8月，美国西北大学社会系统领域专家在《美国国家科学院院刊》发文称，科学欺诈已形成涵盖论文工厂、出版商、编辑的复杂产业链。随着生成式人工智能（AI）技术的兴起，AI代写论文的现象正迅速蔓延，进一步加剧了学术不端问题，给科学出版业带来了前所未有的挑战。

　　科学欺诈形成庞大产业链

　　此次调查重点放在了《公共科学图书馆·综合》期刊，通过分析被撤回或受批评的论文，团队发现33名编辑存在异常。美国约翰威出版社收购的英国Hindawi出版社旗下10种期刊曾被发现存在类似问题，最终导致这些期刊停刊。印度钦奈的学术研究与发展协会（ARDA）就是这个产业链中的一个典型角色，提供从论文写作到期刊发表的一站式服务。

　　这类有组织的学术欺诈增速惊人，2016年至2020年间，疑似论文工厂产出的论文数量每1.5年就翻一番。尽管这类论文在总量中占比小，但增长趋势令人担忧。

　　AI威胁科学研究准确性

　　美国斯坦福大学研究团队8月4日在《自然·人类行为》上发表的研究显示，自2022年ChatGPT问世以来，科学论文中AI生成内容的比例持续上升。截至2024年9月，计算机科学领域约22.5%的论文摘要被识别为经过大语言模型修改。电气工程和系统科学领域的比例为18%，统计学领域为12.9%。

　　然而，AI生成内容的可靠性令人担忧。2023年的一项研究发现，研究人员在阅读ChatGPT生成的医学期刊摘要时，有三分之一无法识别出它们是机器生成的。大语言模型常常会臆造出虚假或误导性的信息，这对科学研究的准确性构成了严重威胁。

　　破解“唯论文”是根本

　　早期学术不端多为个体行为。如今，学术欺诈已演变为分工明确的产业，论文工厂负责批量撰写，违规期刊提供发表渠道，部分编辑则通过相互包庇规避审查，形成“产—发—审”闭环，而AI技术的介入更让欺诈手段愈发隐蔽。

　　面对这些挑战，学术界正在积极寻找应对之策。《公共科学图书馆·综合》的出版伦理负责人里尼·霍齐表示，他们将对相关编辑展开调查。专业出版集团、约翰·威利父子出版公司的一位发言人也表示，出版商已经投入了大量资源来解决研究诚信问题。

　　然而，专家们普遍认为，单纯依靠技术手段无法解决这一问题。重要的是需要改变当前学术界过度强调论文发表数量的评价体系。高校和科研机构应降低“论文数量”在考核中的权重，增加“研究可重复性”“同行评议质量”等指标。

　　同时，学术界需要建立更严格的标准来规范AI技术的使用。在这场维护学术诚信的斗争中，专业人士的角色至关重要。学术界必须与技术共同进步，但绝不能沦为AI的提线木偶。

　　科学的进步依赖于知识的积累和传承，而这一切的基础是学术诚信。面对日益复杂的学术欺诈产业链和AI技术带来的新挑战，学术界需要携手共进，制定出有效的防范措施和规范标准。

（文章来源：科技日报）