Litnet

Foto-erkenning: Igor Omilaev op Unsplash. ©2023 Igor Omilaev. Gepubliseer op 17 September 2023. Gepubliseer onder die gratis lisensie-voorwaardes van Pixabay.

1. Inleiding

KI skep groot uitdagings en gevare binne die akademiese omgewing, maar kom ook met potensiaal. Daarom is dit nodig dat daar deurlopend gesprekke gevoer word oor die gebruik van KI binne hierdie omgewing, veral met die oog daarop om wetenskaplike integriteit te behou, sonder dat ’n mens KI se voordele misken. Daar het reeds ’n groot aantal publikasies oor KI en etiese uitdagings binne die akademiese omgewing verskyn – sommiges deur my op LitNet (2023, 2025, 2026) – maar dit bly ’n probleem waaroor daar geen eenstemmigheid of finale oplossing bestaan nie. Die huidige artikel verskaf daarom ’n breë perspektief op die debat.

........

Hierdie artikel gebruik KI in die vorm van Google se NotebookLM om ’n breë oorsig oor die etiese en onetiese gebruike van KI vir akademiese skryfwerk te verskaf, soos gegrond in ’n groot hoeveelheid akademiese literatuur oor die onderwerp. Die fokus val op akademiese skryfwerk wat aan vaktydskrifte voorgelê word, nie studente se werkstukke nie, alhoewel dit ook betrekking op laasgenoemde het.

.........

Hierdie artikel gebruik KI in die vorm van Google se NotebookLM om ’n breë oorsig oor die etiese en onetiese gebruike van KI vir akademiese skryfwerk te verskaf, soos gegrond in ’n groot hoeveelheid akademiese literatuur oor die onderwerp. Die fokus val op akademiese skryfwerk wat aan vaktydskrifte voorgelê word, nie studente se werkstukke nie, alhoewel dit ook betrekking op laasgenoemde het.

2. Metodes

Brondokumente is vir die huidige oorsig met behulp van ’n soektog op Google Scholar versamel. Dokumente is tussen 15 en 19 Junie 2026 versamel, met die soekstring [ethical use AND generative artificial intelligence AND academic writing]. Resultate is beperk tot publikasies sedert 2023, aangesien ChatGPT in November 2022 vrygestel is en etiese kwessies rondom die gebruik van skeppende KI hoofsaaklik daarna ontstaan het. Alle publikasies is verder met die hand uitgesoek vir gepastheid vir die onderwerp. In totaal is daar 124 publikasies versamel.

Na brondokumente versamel is, is hulle ingevoer in NotebookLM ten einde breë tendense rekenaarmatig te kan onttrek. NotebookLM is ’n KI-gesteunde notaboek wat deur Google ontwikkel is om gebruikers te help om hul eie dokumente te ontleed en op te som, en dit word aangedryf deur Google se Gemini-groottaalmodel. Anders as gewone Gemini beperk NotebookLM sy antwoorde tot die versameling dokumente wat aan hom verskaf is, wat beteken dat ’n mens beheer het oor die aard en betroubaarheid van brondokumente.

Ten einde wetenskaplike integriteit en kopiereg te beskerm, is die ontleding gedoen binne ’n gelisensieerde, betaalde Google Workspace-omgewing. Dit verseker dat die data streng privaat gebly het en nie vir die opleiding van eksterne KI-modelle gebruik is nie. Die gebruik van die platform het uitsluitlik gedien as ’n plaaslike Teks- en Datamynbou-werktuig om oorkoepelende temas te identifiseer.

.........

Ten einde wetenskaplike integriteit en kopiereg te beskerm, is die ontleding gedoen binne ’n gelisensieerde, betaalde Google Workspace-omgewing. Dit verseker dat die data streng privaat gebly het en nie vir die opleiding van eksterne KI-modelle gebruik is nie. Die gebruik van die platform het uitsluitlik gedien as ’n plaaslike Teks- en Datamynbou-werktuig om oorkoepelende temas te identifiseer.

........

Prakties laai ’n mens die dokumente op NotebookLM, rig ’n navraag, en NotebookLM beantwoord die vraag en wys die gebruiker in watter brondokumente en in watter paragrawe hy inligting gevind het. Hierdie wyse waarop die koppelvlak saamgestel is, moedig die gebruiker aan om te kontroleer of NotebookLM inligting akkuraat uit bronne weergee. Dit moedig ook die gebruiker aan om bronverwysings te gebruik, wat verder die risiko van plagiaat verminder. Dit word egter aan die gebruiker self oorgelaat om volledige bronverwysings by te voeg. Alle inteks verwysings, interpretasies en finale stellings is handmatig deur my gekontroleer en geverifieer teenoor die oorspronklike bronne om KI-hallusinasies uit te skakel, waarna ek self volledige bronverwysings bygevoeg het. NotebookLM het geen foute in die huidige eksperiment gemaak nie.

Ek het vir NotebookLM twee eenvoudige opdragte gegee wat aan die hand van die korpus van 124 publikasies beantwoord is:

1. Lys die tien onetiese gebruike van skeppende kunsmatige intelligensie vir akademiese skryfwerk en vir wetenskaplike navorsing wat die meeste in bronne genoem word.

2. Lys die tien etiese gebruike van skeppende kunsmatige intelligensie vir akademiese skryfwerk en vir wetenskaplike navorsing wat die meeste in bronne genoem word.

NotebookLM se antwoorde word hier onder byna verbatim weergegee, slegs met vervanging van Klassieke woorde met Germaanses ter wille van LitNet se stylriglyne.

3. Resultate

3.1 Die tien onetiese gebruike van skeppende KI vir akademiese skryfwerk en vir wetenskaplike navorsing

In antwoord op vraag 1 het NotebookLM die volgende tien onetiese gebruike uit die literatuur saamgestel. Ek verskaf NotebookLM se antwoord tesame met die bronverwysings wat ek bygevoeg het, sowel as ’n kort kommentaar oor elkeen. Slegs die bronne wat NotebookLM gebruik het, is ingesluit. Alhoewel 124 bronne aan NoteBookLM verskaf is, het hy slegs 34 vir sy antwoorde gebruik.

1. Plagiaat en die voorhou van ander se werk as eie: Die doelbewuste kloning en herformulering van bestaande idees, wat lei tot akademiese oneerlikheid (Dergaa, Chamari, Zmijewski en Ben Saad 2023; Chetwynd 2024; Dinçer 2024; Ganjavi, Eppler, Pekcan, Biedermann, Abreu, Collins, Gill en Cacciamani 2024; Hutson 2024; Pereira, Reis, Ulbricht en Santos 2024).

Wanneer KI gebruik word om ander mense se werk te herskryf sodat plagiaatopsporingsmeganismes omseil word, en wanneer daardie herskrywing dan as eie werk aangebied word, is dit uiteraard oneerlik.

2. Die fabrikasie en vervalsing van navorsingsdata: Die onetiese gebruik van KI om vals, sintetiese of gemanipuleerde datastelle en resultate te skep waar geen werklike wetenskaplike ondersoek plaasgevind het nie (Chauhan en Currie 2024; Chetwynd 2024; Dinçer 2024; Andersen, Degn, Fishberg, Graversen, Horbach, Schmidt, Schneider en Sørensen 2025).

........

Hierdie is ’n voor die hand liggende onetiese praktyk. KI kan nie gebruik word om data te skep en dit dan te ontleed asof dit werklike data is nie.

.........

Hierdie is ’n voor die hand liggende onetiese praktyk. KI kan nie gebruik word om data te skep en dit dan te ontleed asof dit werklike data is nie. Hierdie misbruik moet egter nie verwar word met ’n studie wat spesifiek KI se antwoorde bestudeer nie.

3. Die skep van valse verwysings en aanhalings: Die gebruik van KI-stelsels wat ongekontroleerd niebestaande (gehallusineerde) bronne, outeurs en verwysings uitdink en dit as feitelike stawingsmateriaal aanbied (Dinçer 2024; Kim 2024; Hsu, Hakouz en Fotouhi 2025; Cleland, Driessen, Masters, Lingard en Maggio 2026).

KI is bekend daarvoor dat dit bronne versin, en wanneer dit nie gekontroleer word nie, ontstaan die risiko dat niebestaande bronne in wetenskaplike publikasies opgeneem word. Die voorkoms van sulke bronne is een van die duidelikste aanduidings daarvan dat KI ongekontroleerd gebruik is.

4. Onverklaarde en verborge gebruik van KI: Die versuim deur navorsers of studente om op ’n deursigtige wyse te verklaar dat hulle KI-gereedskap in hul navorsingsproses of vir die skryf van ’n verslag gebruik het (Blau, Cerf, Enriquez, Francisco, Gasser, Gray, Greaves, Grosz, Jamieson, Haug, Hennessy, Horvitz, Kaiser, London, Lovell-Badge, McNutt, Minow, Mitchell, Ness, Parthasarathy en Witherell 2024; BaHammam 2025; Gao, Yu, Gao, Hua, Hui, Gao en Yin 2025; Cleland ea 2026).

Hierdie is ’n problematiese kwessie, omdat daar nie eenstemmigheid bestaan oor hoeveel KI-gebruik verklaar moet word nie. Gewoonlik word kleiner vorme van skryfhulp, byvoorbeeld spelling en grammatika, nie gesien as KI-gebruik wat verklaar moet word nie, maar vaktydskrifte verskil. Sien veral Yoo (2025), Cleland ea (2026) en Resnik en Hosseini (2026) in hierdie verband. Die huidige oorsig verklaar die gebruik van NoteBookLM duidelik, omdat hierdie gebruik van KI as noemenswaardig gesien word.

5. Onbehoorlike toekenning van skrywerskap: Om ’n KI-stelsel (soos ChatGPT) as ’n skrywer of medeskrywer te lys, of om as menslike navorser te versuim om ten volle wetenskaplike, morele en regsaanspreeklikheid te aanvaar vir die inhoud wat deur KI geskep is (Bozkurt 2024; Dogru, Line, Hanks, Acikgoz, Abbott, Bakir, Berbekova, Bilgihan, Iskender, Kizildag, Lee, Lee, McGinley, Mody, Onder, Ozdemir en Suess 2024; Pereira ea 2024; Ateriya, Sonwani, Thakur, Kumar en Verma 2025).

KI-stelsels is aanvanklik as skrywers van artikels gelys, maar die praktyk is nie meer aanvaarbaar nie, omdat KI-stelsels nie verantwoordelikheid kan aanvaar vir wat geskryf is nie. Die mens bly altyd aanspreeklik vir die inhoud van die teks.

6. Beeldmanipulasie en die skep van wetenskaplike "deepfakes": Die onetiese skepping of wysiging van wetenskaplike beelde, diagnostiese foto’s, of grafieke om data visueel te vervals sodat dit by ’n spesifieke hipotese pas (Chauhan en Currie 2024; Chetwynd 2024; Andersen ea 2025; Yoo 2025).

Hierdie is ook ’n voor die hand liggende misbruik van KI. KI mag wel vir datavisualisasie gebruik word, mits dit deur ’n mens nagegaan is en op werklike data gegrond is.

7. Die verspreiding van feitelike foute en "hallusinasies": Die onkritiese en nalatige aanvaarding van inligting van KI-stelsels af wat lei tot die publikasie van feitelik verkeerde inligting, onakkuraathede en misleidende stellings in die wetenskaplike rekord (Bozkurt 2024; Chetwynd 2024; Tang, Li, Kwok, Cao, Luong en Tam 2024; Cheng, Calhoun en Reedy 2025; Rentier 2025).

Alle KI-stelsels kan foute maak, en wanneer inligting vanaf KI-stelsels gebruik word sonder om dit te kontroleer, word die geleentheid geskep vir onwaarhede om die wetenskaplike diskoers te besoedel. Dit geld ook vir die KI-opsomming wat ontvang word wanneer ’n mens deesdae ’n Google-soektog uitvoer: Alle inligting wat deur middel van KI ontvang word, moet gekontroleer word en nie net aanvaar word as akkuraat nie.

8. Die onetiese manipulasie van data-ontleding: Die gebruik van KI se massiewe verwerkingskapasiteit om duisende veranderlikes te toets net om ’n statisties beduidende (maar betekenislose) korrelasie te vind, asook om hipoteses eers na die tyd aan te pas (Chauhan en Currie 2024; Bjelobaba, Waddington, Perkins, Foltýnek, Bhattacharyya en Weber-Wulff 2025).

Soos met die vervalsing van data is hierdie ’n voor die hand liggende onetiese misbruik van KI.

9. Die voortplanting van algoritmiese vooroordele: Die onverskillige gebruik van KI-modelle wat inherent gebrekkig of bevooroordeeld is, wat lei tot die onbewustelike insluiting van rassistiese, kulturele of geslagsvooroordele in wetenskaplike literatuur of data-interpretasies (Blau ea 2024; Chetwynd 2024; Tang, Cooper en Nielsen 2024; Ajiye en Omokhabi 2025; Cheng, Calhoun en Reedy 2025).

KI-stelsels, wat op menslike data opgelei is, kan soms bevooroordeelde antwoorde verskaf. Soos met hallusinasies moet alles wat vanaf KI-stelsels ontvang word, nagegaan word.

10. Kopieregskendings en die verbreking van intellektuele-eiendomsregte: Die oplaai van vertroulike, ongepubliseerde data of navorsing in oop KI-modelle, asook die skepping van tekste wat ongemagtig gebaseer is op kopieregbeskermde materiaal wat in die KI se afrigtingsdata gebruik is (Al-kfairy, Mustafa, Kshetri, Insiew en Alfandi 2024; Pereira ea 2024; Tang, Cooper en Nielsen 2024; Gao ea 2025).

Hierdie aspek het veral betrekking op die ewekniebeoordelingsproses, waar redakteurs en keurders dit mag goeddink om voorleggings deur KI-stelsels te laat evalueer. Ongepubliseerde materiaal mag nie op oop KI-stelsels gelaai word nie. Dieselfde geld vir gepubliseerde materiaal waarop daar kopiereg is. Vir die huidige oorsig is daar juis gebruik gemaak van ’n geslote stelsel om nie kopiereg te skend nie.

3.2 Die tien etiese gebruike van skeppende KI vir akademiese skryfwerk en vir wetenskaplike navorsing

In antwoord op vraag 2 het NotebookLM die volgende tien gebruike uit sy korpus dokumente saamgestel. Soos in die vorige afdeling verskaf ek die bronverwysings en ’n kort kommentaar.

1. Taalversorging en taalverbetering (veral vir niemoedertaalsprekers): Die etiese gebruik van KI om grammatika, spelling, sintaksis en styl te korrigeer of te verfyn, wat akademiese tekste meer leesbaar en professioneel maak en ongelykhede in wetenskaplike publikasie verminder (Park 2023; Khalifa en Albadawy 2024; Tang, Cooper en Nielsen 2024).

KI mag gebruik word om die taal van ’n manuskrip te verbeter, en in die meeste gevalle hoef hierdie KI-gebruik nie verklaar te word nie. Dit sou immers vreemd wees om te verklaar dat ’n artikel met behulp van Microsoft Word geskryf is, wat ook KI gebruik vir hulp met spelling, grammatika en styl.

2. Die opsomming en sintese van wetenskaplike literatuur: Die verwerking van groot hoeveelhede inligting en akademiese artikels om kernbevindings vinnig op te som, data te onttrek en ’n doeltreffende literatuuroorsig saam te stel (Khalifa en Albadawy 2024; Granjeiro, Cury, Cury, Bueno, Sousa-Neto en Estrela 2025).

Vir hierdie gebruik is dit egter belangrik dat inligting wat vanaf ’n KI-stelsel verkry word, deeglik nagegaan word, en dat bronne korrek vermeld moet word. Indien dit gedoen word, kan KI ’n groot rol speel daarin dat inligtingsoorlading aangespreek word.

3. Dinkskrums ("brainstorming") en die skep van idees: Die gebruik van KI in die vroeë stadiums van navorsing om nuwe navorsingsidees te skep, gapings in die literatuur te identifiseer, en te help met die formulering van nuwe hipoteses en navorsingsvrae (Khalifa en Albadawy 2024).

In hierdie opsig funksioneer KI as ’n ingeligte klankbord, bykans soos ’n kollega.

4. Die strukturering en uiteensetting van tekste: Om KI in te span om logiese raamwerke, opskrifte en die algehele struktuur van ’n navorsingsverslag, voorstel of artikel te beplan vir ’n samehangende akademiese vloei (Khalifa en Albadawy 2024; Pereira ea 2024).

Hierdie gebruik behels bloot die skepping van ’n raamwerk, en alhoewel dit waarde toevoeg, is dit nie ’n problematiese toepassing van KI nie.

5. Die oorkom van skrywersblok: Om KI in te span om aanvanklike konsepte of gedagtes voor te stel wat navorsers help om die kreatiewe hindernisse en frustrasies van die wit bladsy te deurbreek om met hul skryfwerk te begin (Lin 2023; Mohamed Eldakar, Khafaga Shehata en Abdelrahman Ammar 2025; White 2025).

Hierdie punt sluit by die vorige punt aan.

6. Data-ontleding en die skryf van rekenaarkode: Die gebruik van KI vir die skryf, nagaan en ontfouting ("debugging") van programmeringskode om groot datastelle of ingewikkelde statistiese en kwalitatiewe ontledings asook patroonherkenning vinniger en akkurater uit te voer (Dinçer 2024; Dogru ea 2024; Andersen ea 2025).

Alhoewel KI-stelsels nie betroubaar is vir statistiese ontledings nie, kan dit byvoorbeeld help om funksies en rekenaarkode saam te stel om data mee te ontleed, byvoorbeeld deur funksies in Microsoft Excel te skep vir data-ontleding.

7. Verwysingsbestuur en formatering: Om KI as instrument te gebruik om bronne akkuraat te organiseer en inlyn aanhalings sowel as die bibliografie of verwysingslys outomaties volgens spesifieke joernaal- of akademiese stylriglyne te formateer (Gallent Torres, Zapata González en Ortego Hernando, 2023; Subaveerapandiyan, Kalbande en Ahmad, 2025).

In hierdie opsig dupliseer die voorgestelde toepassing van KI dit wat reeds lankal deur platforms soos Mendeley, Zotero en Qiqqa gedoen word.

8. Datavisualisering en die skep van multimedia-elemente: Die gebruik van KI vir die samestelling en integrasie van visuele voorstellings, soos grafieke, tabelle, figure of selfs plakkate en skyfies, om komplekse statistiese resultate of navorsingsbevindings meer toeganklik te maak (Khalifa en Albadawy 2024).

KI kan vir grafiese opsommings of plakkaatvoorstellings gebruik word, mits dit gekontroleer en erken word.

9. Vertaling van navorsingsmateriaal: Die outomatiese en akkurate vertaling van akademiese tekste of data tussen verskillende tale om globale kommunikasie, internasionalisering en beter toegang tot wetenskaplike bronne te ontsluit (Dinçer 2024; Khalifa en Albadawy 2024; Pereira ea 2024).

KI verskaf in hierdie opsig die geleentheid om bevindinge te ontsluit wat in ander tale gepubliseer is, wat die silo’s wat voorheen bestaan het, afbreek.

10. Terugvoer, ewekniebeoordeling en hersiening: Die etiese gebruik van KI as ’n "virtuele tutor" of medewerker om vroeë terugvoer op ’n konsep te verskaf, swakpunte en logiese foute in argumente uit te wys, en om skrywers te help om hul eie manuskripte krities te verfyn voordat dit formeel ingedien word (Lin 2023; Khalifa en Albadawy 2024; White 2025).

In hierdie opsig funksioneer KI weer eens soos ’n ingeligte klankbord: In plaas daarvan om kollegas se tyd in beslag te neem, kan KI gebruik word om terugvoer op eie werk te verskaf. Let wel dat dit hier om eie werk gaan en nie die beoordeling van ander se werk nie.

4. Slot

Die onetiese gebruik van KI in die akademie bly ’n uitdaging, maar ’n mens moenie die geleenthede uit die oog verloor nie. Die etiese toepassings van KI wat in hierdie artikel genoem is, het die potensiaal om die kwaliteit en toeganklikheid van navorsing te verbeter. Die probleem is nie KI self nie, maar eerder die misbruik daarvan. Dit kom egter vir my voor of daar twee vorme van onetiese KI-gebruik is: oneerlikheid en onkunde. Die eerste vorm sluit toepassings in soos om ander se werk te herskryf en as jou eie werk aan te bied, data te vervals en ’n ongekontroleerde literatuuroorsig met KI te probeer skep. Die tweede geval kan insluit om KI-antwoorde as betroubaar te sien, die voortplanting van algoritmiese vooroordele en kopieregskending. In die eerste geval is dit belangrik om die oneerlike gebruik van KI te identifiseer en sulke mense te straf, maar in die tweede geval lyk opleiding en inligting vir my na ’n meer geskikte oplossing. Dít is juis hoekom deurlopende gespreksvoering hieromtrent nodig is, sodat ons die norme vir die etiese gebruik van KI kan vestig.

Bibliografie

Ajiye, OT en AA Omokhabi. 2025. The potential and ethical issues of artificial intelligence in improving academic writing. ShodhAI. Journal of Artificial Intelligence, 2(1). DOI: 10.29121/shodhai.v2.i1.2025.24.

Al-kfairy, M, D Mustafa, N Kshetri, M Insiew en O Alfandi. 2024. Ethical challenges and solutions of generative AI: an interdisciplinary perspective. Informatics, 11(3):58. DOI: 10.3390/informatics11030058.

Andersen, JP, L Degn, R Fishberg, EK Graversen, SPJM Horbach, EK Schmidt, JW Schneider en MP Sørensen. 2025. Generative Artificial Intelligence (GenAI) in the research process – a survey of researchers’ practices and perceptions. Technology in Society, 81:102813. DOI: 10.1016/j.techsoc.2025.102813.

Ateriya, N, NS Sonwani, KS Thakur, A Kumar en SK Verma. 2025. Exploring the ethical landscape of AI in academic writing. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 15(1):36. DOI: 10.1186/s41935-025-00453-1.

BaHammam, A. 2025. The transparency paradox: Why researchers avoid disclosing AI assistance in scientific writing. Nature and Science of Sleep, 17:2569–74. DOI: 10.2147/NSS.S568375.

Bjelobaba, S, L Waddington, M Perkins, T Foltýnek, S Bhattacharyya en D Weber-Wulff. 2025. Maintaining research integrity in the age of GenAI: an analysis of ethical challenges and recommendations to researchers. International Journal for Educational Integrity, 21(1):18. DOI: 10.1007/s40979-025-00191-w.

Blau, W, VG Cerf, J Enriquez, JS Francisco, U Gasser, ML Gray, M Greaves, BJ Grosz, KH Jamieson, GH Haug, JL Hennessy, E Horvitz, DI Kaiser, AJ London, R Lovell-Badge, MK McNutt, M Minow, TM Mitchell, S Ness, S Parthasarathy en M Witherell. 2024. Protecting scientific integrity in an age of generative AI. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 121(22). DOI: 10.1073/pnas.2407886121.

Bozkurt, A. 2024. GenAI et al: Cocreation, authorship, ownership, academic ethics and integrity in a time of generative AI. Open Praxis, 16(1):1–10. DOI: 10.55982/openpraxis.16.1.654.

Chauhan, C en G Currie. 2024. The impact of generative artificial intelligence on research integrity in scholarly publishing. The American Journal of Pathology, 194(12):2234–8. DOI: 10.1016/j.ajpath.2024.10.001.

Cheng, A, A Calhoun en G Reedy. 2025. Artificial intelligence-assisted academic writing: recommendations for ethical use. Advances in Simulation (London, England), 10(1):22. DOI: 10.1186/s41077-025-00350-6.

Chetwynd, E. 2024. Ethical use of artificial intelligence for scientific writing: current trends. Journal of Human Lactation, 40(2):211–5. DOI: 10.1177/08903344241235160.

Cleland, J, E Driessen, K Masters, L Lingard en LA Maggio. 2026. When and how to disclose AI use in academic publishing: AMEE Guide No.192. Medical Teacher, 48(4):542–53. DOI: 10.1080/0142159X.2025.2607513.

Dergaa, I, K Chamari, P Zmijewski en H Ben Saad. 2023. From human writing to artificial intelligence generated text: Examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing. Biology of Sport / Institute of Sport, 40(2):615–22. DOI: 10.5114/biolsport.2023.125623.

Dinçer, S. 2024. The use and ethical implications of artificial intelligence in scientific research and academic writing. Educational Research & Implementation, 1(2):139–44. DOI: 10.14527/edure.2024.10.

Dogru, T, N Line, L Hanks, F Acikgoz, J Abbott, S Bakir, A Berbekova, A Bilgihan, A Iskender, M Kizildag, M Lee, W Lee, S McGinley, M Mody, I Onder, O Ozdemir en C Suess. 2024. The implications of generative artificial intelligence in academic research and higher education in tourism and hospitality. Tourism Economics, 30(5):1083–94. DOI: 10.1177/13548166231204065.

Gallent Torres, C, A Zapata González en JL Ortego Hernando. 2023. El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2). DOI: 10.30827/relieve.v29i2.29134.

Ganjavi, C, MB Eppler, A Pekcan, B Biedermann, A Abreu, GS Collins, IS Gill en GE Cacciamani. 2024. Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: bibliometric analysis. British Medical Journal (Clinical Research ed), 384. DOI: 10.1136/bmj-2023-077192.

Gao, R, D Yu, B Gao, H Hua, Z Hui, J Gao en C Yin. 2025. Legal regulation of AI-assisted academic writing: challenges, frameworks, and pathways. Frontiers in Artificial Intelligence, 8:1546064. DOI: 10.3389/frai.2025.1546064.

Granjeiro, JM, AADB Cury, JA Cury, M Bueno, MD Sousa-Neto en C Estrela. 2025. The future of scientific writing: AI tools, benefits, and ethical implications. Brazilian Dental Journal, 36. DOI: 10.1590/0103-644020256471.

Hsu, H-Y, A Hakouz en G Fotouhi. 2025. Towards responsible generative AI in academia: a synthesis of AI policies on academic writing in the field of educational research. AI and Ethics, 5(5):5467–84. DOI: 10.1007/s43681-025-00794-6.

Hutson, J. 2024. Rethinking plagiarism in the era of generative AI. Journal of Intelligent Communication, 4(1). DOI: 10.54963/jic.v4i1.220.

Khalifa, M en M Albadawy. 2024. Using artificial intelligence in academic writing and research: an essential productivity tool. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 5:100145. DOI: 10.1016/j.cmpbup.2024.100145.

Kim, S-J. 2024. Research ethics and issues regarding the use of ChatGPT-like artificial intelligence platforms by authors and reviewers: a narrative review. Science Editing, 11(2):96–106. DOI: 10.6087/kcse.343.

Lin, Z. 2023. Why and how to embrace AI such as ChatGPT in your academic life. Royal Society Open Science, 10(8):230658. DOI: 10.1098/rsos.230658.

Mohamed Eldakar, MA, AM Khafaga Shehata en AS Abdelrahman Ammar. 2025. What motivates academics in Egypt toward generative AI tools? An integrated model of TAM, SCT, UTAUT2, perceived ethics, and academic integrity. Information Development, 41(3):747–765. DOI: 10.1177/02666669251314859.

Park, SH. 2023. Use of generative artificial intelligence, including large language models such as ChatGPT, in scientific publications: policies of KJR and prominent authorities. Korean Journal of Radiology,  24(8):715–8. DOI: 10.3348/kjr.2023.0643.

Pereira, R, IW Reis, V Ulbricht en N dos Santos. 2024. Generative artificial intelligence and academic writing: an analysis of the perceptions of researchers in training. Management Research. Journal of the Iberoamerican Academy of Management, 22(4):429–450. DOI: 10.1108/MRJIAM-01-2024-1501.

Rentier, ES. 2025. To use or not to use: Exploring the ethical implications of using generative AI in academic writing. AI and Ethics, 5(3):3421–5. DOI: 10.1007/s43681-024-00649-6.

Resnik, DB en M Hosseini. 2026. Disclosing artificial intelligence use in scientific research and publication: When should disclosure be mandatory, optional, or unnecessary?. Accountability in Research, 33(2):2481949. DOI: 10.1080/08989621.2025.2481949.

Senekal, BA. 2023. Tien etiese en praktiese gebruike van ChatGPT vir akademiese skryfwerk in Afrikaans. https://www.litnet.co.za/tien-etiese-en-praktiese-gebruike-van-chatgpt-vir-akademiese-skryfwerk-in-afrikaans (22 Junie 2026 geraadpleeg).

—. 2025. Skeppende KI se uitdagings en oplossings vir akademiese vaktydskrifte. https://www.litnet.co.za/skeppende-ki-se-uitdagings-en-oplossings-vir-akademiese-vaktydskrifte (22 Junie 2026 geraadpleeg).

—. 2026. Gedagtes rondom die Universiteit van die Vrystaat (UV) se gewysigde KI-beleid. https://www.litnet.co.za/universiteitseminaar-gedagtes-rondom-die-universiteit-van-die-vrystaat-uv-se-gewysigde-ki-beleid (22 Junie 2026 geraadpleeg).

Subaveerapandiyan, A, D Kalbande en N Ahmad. 2025. Perceptions of effectiveness and ethical use of AI tools in academic writing: a study among PhD scholars in India. Information Development, 41(3):728–46. DOI: 10.1177/02666669251314840.

Tang, A, K-K Li, KO Kwok, L Cao, S Luong en W Tam. 2024. The importance of transparency: Declaring the use of generative artificial intelligence (AI) in academic writing. Journal of Nursing Scholarship, 56(2):314–8. DOI: 10.1111/jnu.12938.

Tang, K-S, G Cooper en W Nielsen. 2024. Philosophical, legal, ethical, and practical considerations in the emerging use of generative AI in academic journals: guidelines for research in science education (RISE). Research in Science Education, 54(5):797–807. DOI: 10.1007/s11165-024-10192-3.

White, RR. 2025. Generative artificial intelligence tools in journal article preparation: a preliminary catalog of ethical considerations, opportunities, and pitfalls. JDS Communications, 6(3):452–7. DOI: 10.3168/jdsc.2024-0707.

Yoo, J-H. 2025. Defining the boundaries of AI use in scientific writing: a comparative review of editorial policies. Journal of Korean Medical Science, 40(23). DOI: 10.3346/jkms.2025.40.e187.

Lees ook:

Skeppende KI se uitdagings en oplossings vir akademiese vaktydskrifte

Die donker kant van die taal: Afrikaanse doods- en swartmetaal

Your AI IQ: LitNet research (Afrikaans black metal) | Jou KI-IK: LitNet-navorsing (Afrikaanse swartmetaal)

Universiteitseminaar: Gedagtes rondom die Universiteit van die Vrystaat (UV) se gewysigde KI-beleid