自上线以来，一些研究人员的论文产出速度变得“突飞猛进”。
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据美国《野兽日报》日前报道，美国田纳西大学健康科学中心的放射科医生Som ，在4个月内使用写了16篇论文，并在4个不同的期刊上发表了5篇。
他将第一次尝试的论文提交给了《放射学》杂志，这是北美放射学会的一份同行评审月刊。同时，他也向编辑坦言：你看到的都是AI写的。几天后，这篇题为《与医学写作的未来》的论文通过了同行评审，并顺利发表。
《与医学写作的未来》论文
以为代表的大型语言模型（LLM）大大提升了生产效率，但它们也在科学界造成了翻天覆地的变化，许多专家担心学术出版的可信度受到侵蚀。
用AI在4个月内写了16篇文章
最新的一篇文章，是4月28日发表在《儿科放射学》杂志上的一篇评论。在这篇文章中，是唯一的作者，他在结尾处承认用写了这篇文章。
承认，他利用AI写的论文并不限于放射学专业。事实上，他还写了关于在军事、教育、农业、社交媒体、保险、法律和微生物学中作用的论文。并且，他已经成功地将这些文章发表在不同的小众学科期刊上，包括一篇关于计算机编程的论文发表在《美索不达米亚计算机科学杂志》，以及2封发表在《生物医学工程年鉴》上的致编辑的信——主题关于全球变暖和公共卫生。
说，他这样做的动机不仅仅是为了看到自己的署名。他想成为一项新兴技术的传播者，他认为这项技术将永远改变所有研究人员的工作方式。
那么，期刊为何会发表这类AI创作作品？
美国弗吉尼亚理工大学工程学教授、《生物医学工程年鉴》的主编 Duma坦言，在过去的几个月里，他看到期刊收到的论文数量呈指数级增长——其中包括2篇来自的给编辑部的信。
Duma解释说，给编辑的信基本上是期刊的意见部分，其中对发表文章的写作类型和研究深度的限制较少。这也是为什么Duma愿意发表的2篇文章。
但是，他补充说，由于质量低下，他一直在拒绝更多由和其他LLM生成的文章。
此外，上文提及的两本期刊《儿科放射学》《美索不达米亚计算机科学杂志》，没有回应媒体的置评请求。
在微生物学家、科学诚信专家 Bik看来，“至少承认他在使用，所以你必须给予他一些信任。”Bik说，“我已经遇到了很多其他人，他们也发表了大量令人难以置信的论文，同时也不承认。这些人发表得太多了。而这，实际上是不可能的。”
Bik对在学术界使用LLM技术有两种看法。一方面，她承认对于第一语言不是英语的研究人员来说，它可以成为一种宝贵的工具，可以用它来构建连贯的句子和段落。另一方面，她也一直在关注，很多研究人员明显滥用聊天机器人，仅在过去几个月里就发表了数十篇文章。
至于滥用产生的原因，Bik认为是“引用和出版物数量这两个衡量学术水平的指标。” 如果可以找到一种人为的方式来提高这些东西，这样就可以轻松地赢得更好的绩效指标。
Bik还担心对LLM的使用激增更会助长“论文工厂”泛滥。她的担忧也是学界和出版界共同关心的议题。
检测“论文造假”是个挑战
今年5月，由以学术出版伦理为重点的非营利组织出版伦理委员会（COPE）和国际科学技术和医学出版商协会（STM）召集了一场峰会。峰会汇集了国际研究人员，包括独立研究诚信分析师，以及来自资助机构和出版商的代表。
与会人员集中讨论了论文造假问题。
“随着AI的迅速发展，论文工厂生成越来越合理的原始数据的能力将快速提升。”澳大利亚悉尼大学的分子生物学家 Byrne说。
德国海德堡欧洲生物学会的图像数据完整性分析师Jana 说：“我见过AI刚刚生成的假显微镜图像，但如何确凿证明图像是由AI生成的，仍然是一个挑战。”
自由柏林大学社会科学家和独立研究诚信分析师Anna 怀疑，由于同行评审过程的周期长，这些AI工具在学术文献中明显增多的时间，可能会有所延迟。
“这是我们第一次一群人聚在一起，共同采取行动以应对这个问题。”COPE的董事和研究诚信顾问 Kahn表示，我们不能否认AI对科学研究有积极作用，但仍有必要区分使用AI编写的合法论文和完全捏造的论文。
峰会期间讨论的一种策略是，要求作者提供带有水印的实验原始数据，能够让出版商确认这些数据是真实的。
表示，目前提交原始数据的要求在出版商之间差异很大，所以需要制定跨出版商提交原始数据的统一标准。
“我无法想象这会在一夜之间发生转变，现实是许多机构没有资源提供数据管理的基础设施。”泰勒-弗朗西斯出版集团的出版伦理和诚信总监 Alam表示，该标准需要时间来实施。
STM正在研发论文造假检测软件，同时通过其诚信中心收集有关其他类似工具的资源。这些工具既用于在提交时检测论文造假，也用于识别已经发表的假论文。
泰勒-弗朗西斯出版集团是正在使用这些工具的出版商之一。Alam表示，越来越多论文被标记为需要进一步检测是否存在不当行为。从2019年到2022年，她的团队处理的伦理案例数量增加了十多倍，今年到目前为止，数量已经与2022年持平。
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