今年1月，英國分子生物學家肖爾托·戴維發(fā)表文章，指控美國哈佛大學醫(yī)學院附屬丹娜-法伯癌癥研究所科學家通過修改圖片偽造數(shù)據(jù)。隨后該研究所正式宣布撤回6篇論文，并糾正了另外31篇論文的數(shù)據(jù)。吹哨人戴維聲稱，這些造假論文發(fā)表于1999年至2017年，其中一些論文刊發(fā)于《細胞》和《科學》等頂級科學期刊。戴維使用人工智能（AI）圖片分析軟件和手動檢測發(fā)現(xiàn)了論文中的問題。
《自然》網(wǎng)站在近日的報道中指出，上述事件只是冰山一角，對學術論文中出現(xiàn)可疑圖片的指控還有很多。面對學術偵探和公眾的審查，學術期刊正在積極部署AI工具，以檢測出可疑圖片。
可疑圖片層出不窮
可疑圖片包括在多個圖中使用同樣的數(shù)據(jù)，圖片部分或全部重復，以及拼接圖片等。有些可疑圖片是論文作者有意為之，誤導讀者；有些是作者為了讓圖片變得更加美觀而作出些許改變。專家表示，不管基于何種理由，可疑圖片都損害了科學的完整性和嚴謹性。
專門關注學術不端和期刊撤稿的學術打假網(wǎng)站“撤稿觀察”維護的數(shù)據(jù)庫列出了51000多份需要撤回、更正的記錄。
美國科學圖片審查員伊麗莎白·比克及其同事對此開展了量化分析。他們研究了1995年至2014年間發(fā)表的20000多篇論文中的圖片，結果發(fā)現(xiàn)近4%的論文包含可疑圖片。這項研究還顯示，從2003年開始，論文中圖片重復出現(xiàn)的現(xiàn)象有上升趨勢，可能是因為數(shù)字攝影技術使修改圖片變得更容易。
比克指出，與幾十年前相比，現(xiàn)在發(fā)表的論文數(shù)量與日俱增，論文中出現(xiàn)圖片的數(shù)量也水漲船高，可疑圖片也會有增無減。美國科學公共圖書館出版?zhèn)惱韴F隊成員蕾妮·霍赫則認為，可疑圖片問題的高報告率也可能源于“全球對誠信問題的認識提高，舉報行為增多”。
丹娜-法伯癌癥研究所正在開展后續(xù)調查，該機構研究誠信官員巴勒特·羅林斯表示，盡快糾正錯誤至關重要，這是具有強大研究誠信的機構的常見做法。不過，她也補充道，論文中出現(xiàn)圖片重復或不一致并不能證明作者有意欺騙。
AI或充當“火眼金睛”
為減少可疑圖片發(fā)表，包括《細胞科學》《公共科學圖書館·生物學》《公共科學圖書館·綜合》在內的一些期刊，要求作者除了提交裁剪或處理后的圖片外，還要提交原始圖片。
許多出版機構計劃將ImageTwin、ImaCheck和Proofig等AI工具，納入出版前檢查中。《科學》雜志宣布使用Proofig篩選所有投稿。該雜志主編霍頓·索普表示，Proofig發(fā)現(xiàn)了一些問題，編輯因此否決了某些論文的發(fā)表，通常作者也對論文中的錯誤被識別出來表示感謝。
《自然》報道稱，即使圖片已經(jīng)被旋轉、拉伸、裁剪，或改變了顏色，這些AI系統(tǒng)都可以快速檢測出同一篇論文中的重復圖片。當然，不同系統(tǒng)各有不同優(yōu)勢。
比克解釋稱，Proofig可以發(fā)現(xiàn)哪些圖片是通過剪切或縫合拼接而來；ImageTwin則使用戶能將某篇論文中的圖片與其他論文的大型數(shù)據(jù)集進行交叉檢查。而一些出版商也在開發(fā)自己的AI圖片分析軟件。
研究表明，AI工具標記的許多錯誤也有點“無辜”。Proofig對2021年和2022年初提交給美國癌癥研究協(xié)會9家期刊的1300多篇論文開展了分析，發(fā)現(xiàn)15%的論文可能存在圖片重復問題。論文作者的回復表明，207次圖片重復中，28%是作者有意為之，例如使用同一張圖片說明多個論點；而另外63%是無意的錯誤。
協(xié)同作戰(zhàn)不可或缺
這些科技期刊用戶報告稱，AI系統(tǒng)肯定能更快、更容易發(fā)現(xiàn)某些類型的圖片問題。但比克認為，這些AI系統(tǒng)不太擅長發(fā)現(xiàn)更復雜的操作，比如AI生成的虛假圖片。英國生物學-生化與分子生物學類期刊《恩博報告》主編伯恩德·普爾弗也認為，這些AI工具有助于檢測出低級別的誠信違規(guī)行為，但更多更嚴重的問題可能會急劇增加，目前的方法或許很快會過時。
《自然》指出，要想檢測出可疑圖片，在專家團隊的專業(yè)素養(yǎng)、技術工具，以及提高警惕性等方面要協(xié)同發(fā)揮作用。普爾弗表示，隨著圖片處理變得越來越復雜，查找可疑圖片將變得越來越困難。
那么，從長遠來看，如何最好地解決圖片濫用問題呢？
比克表示，科學家需要更多地關注嚴謹性和數(shù)據(jù)的可重復性，對學術不端可能帶來的影響和后果要保持敬畏之心。
今年1月，英國分子生物學家肖爾托·戴維發(fā)表文章，指控美國哈佛大學醫(yī)學院附屬丹娜-法伯癌癥研究所科學家通過修改圖片偽造數(shù)據(jù)。隨后該研究所正式宣布撤回6篇論文，并糾正了另外31篇論文的數(shù)據(jù)。吹哨人戴維聲稱，這些造假論文發(fā)表于1999年至2017年，其中一些論文刊發(fā)于《細胞》和《科學》等頂級科學期刊。戴維使用人工智能（AI）圖片分析軟件和手動檢測發(fā)現(xiàn)了論文中的問題。
《自然》網(wǎng)站在近日的報道中指出，上述事件只是冰山一角，對學術論文中出現(xiàn)可疑圖片的指控還有很多。面對學術偵探和公眾的審查，學術期刊正在積極部署AI工具，以檢測出可疑圖片。
可疑圖片層出不窮
可疑圖片包括在多個圖中使用同樣的數(shù)據(jù)，圖片部分或全部重復，以及拼接圖片等。有些可疑圖片是論文作者有意為之，誤導讀者；有些是作者為了讓圖片變得更加美觀而作出些許改變。專家表示，不管基于何種理由，可疑圖片都損害了科學的完整性和嚴謹性。
專門關注學術不端和期刊撤稿的學術打假網(wǎng)站“撤稿觀察”維護的數(shù)據(jù)庫列出了51000多份需要撤回、更正的記錄。
美國科學圖片審查員伊麗莎白·比克及其同事對此開展了量化分析。他們研究了1995年至2014年間發(fā)表的20000多篇論文中的圖片，結果發(fā)現(xiàn)近4%的論文包含可疑圖片。這項研究還顯示，從2003年開始，論文中圖片重復出現(xiàn)的現(xiàn)象有上升趨勢，可能是因為數(shù)字攝影技術使修改圖片變得更容易。
比克指出，與幾十年前相比，現(xiàn)在發(fā)表的論文數(shù)量與日俱增，論文中出現(xiàn)圖片的數(shù)量也水漲船高，可疑圖片也會有增無減。美國科學公共圖書館出版?zhèn)惱韴F隊成員蕾妮·霍赫則認為，可疑圖片問題的高報告率也可能源于“全球對誠信問題的認識提高，舉報行為增多”。
丹娜-法伯癌癥研究所正在開展后續(xù)調查，該機構研究誠信官員巴勒特·羅林斯表示，盡快糾正錯誤至關重要，這是具有強大研究誠信的機構的常見做法。不過，她也補充道，論文中出現(xiàn)圖片重復或不一致并不能證明作者有意欺騙。
AI或充當“火眼金睛”
為減少可疑圖片發(fā)表，包括《細胞科學》《公共科學圖書館·生物學》《公共科學圖書館·綜合》在內的一些期刊，要求作者除了提交裁剪或處理后的圖片外，還要提交原始圖片。
許多出版機構計劃將ImageTwin、ImaCheck和Proofig等AI工具，納入出版前檢查中。《科學》雜志宣布使用Proofig篩選所有投稿。該雜志主編霍頓·索普表示，Proofig發(fā)現(xiàn)了一些問題，編輯因此否決了某些論文的發(fā)表，通常作者也對論文中的錯誤被識別出來表示感謝。
《自然》報道稱，即使圖片已經(jīng)被旋轉、拉伸、裁剪，或改變了顏色，這些AI系統(tǒng)都可以快速檢測出同一篇論文中的重復圖片。當然，不同系統(tǒng)各有不同優(yōu)勢。
比克解釋稱，Proofig可以發(fā)現(xiàn)哪些圖片是通過剪切或縫合拼接而來；ImageTwin則使用戶能將某篇論文中的圖片與其他論文的大型數(shù)據(jù)集進行交叉檢查。而一些出版商也在開發(fā)自己的AI圖片分析軟件。
研究表明，AI工具標記的許多錯誤也有點“無辜”。Proofig對2021年和2022年初提交給美國癌癥研究協(xié)會9家期刊的1300多篇論文開展了分析，發(fā)現(xiàn)15%的論文可能存在圖片重復問題。論文作者的回復表明，207次圖片重復中，28%是作者有意為之，例如使用同一張圖片說明多個論點；而另外63%是無意的錯誤。
協(xié)同作戰(zhàn)不可或缺
這些科技期刊用戶報告稱，AI系統(tǒng)肯定能更快、更容易發(fā)現(xiàn)某些類型的圖片問題。但比克認為，這些AI系統(tǒng)不太擅長發(fā)現(xiàn)更復雜的操作，比如AI生成的虛假圖片。英國生物學-生化與分子生物學類期刊《恩博報告》主編伯恩德·普爾弗也認為，這些AI工具有助于檢測出低級別的誠信違規(guī)行為，但更多更嚴重的問題可能會急劇增加，目前的方法或許很快會過時。
《自然》指出，要想檢測出可疑圖片，在專家團隊的專業(yè)素養(yǎng)、技術工具，以及提高警惕性等方面要協(xié)同發(fā)揮作用。普爾弗表示，隨著圖片處理變得越來越復雜，查找可疑圖片將變得越來越困難。
那么，從長遠來看，如何最好地解決圖片濫用問題呢？
比克表示，科學家需要更多地關注嚴謹性和數(shù)據(jù)的可重復性，對學術不端可能帶來的影響和后果要保持敬畏之心。
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