8月，美國西北大學社會系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)＜以凇睹绹鴩铱茖W院院刊》發(fā)文稱，科學欺詐已形成涵蓋論文工廠、出版商、編輯的復雜產(chǎn)業(yè)鏈。更令人擔憂的是，隨著生成式人工智能（AI）技術(shù)的興起，AI代寫論文的現(xiàn)象正迅速蔓延，這進一步加劇了學術(shù)不端問題。這兩大趨勢交織在一起，給科學出版業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

科學欺詐形成龐大產(chǎn)業(yè)鏈

此次調(diào)查重點放在了《公共科學圖書館·綜合》期刊，因為該期刊可讓團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62%。

該團隊還發(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行處理。這些作者往往是《公共科學圖書館·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上標記的2000多篇含有重復圖像的論文，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。該機構(gòu)提供從論文寫作到期刊發(fā)表的一站式服務，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，增速是整體科學文獻增長的10倍。盡管這類論文在總量中占比小，但增長趨勢令人擔憂。

AI威脅科學研究準確性

就在學術(shù)機構(gòu)努力應對傳統(tǒng)學術(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)。美國斯坦福大學研究團隊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”“復雜的”等AI高頻詞），計算機科學領(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)容的識別準確率約為85%）。電氣工程和系統(tǒng)科學領(lǐng)域的比例為18%，統(tǒng)計學領(lǐng)域為12.9%。雖然不同學科之間存在差異，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)學期刊摘要時，有三分之一無法識別出它們是機器生成的。更嚴重的是，大語言模型常常會臆造出虛假或誤導性的信息，這對科學研究的準確性構(gòu)成了嚴重威脅。

破解“唯論文”是根本

早期學術(shù)不端多為個體行為。如今，隨著學術(shù)發(fā)表壓力增大、中介機構(gòu)商業(yè)化運作，學術(shù)欺詐已演變?yōu)榉止っ鞔_的產(chǎn)業(yè)——論文工廠負責批量撰寫，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)，學術(shù)界正在積極尋找應對之策。《公共科學圖書館·綜合》的出版?zhèn)惱碡撠熑死锬?middot;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、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前學術(shù)界過度強調(diào)論文發(fā)表數(shù)量的評價體系。高校和科研機構(gòu)應降低“論文數(shù)量”在考核中的權(quán)重，增加“研究可重復性”“同行評議質(zhì)量”等指標。

同時，學術(shù)界需要建立更嚴格的標準來規(guī)范AI技術(shù)的使用。例如要求作者在論文中明確標注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。

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

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

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