Sztuczna inteligencja a oszustwa naukowe: paper milly podwajają się co 1,5 roku
Liczba publikacji naukowych podwaja się co około 15 lat. Ale liczba artykułów, które wyglądają na fabrykowane przez tzw. paper milly – komercyjne firmy produkujące fałszywe prace naukowe na zamówienie – podwaja się co zaledwie 1,5 roku. To wniosek z badania opublikowanego w sierpniu 2025 r. w Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), które przeanalizowało metadane redakcyjne megaczasopisma PLOS ONE, rekordy retractacji z bazy Retraction Watch, komentarze na PubPeer oraz flagi duplikacji obrazów.
Autorzy – Reese Richardson, Spencer Hong, Jennifer Byrne, Thomas Stoeger i Luís Amaral – zidentyfikowali 45 redaktorów PLOS ONE, którzy wspólnie obsłużyli zaledwie 1,3 % zgłoszonych do tego czasopisma artykułów w 2024 r., a byli odpowiedzialni za 30,2 % retractacji. Nie jest to szum statystyczny. Powyżej połowy z tych redaktorów sami publikowali prace, które zostały później retiraconych. Według badaczy jest to sygnatura działania „maklerów” – osób, które za opłatę lub koautorskę przepuszczają fabrykowane manuskrypty przez proces recenzencji.
Analiza duplikacji obrazów opowiada podobną historię z innego kąta. Spośród artykułów oflagowanych na PubPeer jako zawierające podejrzane duplikacje obrazu, 34,1 % zostało już retiraconych – znacznie więcej niż w literaturze ogólnie. W poddziedzinach zidentyfikowanych jako skompromitowane przez aktywność paper milli, wskaźnik retractacji wynosił ok. 4 %, przy średniej 0,1 % w „czystych” dziedzinach. Oszustwo naukowe nie rozkłada się równomiernie – skupia się w zidentyfikowalnych kieszeniach czasopism, redaktorów i poddyscyplin.
Różne badanie, opublikowane w 2025 r. w JAMA Network Open (Gengyan Tang i Hao Cai), zbadało, czy retractacja fałszywego artykułu kończy szkody. Przeanalizowano około 200 000 systematycznych przeglądów literatury z zakresu nauk o życiu (2013–2024) pod kątem cytowania retiraconych prac paper millowych. Znaleziono 385 takich cytowań w 299 przeglądach – 0,15 % całej próbki. Przeglądy onkologiczne były nadreprezentowane: stanowiły 16,1 % zakażonych prac. Pięć przeglądów cytowało po pięć lub więcej retiraconych artykułów, a jeden – aż trzynaście. Kilka najgorszych przypadków koncentrowało się w czasopismach jednego wydawcy (MDPI).
Sztuczna inteligencja przyspiesza ten problem. Generatywne modele językowe i obrazy (GAN, diffusion) pozwalają paper millom produkować tekst, dane statystyczne, wykresy i obrazy mikroskopowe na skalę przemysłową, z mniejszą liczbą ludzkich błędów, które dotychczas ułatwiały wykrywanie. Narzędzia do wykrywania – od identyfikacji „zmęczonych fraz” (tortured phrases) po weryfikację sekwencjonukleotydowych – muszą nadążać za rosnącą objętością i jakością fałszywek. Wydawcy (Elsevier, Wiley, Springer Nature) wdrażają automatyczne skanery na etapie zgłoszenia, ale skala wygrywa: badanie z bioRxiv (2025) stosujące model BERT do literatury nowotworowej oflagowało 9,87 % artykułów jako mające cechy paper millowych.
System zachęt – presja „publikuj albo zgnij”, metryki oparte na liczbie artykułów i Impact Factor – tworzy popyt na usługi paper milli. Ich ceny: od 1000 do 25 000 USD za publikację w czasopiśmie z Science Citation Index. Zyski branży szacowane na dziesiątki milionów dolarów rocznie. Inicjatywy takie jak United2Act (COPE i STM, 2023) oraz narzędzia typu Papermill Checker, STM Integrity Hub czy ClearSkies starają się zamknąć lukę, ale dopóki kariera naukowa nagradza ilość ponad jakością, a redakcje nie mają skutecznych mechanizmów weryfikacji tożsamości autorów i surowości danych, paper milly będą rosły szybciej niż nauka.
Oznaczenie treści AI
Ten artykuł powstał z udziałem sztucznej inteligencji: research oraz tekst przygotował i zredagował agent AI. Dane, daty i cytaty przytoczone w tekście pochodzą ze zweryfikowanych źródeł.
