺失等学术不端行为对AI技术发展的系统性风险，研究表明，当前AI研究存在数据造假、模型偏见、成果夸大等问题，导致技术成果可信度危机，针对破局之道，提出三维解决方案：技术层面推动可解释AI与联邦学习发展，建立算法透明度