frontiers|论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了

博雯 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
现在的AI已经开始参与论文打假了!
就像是这样,经过旋转、拉伸和缩放之后的图片,人眼或许无法辨认,但AI能看到数百个相似的特征:
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【 frontiers|论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了】△蓝色线条表示相似特征
即使通过高超的“图像处理手段”把一张完整图像中的局部画面挪到自己的图像里,也能一眼分辨:
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对于AI来说,这可能是秒认的活儿,甚至就算是一篇图像繁杂的完整论文,也不过花费一两分钟。
但对于人眼可就没那么简单了,比如知名学术打假人Elisabeth Bik为了寻找不同论文中使用相同图片展示各自不同的实验结果的例子,曾花费了整整2年时间。
而对于出版商们来说,刊登又撤稿中间的损失就更大了……
因此,最近几年,AI打假员愈发频繁地被引入了论文审查,尤其是图像问题中。
比如,自今年1月份开始,世界上最大、最古老的癌症研究专业协会,美国癌症协会(AACR)就已经开始使用AI软件来评审旗下期刊文章里的图片造假或重复问题了。
官方网站上也已经写明:提交手稿中的所有图像都需要通过AI软件进行筛选。
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不仅是AACR,世界第五大出版商SAGE、老牌经典医学期刊JCI、 JCI Insight都已经用上了这种方法。
自动图像校对这些期刊和出版商们所使用的是一个由以色列公司Proofig开发的同名软件。
Proofig软件基于AI技术和图像处理技术,面向各种科学文稿中的图像,包括所有类型的显微镜照片(光学、电学、共聚焦)、载玻片、蛋白免疫印迹(Western blot)、生物体内和体外图像、植物图像等等。
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软件会从论文中识别图像,然后提取它们共同的特征进行比较。
这些“共同的特征”包括对图像整体的缩放或旋转、部分重复或重叠、还有一些方位上的不同。
除此之外,软件也能额外检测到一些问题,比如高分辨率的原始数据被压缩到更小的文件中时,可能出现的压缩失真或压缩伪影(Compression artifact)情况。
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一篇普通的论文通常在2分钟以内可以检查完毕,最多不超过10分钟。
对于很多出版商来说,一篇已刊登的科学文稿里如果出现图像剽窃这种学术不端的现象,那么从调查、撤稿到后续的法律费用,平均每篇文章可能要损失百万美元。
因此,很多出版商都乐意引入性价比较高的AI来和人工审查组一起工作。
AACR的一位期刊运营总监就表示:
很多作者也很高兴能在出版前注意到一些“无意中的”图像复制错误。
而对于我们来说,严谨的数据是我们期刊的一个显著的标志,因此,这(Proofig)绝对是值得投入的时间和金钱。
出版商们联合起来其实,科学文稿中的图像重复或剽窃的现象已经是屡见不鲜了。
2016年,Nature上就有一篇文章对约2万篇生物医学论文进行人工分析后发现,其中4%的论文都可能包含上述问题。
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而通常每年只有1%的文稿得到更正,因此撤回的文章就更少了。
因此,去年5月份,一些出版商联合起来成立了一个为解决论文中图像问题的小组,其中包括荷兰出版业巨头爱思唯尔(Elsevier)、Wiley、Springer Nature和Taylor & Francis。