How to Edit a Grant Proposal (NIH / NSF / Horizon Europe) with AI

《自然》杂志 2026 年初的一项分析报告称，与来自同一实验室的未经编辑的匹配提案相比，在人工智能协助下编辑的 NIH 提案的可资助性得分明显更高。效果虽小但始终如一。同样的分析还指出了一个更令人不安的模式：人工智能编辑的提案的子集显示审稿人的评论表明散文感觉“统一”或“模板化”，而这些提案的得分低于基线。人工智能编辑有助于授予散文，但前提是做得正确。

资助提案与期刊手稿不同。限制更加严格（严格的页面限制、规定的部分、字体要求）。受众是不同的（项目官员和审查小组在几天内阅读了数百份提案）。赌注是集中的（一项提案，一个周期，六个月的等待）。 NIH、NSF 和 Horizon Europe 的披露规则差异很大——如果这些规则出错，不仅会造成尴尬，还会带来资金诚信问题。

本指南介绍了人工智能在资助提案中合法提供帮助的地方、没有帮助的地方、每个主要资助者目前允许和要求披露的内容，以及尊重限制的工作流程。

影响拨款写作的限制因素

在进行任何编辑之前，请先了解您正在做什么。这些限制不是建议性的。

页面或字符限制是绝对的。 NIH R01 研究策略是 12 页。 NSF 主要项目描述有 15 页。 Horizon Europe RIA/IA 提案 B 部分的页数限制为 45 页。在大多数机构中，哪怕只是跳过一个段落都会引发自动拒绝——你的提案不会被审查，就这样。

已检查字体和排版。 NIH 要求使用 Arial、Helvetica、Palatino Linotype 或 Georgia，且字号最小为 11 point。NSF 要求使用 Times New Roman、Helvetica 或类似字体，字号同为 11 point，并且边距为 1 英寸。两者均会进行检查。项目方曾因使用 10.5 point 字号而拒绝过提案。

必填部分不是可选的。 NIH 提案必须包括具体目标、意义、创新、方法。 NSF 需要实质性地解决智力价值和更广泛的影响。 Horizon Europe 需要卓越、影响和实施。缺少任何必需的部分都是致命的。

审阅者阅读速度很快。 项目官员或小组审阅者可能会在一个周期内评估 8-15 个提案。他们略读。他们扫描标题。他们在第一页或第二页中做出判断。具体目标 (NIH) 或前两页 (NSF) 的分量不成比例。

这些约束定义了编辑在授权上下文中的含义。每一次削减、每一次重组、每一个文字的改变都必须尊重他们。

Where AI legitimately helps

这些用途会产生更好的建议，而不会产生完整性问题。

具体目标完善 (NIH)。 具体目标页面是 NIH 提案中阅读次数最多的部分。人工智能非常适合收紧四个关键句子（我们知道什么、我们不知道什么、我们建议什么、会产生什么影响）。编辑，不要从头开始生成。

**重要性部分收紧。**重要性部分经常被填充——作者过度引用、过度框架和过度解释。为了清晰和简洁，人工智能编辑在这里很简单，无需改变实质内容。

减少跨学科审稿人的行话。 NSF 和 Horizon Europe 审稿人通常来自相邻领域。人工智能可以标记需要定义的特定学科术语，并提出保持精度的更简单的替代方案。这对于非专家评估的更广泛影响 (NSF) 和影响 (Horizon Europe) 部分尤其有价值。

整个提案的一致性。 由多个共同PI 起草数周的长提案会积累不一致的地方——不同的首字母缩略词定义、不同的动词时态、同一概念的不同框架。跨部分的人工智能编辑捕捉到了这些。使用我们的人工智能校对器 进行综合编辑。

将散文带入该机构的内部风格。 NIH 提案与 NSF 提案的读法不同。 Horizon Europe 有自己的评估标准来驱动特定的框架（“卓越”声明、“影响途径”语言）。人工智能编辑可以在不改变实质内容的情况下将散文转向该机构的预期注册。

求职信润色。 求职信 (NIH) 或提案摘要 (NSF) 足够短，可以从密集编辑中受益。适用于适用于期刊的求职信技巧，并具有特定机构的框架。

Where AI should NOT do the work

这些用途跨越了界限，成为你必须做出的实质性智力贡献。

初步数据解释。 你的试验数据显示了什么，它对你的假设意味着什么，以及它的局限性是什么——这些都是科学判断。人工智能可以完善你的表达方式。它不能为你制造它们。

新颖的论证。 为什么你的方法在其他人失败的地方取得了成功，你的项目填补了空白，你的目标背后的机械理论——这些都需要来自你。审阅者通常可以判断这种语言何时是通用的，以及通用在激烈的竞争中输给了特定的语言。

预算理由。 不要使用人工智能起草预算理由。这些数字很容易出错，审核人员和拨款管理官员会仔细检查。这个你自己写；让人工智能校对它。

**支持信和简历。**支持信由其他人签署；你根本不应该起草它们，更不用说人工智能了。生物草图是公式化的，但需要准确的个人历史。

对审稿人摘要陈述的回复（重新提交）。 针对审稿人问题的重新提交的介绍在结构上类似于对审稿人的回复信。实质性的回应必须是你的。人工智能可以帮助加强语言；它无法提出技术案例。

Agency-specific disclosure rules

这就是细心的注意得到回报的地方。每个资助者对待人工智能的使用都不同，并且规则在过去两年中已经多次改变。以下内容截至 2026 年中期。

NIH. 当前指南允许人工智能工具进行编辑和语言细化。提案求职信中必须披露用途，具体说明使用哪种工具和哪些部分。人工智能不能用于生成科学内容、假设或解释。同行评审员被禁止使用人工智能工具来评估提案（这会间接影响你——你的提案是由人类阅读的）。

NSF. 当前指南允许人工智能提供编辑协助。如果实质性使用人工智能，则需要在项目描述中进行披露。人工智能生成的文本不被禁止，但必须公开。 NSF 比 NIH 对在提案准备中使用人工智能更宽松，但对披露格式更严格。

Horizon Europe. 当前最严格的框架。提案的专门部分要求披露。人工智能在创意生成中的使用受到限制；人工智能在编辑中的使用是允许的，但需予以披露。评估小组被明确指示评估“申请人的真正贡献”——大量使用人工智能来掩盖申请人自己的想法，即使正确披露，也会损害分数。

Wellcome Trust、ERC 和其他主要资助者。 每个资助者都有自己的指南，并且大多数在 2025 年发布或更新了他们的政策。请务必检查您要提交的周期的当前资助者指南 - 这些指南的变化速度比期刊指南更快。

所有主要资助者的共同要求。 AI 不能被列为提案的贡献者或作者。申请人对其内容承担全部责任。任何人工智能的使用都必须予以披露；未能披露被视为研究诚信问题。

有关学术出版中人工智能披露的更广泛情况，请参阅我们的人工智能使用披露声明指南 — 许多模板适用于资助背景。

尊重约束的工作流程

该序列可以产生更好的提案，而不会造成披露或完整性问题。

第 1 步：首先自己起草整个提案。 具体目标、意义、创新、方法 (NIH)；具有智力价值和更广泛影响的项目描述 (NSF)；卓越、影响、实施 (Horizon Europe)。在任何人工智能参与之前完成草稿。提案的实质内容——你的提案是什么、为什么以及如何提案——都来自于你。

第 2 步：运行自我编辑通行证。 大声朗读。切割填充物。验证页数或字符数。大多数初稿超出了限制 15-25%，需要进行结构性削减。应用与剪语指南 相同的技巧。

第 3 步：AI 编辑传递特定目标 (NIH) 或前两页 (NSF/Horizo​​n)。 这些页面的权重不成比例。将它们粘贴到校对器中，运行标准编辑阶段，单独查看跟踪的更改。接受收紧或澄清的变化；拒绝那些使你的声音变得平淡或消除特异性的改变。

第 4 步：逐节编辑。 以小节大小的块（500-1,000 个单词）继续完成提案。运行相同的标准通行证。注意两种失败模式：引入通用措辞的编辑，以及巧妙改变技术声明的编辑。两者都拒绝。

第 5 步：整个文档的一致性传递。 对组装的文档运行全面编辑传递，以发现首字母缩略词不一致、时态变化和横截面术语漂移。接受一致性编辑；验证任何实质性更改。

第 6 步：最后大声朗读。 从头到尾阅读提案，如果可能的话大声朗读。人工智能编辑的文本有时听起来很流畅，但各个段落却很统一。如果多个部分听起来节奏相同，请手动恢复一些变化。

第 7 步：撰写披露信息。 使用适合您所在机构的模板。具体说明哪个工具、哪些部分以及它扮演的角色。笼统的披露比详细的披露更糟糕。

第 8 步：再次检查页数或字符数。 编辑有时会添加文字。验证你是否仍在限制之内，如果你已经获得了余量，请慎重决定是添加内容还是留下余量作为喘息空间。

第 9 步：联合研究者签字。 每个联合 PI 和关键人员都应该阅读最终提案，了解人工智能的使用并批准。在与项目官员讨论期间意外披露比公开披露要糟糕得多。

第 10 步：最终格式检查。 字体大小、边距、行间距、页数 - 根据调用验证所有内容。各机构拒绝了在脚注中使用 10.5 号字体的提议。不要因为格式化而失去你的建议。

Common pitfalls

“具体目标”听起来很笼统。 AI 编辑的“具体目标”页面具有可识别的节奏：短主题句、两句话理由、过渡句。审稿人经常看到这种模式，以至于现在将其视为过度编辑的标志。如果你的具体目标听起来和你今年读过的所有其他人工智能编辑的具体目标一样，请在每个目标的第三句和第四句中恢复你自己的声音。

**不创新的创新部分。**创新部分 (NIH) 和卓越部分 (Horizon Europe) 要求您对新内容做出强有力的、具体的声明。人工智能编辑往往会将主张软化为对冲语言。推回来。强有力的具体主张才是获胜的关键。

更广泛的影响作为样板。 NSF 审阅者看到数千个更广泛的影响部分。人工智能编辑往往会产生读起来像其他“更广泛的影响”部分一样的版本。最强大的“更广泛的影响”部分描述了与特定的、指定的人群和结果相关的具体的、具体的活动。编辑要注重具体性，而不是平滑性。

忘记更新求职信。 在对提案进行大幅修改后，与上一个周期相同的提案求职信标志着粗心。编辑求职信以反映当前提案的框架以及对先前审查的任何回应。

支持信发生变化。 如果您修改了目标，则为先前版本编写的支持信可能会不匹配。人工智能对你的提案进行编辑并不能解决这个问题——你需要与写信人协调。

披露不匹配。 您的求职信称您仅使用人工智能进行编辑。您的提案包含明显由人工智能生成的部分。审稿人和项目官员发现这种不匹配的情况比您想象的要多。将您的披露与您的实际使用相匹配。

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Frequently asked questions

问：使用人工智能编辑我的提案会损害我的资助分数吗？

我们一开始引用的《自然》分析显示，人工智能编辑的提案平均得分较高，但当编辑产生统一或模板化的散文时，一部分得分较低。决定因素是编辑的深度。人工智能曾经用来润色你写的散文——修复尴尬的句子、收紧填充、捕捉错别字——通常会有所帮助。人工智能用于生成实质性内容、起草意义论点或将提案平滑化为通用节奏是有害的。留在生产线的编辑端，人工智能会有所帮助。

问：我的人工智能使用披露需要有多明确？

符合机构的具体要求。 NIH 目前接受简短的求职信，提及该工具及其所扮演的角色。如果人工智能得到实质性使用，NSF 希望在项目描述中提供更多细节。 Horizon Europe 需要一个专门的部分，其中详细说明了哪个工具、哪些部分以及它所扮演的角色。模糊披露（“准备过程中使用了人工智能工具”）被 Horizon Europe 视为不合规，并且越来越多地被 NIH 视为不合规。特异性可以保护您。

问：我可以使用人工智能将 Horizon Europe 提案从我的母语翻译成英语吗？

是的，有披露。人工智能翻译现在被认为是非英语母语申请人进行英语通话的标准做法。披露所使用的工具（DeepL、我们的 AI 翻译器 或其他），确认所有翻译内容均由英语流利的作者审阅，并确认对翻译文本的任何实质性编辑也予以披露。 Horizon Europe 在正确披露的情况下明确不会惩罚非英语母语申请人使用翻译工具。

问：我的合作者不知道我使用人工智能来编辑提案。他们需要吗？

是的。提案中列出的每位联合研究者和关键人员都对提案的内容负责，这意味着他们需要知道在准备过程中使用了哪些工具。这不是礼貌，而是礼貌。大多数披露模板要求所有列出的人员都了解。在项目官员讨论或授予后质疑期间意外披露的信息会损害团队的可信度，并可能影响未来的资助决策。在提交之前而不是之后与联合 PI 进行人工智能使用对话。