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检测工具无法保存 AI 论文雪崩中的学术记录
同行评审系统面临不堪重负的风险。 Bashir M Al-Hashimi 呼吁文化转变，以解决人工智能支持的研究成果数量不断增长的问题
来源:Wonkhe | 高等教育政策、人物与政治大型语言模型 (LLM) 的兴起给全球研究界带来了一系列意想不到的后果，其中最引人注目的是大量人工智能驱动的低质量学术论文。
我们不再讨论理论上的风险；最近对包括 Elsevier 的 Scopus、Web of Science 和 arXiv 在内的学术数据库进行的大规模分析表明了一个惊人的转变。研究人员指出，到 2025 年初，STEM 数据库中近 20% 的计算机科学预印本和超过 10% 的论文显示了法学硕士援助的语言特征。
一些估计表明，使用这些工具的科学家将他们的个人产出增加了多达三分之一 - 创造了当前系统从未设计吸收的提交量。
提交加速
重要的是，这不仅仅是编辑润色的问题；更是一个问题。人工智能极大地降低了工业规模造纸厂的进入成本，这些造纸厂现在利用法学硕士来大量生产虚假但看似合理的研究，其速度有可能侵蚀科学进步赖以建立的基础信任。然而，展示法学硕士签名的出版物的快速增加不应总是被解释为研究质量下降的代表；相反，它反映了人工智能日益融入主流科学工作流程，这同样可能推动严谨性和生产力的提高。
这种激增正在将同行评审系统推向不可持续的地步。自 17 世纪中叶英国皇家学会首次出版《哲学汇刊》以来，同行评审一直是研究质量的基石。
文化变革
导师和导师：我们应该放弃为博士生设定固定的发表目标，以减轻“不发表就灭亡”的文化。在人文学科中，这可能涉及关注单个章节或专着的深度；在 STEM 领域，这可能意味着优先考虑方法的稳健性和研究影响而不是出版物数量。