一项新研究警告，学术界的欺诈性研究发表速度已超过合法研究。其根本原因在于科学界过度依赖量化指标（如发表数量和引用次数）来评估成果，这催生了“论文工厂”等有组织的欺诈网络。为维护科学的真实性，研究人员呼吁改革激励机制、加强审查，并改进检测方法，尤其是在人工智能时代，这一问题变得更加紧迫。
一种失效的模式
过去几个世纪，科学家与社会之间形成了一种隐性契约：科学家产出有益于社会经济发展的知识，作为回报，政府和资助者为其提供稳定的职业、优厚的待遇和公众认可。
然而，最近的研究表明，这个由研究人员、学术机构、政府机构和传播平台共同构成的系统，正显示出崩溃的迹象。问题在于，当代科学规模庞大且高度专业化，对个人贡献的评估不再基于其工作的内在价值，而是依赖于量化指标。
“这些指标迅速成为衡量机构和个人影响力的目标，从而引发了无节制的竞争，并加剧了资源、激励和回报分配的不平等。”
量化指标的陷阱
为了快速获得成功指标，一些研究人员开始寻求捷径，导致欺诈行为在科学界的某些角落滋生。使用数字指标来评估项目和专业人员，实际上是在鼓励人们寻找捷径。
检测到的欺诈类型包括：
- 伪造虚构的研究。
- 学术剽窃。
- 买卖论文的署名权和引用。
威胁科学诚信的“黑手党”
研究显示，学术欺诈通常不是孤立事件，而是由复杂的犯罪网络系统性运作的结果。这些被称为“论文工厂”的组织，专门大规模生产低质量的文稿，并将其出售给希望快速发表文章的学者。
这些论文通常包含：
- 伪造的数据。
- 经过篡改或侵犯版权的图片。
- 剽窃的内容。
- 甚至包含荒谬或物理上不可能的主张。
“这些网络本质上是犯罪组织，它们共同行动，伪造科学过程。”
研究人员警告说，越来越多的科学家正在与这些网络接触。他们不仅购买文章，还购买论文的引用和署名，从而在没有进行实际研究的情况下显得声名显赫。
这些网络的运作模式非常完整：
- 中介负责连接所有参与方。
- 有人负责撰写文章。
- 有人愿意付费成为作者。
- 有期刊愿意发表这些文章。
- 有编辑愿意接受这些文章。
整个过程涉及数百万美元的资金投入。
如何应对：改革与警惕
为了遏制这一威胁，研究人员提出了一系列措施：
- 加强编辑流程的审查。
- 实施更有效的方法来检测虚假研究。
- 更好地理解促成这些行为的网络。
- 从根本上重塑科学界的激励体系。
科学界自身必须加强监督机制来维护其诚信。随着人工智能在知识生产和传播中的兴起，这一挑战变得更加紧迫。
“如果我们没有准备好应对已经发生的欺诈，那么我们肯定也没有准备好应对生成式人工智能可能对科学文献造成的影响。我们不知道最终会有什么内容进入文献，什么会被视为科学事实，以及什么会被用来训练未来的人工智能模型。”