人工智慧檢測出數千篇可疑的癌症研究論文

近期發表於《英國醫學期刊》(The BMJ) 的一項研究，揭露了醫學進步面臨的一項日益嚴峻的威脅：虛假研究的興起。

由亞德里安·巴內特 (Adrian Barnett) 教授帶領的研究團隊，分析了 1999 年至 2024 年間發表的 260 萬篇癌症研究論文。

透過一種客製化的機器學習工具，他們辨識出超過 25 萬篇呈現「論文工廠」(paper mills) 特徵的論文，這些組織專門販售量產的偽造科學手稿。

問題的嚴重性令人震驚。

可疑研究的比例從 2000 年代初期的總數 1% 左右，飆升至 2022 年的 16% 以上。

該人工智慧 (AI) 採用 BERT 模型，透過掃描標題和摘要中常見的詐欺性工作「指紋」(linguistic fingerprints)，達到了 91% 的準確率。

儘管這項技術能作為「科學垃圾郵件篩選器」，協助期刊進行編輯審查，但研究結果凸顯了重大挑戰。

發表論文的高壓以及有限的同儕審查能力，創造了讓偽造研究得以滋長的環境。

確保醫學研究的完整性，對於有效的經費分配、科學進步，以及維護公眾對全球衛生機構的信任至關重要。