反击AI论文!arXiv每年拒掉2%造假内容,自动化工具加入审核

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反击AI论文!arXiv每年拒掉2%造假内容,自动化工具加入审核

22%计算机科学摘要和10%生物学摘要都来自AI

鹭羽 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

AI生成论文泛滥成灾,arXiv平台看不下去了——

紧急升级审核机制,用自动化工具来检测AI生成内容。

Nature最新发现,原来每年竟然都有2%的论文会因为AI使用被拒?!

比如像,bioRxiv和medRxiv每天都要拒绝十多篇公式化AI手稿,每个月就高达7000多份

反击AI论文!arXiv每年拒掉2%造假内容,自动化工具加入审核

本来是方便快速分享成果的预印本平台,现已成为了AI内容的温床。

一方面AI写作泛滥成灾,另一方面又要确保不会误伤到合理的AI英语润色需求。

两难之间,预印本平台也是出手整顿了…….

反击AI论文!arXiv每年拒掉2%造假内容,自动化工具加入审核

不过这件事还得从一篇离谱的预印本论文说起。

AI生成内容泛滥

这篇论文题目名为“自我实验报告:梦境中生成式人工智能界面的出现”,7月发表在PsyArXiv上。

乍一看好像没什么问题,直到“不幸”被一名心理学家点开了文档。

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嚯好家伙,整篇论文只有短短几页,署名还只有作者Jiazheng Liu一个人,也没有注明隶属机构。

再仔细看看内容呢,所描述的AI实验更是脱离实际,基本可以盖棺定论用了AI。

由于没有明确声明AI的使用情况,PsyArxiv也是立即下架删除了这篇论文。

结果没过多久,由于预印本审核不严,该作者再次在PsyArxiv上传了标题和摘要几乎一模一样的预印本。

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另外作者还向Nature附了一封邮件,邮件内容表示AI在该论文生成中发挥作用有限,只用于数学推导、符号计算、组装和应用现有数学工具、公式验证以及另外八项任务。

他称自己是常驻中国的独立研究人员,没有高等教育学位,唯一的工具还是台二手智能手机……当然,现在第二个版本也已被删除

不过这也只是众多AI生成论文中的其中一篇,据arXiv估计,每年都有约2%的论文,因为涉及AI和专门批量造假学术论文的论文工厂,而被平台拒之门外。

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尤其是在ChatGPT推出后,这一比例还出现了大幅度增长的情况,LLM生成了arXiv上22%的计算机科学摘要以及约10%的bioRxiv生物学摘要。

在一些发表在生物医学期刊的摘要中,AI生成也达到了14%

PsyArXiv也对此发表了声明,明确表示涉及AI生成的论文内容有所增加,对于他们这类降低研究共享门槛的非盈利组织而言,越来越多诸如此类的内容,只会让读者削弱对平台共享内容的信任程度。

筛选低质量的内容需要资源支持,且会降低论文提交后的处理速度,这与预印本平台致力于让科学家们更容易发表工作的初心相悖。

而与此同时,AI幻觉导致的虚假预印本也会带来错误信息,误导从事相关工作的科研人员。

如何能够在保持快速审核的同时,确保质量水平,现已成为预印本平台共同的挑战。

预印本平台没有坐以待毙

要知道,AI论文生成并不能全盘否定,许多研究人员会使用AI工具来提高清晰度或者总结数据,尤其是对于一些英语非母语的作者,他们需要AI协助完成润色工作

这是相当合理的行为,并不存在论文欺诈,真正值得担心的是那些完全由AI捏造方法、结果的论文内容。

但二者之间其实相当难以区分,一些预印本平台,如PsyArXiv,会直接撤下被标记为内容存疑的论文,但还有一些平台考虑到可能会误伤,所以虽然也会将内容标记为“已撤回”,但在没有明确法律要求的情况下,不会直接进行删除。

不过他们也没有坐以待毙,现在会使用各种自动化工具和人工筛选程序来捕捉此类可疑内容,如Research Square正在使用一款名为Geppetto的工具来检测人工智能生成文本的痕迹。

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arXiv也在试图提高综述性论文的发表标准,因为这类论文往往投稿数量巨大,且很多都是AI生成,这样做的目的就是为了丰富个人履历。

一直依赖人工筛选的openRxiv,现在也在寻求自动化工具使用,以进一步识别AI生成内容的特征。

当前预印本平台们都正在加急采取一系列反制措施,包括检查异常用户行为、在投稿流程中增设步骤、调整内容公开可见的方式或时间,以阻止低质量内容进入平台。

但这无异于隔靴搔痒,预印本平台在反击的同时,AI也在不断发展。

更有甚者,一些作者为了规避被自动化工具抓住AI使用痕迹,会在论文里加入提示词,试图欺骗自动评审。

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也有专业的编辑表示,这对于预印本平台来说相当可怕,因为预印本其实本质还是未经人工审查的。

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所以当未来AI发展到,虚假与真实内容之间已经完全无法区分的时候,预印本平台又将如何应对呢?

参考链接:
[1]https://www.nature.com/articles/d41586-025-02469-y
[2]https://www.cos.io/blog/evaluating-ai-impact-on-open-research-infrastructure

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