科學(xué)欺詐形成龐大產(chǎn)業(yè)鏈

此次調(diào)查重點放在了《公共科學(xué)圖書館·綜合》期刊，因為該期刊可讓團(tuán)隊方便地獲取大量元數(shù)據(jù)，以及處理每年發(fā)表的數(shù)千份論文的編輯姓名。通過分析被撤回或受批評的論文，團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)33名編輯存在異常，他們處理的論文中被撤回或受到批評的比例異常之高。其中一名編輯處理的79篇論文中，有49篇被撤回，比例高達(dá)62%。

該團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)，這些編輯以令人可疑的高速度對某些作者的論文進(jìn)行處理。這些作者往往是《公共科學(xué)圖書館·綜合》自己的編輯，他們經(jīng)常處理彼此的論文，其中一些存在包庇問題。

這種現(xiàn)象并非個例。美國約翰威出版社收購的英國Hindawi出版社旗下10種期刊曾被發(fā)現(xiàn)存在類似問題，最終導(dǎo)致這些期刊停刊。更令人震驚的是，專家們發(fā)現(xiàn)了有組織地批量發(fā)表可疑論文的行為。通過分析外文論文同行評審平臺——PubPeer上標(biāo)記的2000多篇含有重復(fù)圖像的論文，他們識別出多個論文集群，這些論文往往在同一時間段發(fā)表在有限的幾種期刊上。

印度欽奈的學(xué)術(shù)研究與發(fā)展協(xié)會（ARDA）就是這個產(chǎn)業(yè)鏈中的一個典型角色。該機(jī)構(gòu)提供從論文寫作到期刊發(fā)表的一站式服務(wù)，收費在250至500美元之間。ARDA會根據(jù)期刊的信譽變化調(diào)整其合作列表，剔除那些因可疑行為被文獻(xiàn)計量數(shù)據(jù)庫除名的期刊，以招攬更多作者發(fā)表論文。

這類有組織的學(xué)術(shù)欺詐增速驚人。研究發(fā)現(xiàn)，2016年至2020年間，疑似論文工廠產(chǎn)出的論文數(shù)量每1.5年就翻一番，增速是整體科學(xué)文獻(xiàn)增長的10倍。盡管這類論文在總量中占比小，但增長趨勢令人擔(dān)憂。

AI威脅科學(xué)研究準(zhǔn)確性

就在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)努力應(yīng)對傳統(tǒng)學(xué)術(shù)欺詐的同時，生成式AI技術(shù)的興起又帶來了新的挑戰(zhàn)。美國斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊8月4日在《自然·人類行為》上發(fā)表的研究顯示，自2022年ChatGPT問世以來，科學(xué)論文中AI生成內(nèi)容的比例持續(xù)上升。

截至2024年9月，基于特定詞匯頻率分析（如“關(guān)鍵的”“復(fù)雜的”等AI高頻詞），計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域約22.5%的論文摘要被識別為經(jīng)過大語言模型修改（檢測工具對AI生成內(nèi)容的識別準(zhǔn)確率約為85%）。電氣工程和系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的比例為18%，統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域為12.9%。雖然不同學(xué)科之間存在差異，但所有領(lǐng)域的AI使用比例都在上升。

然而，AI生成內(nèi)容的可靠性令人擔(dān)憂。2023年的一項研究發(fā)現(xiàn)，研究人員在閱讀ChatGPT生成的醫(yī)學(xué)期刊摘要時，有三分之一無法識別出它們是機(jī)器生成的。更嚴(yán)重的是，大語言模型常常會臆造出虛假或誤導(dǎo)性的信息，這對科學(xué)研究的準(zhǔn)確性構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。

破解“唯論文”是根本

早期學(xué)術(shù)不端多為個體行為。如今，隨著學(xué)術(shù)發(fā)表壓力增大、中介機(jī)構(gòu)商業(yè)化運作，學(xué)術(shù)欺詐已演變?yōu)榉止っ鞔_的產(chǎn)業(yè)——論文工廠負(fù)責(zé)批量撰寫，違規(guī)期刊提供發(fā)表渠道，部分編輯則通過相互包庇規(guī)避審查，形成“產(chǎn)—發(fā)—審”閉環(huán)，而AI技術(shù)的介入更讓欺詐手段愈發(fā)隱蔽。

面對這些挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)界正在積極尋找應(yīng)對之策?！豆部茖W(xué)圖書館·綜合》的出版?zhèn)惱碡?fù)責(zé)人里尼·霍齊表示，他們早已意識到這類論文工廠的存在，并將對相關(guān)編輯展開調(diào)查。專業(yè)出版集團(tuán)、約翰·威利父子出版公司的一位發(fā)言人也表示，出版商已經(jīng)投入了大量資源來解決研究誠信問題。

然而，專家們普遍認(rèn)為，單純依靠技術(shù)手段無法解決這一問題。重要的是需要改變當(dāng)前學(xué)術(shù)界過度強調(diào)論文發(fā)表數(shù)量的評價體系。高校和科研機(jī)構(gòu)應(yīng)降低“論文數(shù)量”在考核中的權(quán)重，增加“研究可重復(fù)性”“同行評議質(zhì)量”等指標(biāo)。

同時，學(xué)術(shù)界需要建立更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)范AI技術(shù)的使用。例如要求作者在論文中明確標(biāo)注AI參與的內(nèi)容及比例，期刊啟用基于詞匯頻率的算法模型檢測AI生成的內(nèi)容。

在這場維護(hù)學(xué)術(shù)誠信的斗爭中，專業(yè)人士的角色至關(guān)重要。學(xué)術(shù)界必須與技術(shù)共同進(jìn)步，但絕不能淪為AI的提線木偶。

科學(xué)的進(jìn)步依賴于知識的積累和傳承，而這一切的基礎(chǔ)是學(xué)術(shù)誠信。面對日益復(fù)雜的學(xué)術(shù)欺詐產(chǎn)業(yè)鏈和AI技術(shù)帶來的新挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)界需要攜手共進(jìn)，制定出有效的防范措施和規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。只有這樣，才能確?？茖W(xué)研究的真實性和可靠性，讓科學(xué)真正為人類福祉服務(wù)。

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