美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）在2026年赛季迎来重大规则调整，其中最引人关注的是对人工智能工具的明确规范。本文将系统分析新规要求，提供合规使用AI工具的具体策略，帮助参赛团队在激烈竞争中脱颖而出。
一、2026年美赛AI工具新规解读
1. 基本使用框架
根据COMAP官方规定，2026年美赛允许参赛团队使用AI工具，但必须遵循三项核心原则：
使用声明原则：团队必须在解决方案中明确、公开地披露所有在项目开发过程中使用过的AI工具。
内容验证原则：团队必须对AI工具所生成的全部内容（包括文本、数据、代码等）的准确性和有效性进行严格的核实与必要的修正，并承担其最终责任。
规范引用原则：在报告的正文中以及最终的参考文献列表里，必须像引用其他来源一样，规范地引用所使用的AI工具及具体交互内容。
2. 具体执行要求
新规要求团队在25页的解决方案之后，附加一份不受页数限制的《AI使用报告》，该部分不计入25页限制。报告应详细列出：使用的AI工具名称和版本号、使用目的、关键交互记录以及采纳和人工修改情况。
在正文中，每次使用AI工具生成的内容都需要明确标注，例如："我们使用ChatGPT进行数据预处理（OpenAI ChatGPT，2023年11月5日版本，ChatGPT-4）"。
二、AI工具在美赛各阶段的应用策略
1. 选题与文献调研阶段
在竞赛初期，AI工具可大幅提升信息搜集效率：
高效文献综述：使用ChatGPT等大语言模型快速了解选题背景、研究现状和核心挑战，但必须验证其提供信息的准确性。
思路拓展：向AI提出类似"针对XXX问题，有哪些经典的数学模型可以应用"的问题，获取初步方向，但需团队进一步筛选和验证。
注意事项：此阶段AI仅作为信息搜集的辅助工具，最终选题决策应由团队成员独立完成，避免过度依赖AI推荐。
2. 模型构建与求解阶段
这是数学建模的核心环节，AI工具可发挥重要作用但需谨慎使用：
代码实现辅助：使用AI工具（如ChatGPT、CodeGeeX）生成基础算法代码（如灰色预测模型、遗传算法等），但必须添加详细注释并进行人工测试验证。
模型优化建议：向AI工具描述模型框架和遇到的问题，获取改进建议，但核心建模思路必须来自团队成员。
关键限制：新规明确禁止使用AI工具生成核心模型公式或完整分析结论而未做人工验证。团队应将AI定位为"助理研究员"而非"决策者"。
3. 论文写作与可视化阶段
英文写作提升：使用AI工具润色英文表达、检查语法错误，但需保持论文的专业性和学术风格统一。
可视化辅助：利用AI工具生成图表设计建议或基础绘图代码，但最终图表应体现团队的原创思考。
论文摘要部分尤为关键，应完全由团队成员独立完成，因为摘要占评审权重的近50%。
三、避免违规：常见陷阱与应对策略
1. 典型违规行为
未充分披露AI使用情况：仅在参考文献列出AI工具，未在正文标注具体使用位置。
直接复制AI生成内容：未经验证和修改直接使用AI生成的文本、代码或结果。
过度依赖AI核心创作：使用AI生成核心模型公式或完整分析结论，未做人工验证。
2. 合规管理流程
为确保合规，团队应建立以下工作流程：
详细记录：在使用AI工具过程中，保存关键提示词和AI回复的完整记录。
交叉验证：对AI生成的内容进行三重验证——数据逻辑、现实合理性、内容查重。
明确标注：在论文中清晰区分AI贡献和团队原创工作，避免学术不端嫌疑。
四、96小时极限备战中的AI工具整合策略
根据美赛4天96小时的特点，合理规划AI工具的使用时机至关重要：
第1天（选题与规划）：使用AI工具快速搜集各选题背景资料，但当晚必须完成人工决策。
第2-3天（模型构建）：充分利用AI进行代码实现和算法调试，但每天结束前需人工验证所有结果。
第4天（论文撰写）：主要依靠团队成员进行核心内容写作，可适度使用AI进行语言润色和格式检查。
五、真题模拟：AI技术滥用评估模型
背景：随着AI技术快速发展，其滥用问题日益严重。根据新华社《经济参考报》调查，AI技术滥用已造成虚假信息、侵犯隐私、欺诈等一系列社会问题。中央网信办已于2025年启动"清朗·整治AI技术滥用"专项行动。
问题提出：请你的团队建立数学模型，解决以下问题：
1.构建一个评估指标体系，用于量化评估不同AI技术滥用行为的社会危害程度。
2.基于现有数据，预测未来五年AI技术滥用的发展趋势。
3.设计一套有效的监管策略模型，并评估其成本效益。
要求：在解决方案中明确标注任何AI工具的使用情况，并附上详细的AI使用报告。
在2026年美赛中，合理使用AI工具将成为获得竞争优势的关键因素之一。团队应在熟悉规则的基础上，将AI工具有效整合到工作流程中，同时保持独立思考和创新能力，方能在全球数万支队伍中脱颖而出。