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        論文泡沫飚升,人工智能要背鍋嗎

        2024-04-19 06:10:36張?zhí)锟?/span>
        百科知識 2024年7期
        關(guān)鍵詞:貝爾高產(chǎn)工廠

        張?zhí)锟?/p>

        據(jù)英國《自然》雜志報道,2023年被撤回的研究論文數(shù)量已超過1萬篇,創(chuàng)下了年度紀(jì)錄。大部分被撤回的論文來自出版機構(gòu)辛迪維,該機構(gòu)已撤回的論文數(shù)量超過8000篇。此前,我國教育部科學(xué)技術(shù)與信息化司發(fā)布通知,決定在各高校開展撤稿論文的自查工作。

        被撤回的1萬多篇論文可能只是冰山一角。根據(jù)《自然》雜志的分析,在過去10年中,論文撤回率(即每年發(fā)表的論文被撤回的比例)增加了兩倍以上。2022年,這一比例超過了0.2%,相當(dāng)于每發(fā)表500篇論文就會有1篇被撤回。此外,全球公布的撤回論文總數(shù)已超過5萬篇,還有更多的論文被認(rèn)定為論文工廠生產(chǎn)的造假論文,數(shù)量多達10萬篇,其中一些撤稿還在論證中。

        引起論文撤回的原因很多,除了存在同行評議的缺陷和系統(tǒng)性操控之外,論文工廠生產(chǎn)的論文也是一個重要因素。論文工廠是指那些專門生產(chǎn)大量學(xué)術(shù)論文的機構(gòu),它們通過雇傭?qū)懯肿珜懻撐模缓蟪鍪劢o需要發(fā)表論文的人或機構(gòu),以獲取高額利潤。這些論文即使沒有被閱讀,也會被作為綜述性文章統(tǒng)計,并被“洗白”成為主流文獻。雖然一些論文撤回是因為作者發(fā)現(xiàn)了研究工作中的錯誤,但是絕大多數(shù)撤稿都源于科研誠信問題。

        還有大量混雜在正常論文中的造假論文尚未被發(fā)現(xiàn),也未被撤回。從比例來看,目前的撤稿率是0.2%,但估計實際的論文造假率可能為2%,造假率是撤稿率的10倍。

        另一篇發(fā)表于《自然》雜志的文章指出,在過去20年已發(fā)表的40萬篇科學(xué)論文中,約有7萬篇是在2022年發(fā)表的。在2022年發(fā)表的所有科學(xué)論文中,有1.5%~2%與論文工廠的“作品”非常相似;而在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)論文中,這一比例最高,達到了3%,這說明生物學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的論文造假率最高。

        德國神經(jīng)心理學(xué)家、《恢復(fù)性神經(jīng)病學(xué)和神經(jīng)科學(xué)》期刊主編薩貝爾進行了一項調(diào)查,得出了與《自然》雜志類似的結(jié)論。他使用論文造假檢測器對5000篇論文進行了驗證,在2020年發(fā)表的神經(jīng)科學(xué)論文中,有34%的論文涉嫌抄襲,而在醫(yī)學(xué)類論文中,這一比例為24%。這些論文造假率遠高于薩貝爾預(yù)估的2%。薩貝爾在醫(yī)學(xué)預(yù)印本平臺(MedRxiv)上發(fā)表的報告還顯示,過去10多年,造假論文從逐漸增加到快速增加,2010—2020年,論文造假率從16%上升到28%。 在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,僅2020年就有30萬篇論文涉嫌造假。

        近年來,高產(chǎn)研究人員大量增加,也從一個側(cè)面反映了論文泡沫化現(xiàn)象。美國斯坦福大學(xué)伊安尼迪斯團隊對2000—2022年斯科普斯數(shù)據(jù)庫(Scopus)中的文章進行了研究,發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)作者的數(shù)量成倍增加。2016年以前物理學(xué)領(lǐng)域“極端高產(chǎn)”作者數(shù)量較多,但2016年以后該領(lǐng)域高產(chǎn)作者數(shù)量逐年下降;與此同時,非物理學(xué)領(lǐng)域此類作者的數(shù)量卻持續(xù)增加。除了物理學(xué)以外,大多數(shù)高產(chǎn)作者來自臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,到2022年,該領(lǐng)域已有近700名高產(chǎn)研究者。農(nóng)業(yè)、漁業(yè)和林業(yè)是高產(chǎn)研究者數(shù)量增長速度最快的領(lǐng)域,從2016年到2022年增長了14倍。僅在2022年,非物理學(xué)領(lǐng)域就有1266名作者每5天發(fā)表一篇論文。相比之下,2016年只有387人這樣高產(chǎn)。

        科學(xué)研究是追求真理的人類行為,大量論文造假導(dǎo)致的泡沫不僅影響社會文明的提升和經(jīng)濟的發(fā)展,還可能對人們的健康和生命安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。正如薩貝爾所言,如果30%的論文都是偽造的,那就意味著人們所接觸到的信息中有30%是不可靠的,甚至是有害的。

        那么,為什么會出現(xiàn)大量的論文泡沫呢?利益的誘惑是根本原因—偽造論文能夠獲得豐厚的收入。在全球各種網(wǎng)站和社交媒體上,充斥著大量論文工廠的小廣告。這些論文工廠甚至承諾能夠?qū)⒄撐陌l(fā)表在頂級學(xué)術(shù)期刊上,根據(jù)論文的難易程度收取費用,每篇1000~25000美元。據(jù)估算,如果每篇造假論文的均價為1萬美元,那么論文造假行業(yè)的年營收可能高達30億~40億美元。論文工廠雇傭的論文寫手主要為科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)生、學(xué)者和顧問,他們極為高產(chǎn)。一些論文工廠甚至宣稱自己擁有數(shù)百名寫手,每個月能夠穩(wěn)定產(chǎn)出超過100篇可發(fā)表的學(xué)術(shù)論文。

        從時間段上看,高產(chǎn)作者的數(shù)量和產(chǎn)出率在2014年開始趨于穩(wěn)定,但近期卻突然增加。這表明高產(chǎn)作者極有可能利用了以 ChatGPT為代表的生成式人工智能工具。

        這些人工智能工具為眾多論文工廠提供了幾乎是零成本的生產(chǎn)工具。他們可以使用人工智能技術(shù)(如文本生成、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、圖像處理等)“生產(chǎn)”論文并使其看起來更真實,甚至一些科研人員也借助ChatGPT撰寫論文。

        盡管科學(xué)界和出版商希望能夠檢測出所有由大型語言模型(LLM)生成的文本,但迄今為止,人工智能檢測工具還無法可靠地識別由LLM生成的論文。一些研究團隊正在致力于研發(fā)能夠為所有LLM產(chǎn)品添加水印的技術(shù),然而目前尚未有相關(guān)軟件問世。因此,在揭露和打擊論文泡沫方面,一些研究人員認(rèn)為應(yīng)該對人工智能產(chǎn)品進行立法,例如,對LLM產(chǎn)品進行披露或添加水印,并將刪除水印視為非法行為。此外,薩貝爾還建議將任何提供非學(xué)術(shù)電子郵件地址的文章視為可能是論文工廠的“作品”而加以標(biāo)記。

        人工智能正在改變世界,因此需要對人工智能工具的使用進行引導(dǎo)并制定規(guī)則,從而減少論文造假和撤稿的情況。一項對100家出版商和期刊進行的研究發(fā)現(xiàn),截至2023年5月,約17%的出版商和70%的期刊已發(fā)布了關(guān)于如何使用LLM的指導(dǎo)方針,但這些指導(dǎo)方針在很多細節(jié)上存在差異。因此,未來可能需要國際社會制定一套統(tǒng)一的指導(dǎo)方針和準(zhǔn)則,以幫助研究人員報告他們使用人工智能工具的情況,并區(qū)分原創(chuàng)內(nèi)容和人工智能生成內(nèi)容 。這將有助于確保學(xué)術(shù)界的誠信和公正性。

        【責(zé)任編輯】張小萌

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