谢赛宁的遭遇，在近期科研圈的两大震撼曝光面前，显得微不足道。
国际顶级期刊《Science》连续发布重磅新闻，揭露了科研领域的两大顽疾：论文工厂泛滥成灾，已形成完整的造假产业链，全球科学期刊深受其害；另一方面，ChatGPT人工智能工具悄然渗透学术圈，计算机科学领域已有五分之一的论文显现AI生成的痕迹。
论文工厂的丑闻并非新鲜事，但此次曝光的内容却让人瞠目结舌。专家经年累月的警告终于得到了证实：制造虚假科研论文不仅规模巨大，手法还日益狡猾复杂。一项大规模调查显示，论文工厂已形成一个错综复杂的网络，涵盖作者、编辑、出版商及中介等多个环节，彼此勾结，共同发布低质甚至完全造假的论文。
调查团队以PLOS ONE期刊为重点，筛选出被撤稿或在PubPeer平台上受到质疑的论文，进而追踪这些论文的责任编辑。他们发现，有33位编辑处理的论文撤稿或被质疑的频率远高于正常概率，其中一位编辑审理的79篇论文中，竟有49篇被撤稿。这些编辑与某些作者之间的互动异常频繁，存在明显的利益输送嫌疑。
更令人震惊的是，论文工厂的操作已呈现出系统性特征。研究人员通过分析图像重复的论文，识别出多个共享图片的论文集，这些论文通常在同一时间段集中发表，且集中在少数几个期刊中。某些中介机构可能在其中起到了牵线搭桥的作用，将大量可疑论文投放到被攻陷的期刊上。
与此同时，ChatGPT对学术圈的入侵也不容小觑。自2022年问世以来，AI撰写论文的频率持续飙升，计算机科学领域尤为突出。一项覆盖2020年至2024年间超过百万篇科学论文的研究显示，到2024年9月，计算机科学摘要中有22.5%显示出大语言模型修改的证据。电气系统和工程科学领域紧随其后，而数学、生物医学和物理学等领域的比例虽然较低，但也呈现出上升趋势。
随着技术的不断进步，AI生成的论文质量越来越高，掩盖痕迹的能力也越来越强。科研人员开始寻找更微妙的AI使用迹象，如特定词汇的频率变化等。然而，尽管各大学术期刊纷纷出台限制使用AI撰写论文的政策，但AI生成的论文仍屡禁不止，甚至经过多轮同行评审后依然混入正式期刊，对科研论文的质量底线构成严峻挑战。
此次《Science》的曝光，无疑为科研界敲响了警钟。论文工厂的泛滥和AI的渗透，不仅损害了科研的严谨性和公信力，还可能误导人们对科学知识的理解和应用。科研界亟需采取行动，加强监管和检测力度，共同维护科研的纯洁性和权威性。
