两个被中国人玩坏的AI研究方向:ELM和Metaheuris
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5月14日,Science《科学》在其线上新闻专栏Science _Insider_报道了一项令人震惊的研究发现:近 3 年来,利用美国健康与营养调查(NHANES)等公开数据库发表的低质量论文数量激增,其中超过 92% 的论文由中国研究人员贡献。这一现象被认为与“论文工厂”和人工智能(AI)技术的滥用密切相关。
这些论文的形式极为相似:先选定一种健康状况以及与之可能相关的环境或生理因素,再确定特定人群,随后围绕这些要素迅速形成一篇论文。Scientific Reports副主编 ****Matt Spick 称,“我收到了太多几乎一模一样的论文——每天一篇,有时甚至每天两篇,”“感觉每一种可能的组合都有人在研究”。**
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Matt Spick团队在PubMed、Scopus这两个论文数据库的147 种期刊中,找到了341篇遵循上述“套路”的论文,不过这些论文的时间分布有明显区别。2014年到2021年期间,平均每年仅有4篇相关论文。但从2022年起这类论文发表量激增,截至2024年10月,论文研究团队关注的期刊上共发表了190篇相关论文。
Spick团队的报告指出,近年来基于NHANES数据库的低质论文泛滥,可能是“论文工厂”的运作、人工智能生成文本的滥用以及大型公共数据库的成熟共同促成的。
此外,Spick团队还发现,**近期发表的使用****NHANES数据的论文,**大多出自中国研究人员之手。在2021年之后发表的这类论文中,有92%的论文第一作者来自中国机构,而在2021年之前的论文中,这一比例仅为8%。Spick分析称,中国科研人员所面临的压力和激励机制,为“论文工厂”提供了机会。
西北大学的Reese Richardson表示,其他研究人员在一些课题中也发现了类似现象,“这种免费数据源让几乎任何人都可以采用已知的研究方法,然后换上新的变量,以一种‘疯狂研究’的姿态创造出新的‘发现’。**”**目前已有出版商撤回了部分涉及NHANES数据的问题论文,并表示将加强审查。
Richardson指出,这些论文反映出科学出版和研究奖励方式中存在的普遍问题。“文中提及的所有出版商都收取了这类论文的发表费用,每家可能在1000美元左右。”他补充道,研究人员为了自身职业发展,往往选择发表更多的论文而不是更高质量的论文。他警告说,“除非我们从根本上调整科学发表的激励机制,否则问题只会越来越严重。”
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