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机器之心撰稿 编辑：蛋酱

科技与学术的交汇处，AI 眼中的“火眼金睛”揭示了篡改论文图片的无处遁形。

图像验证：AI的洞察力

让我们审视一张论文插图，两个红色标记区之间有何相似之处？对人而言，这或许难辨其异，但AI只需短暂时间便能揭示数百个细微特征：

蓝线标示了相似之处。

旋转、过滤、翻转、拉伸...AI能迅速识破这类改动，即使面对整篇论文的图片审查，也仅需一两分钟即可完成。

自动化时代的探索

为确保论文图片的原始性与真实性，众多期刊引入AI辅助审核流程。自2021年1月起，美国癌症协会（AACR）启用AI软件“Proofig”，自动提示编辑注意图片中的重复现象。

《Nature》杂志亦发现，至少有四家出版商开始利用AI，提前识别稿件中的图片重复，无论其原因系抄袭抑或不当美化。

图像问题的普遍性

2016年的研究揭示，约4%的生物医学论文可能存在图像重复问题。这一现象远比论文更正、撤回事件更为普遍与严峻。每年，仅约1%的论文获得更正，撤回的论文比例更低。

AI的革新与挑战

AI图像检查技术不断进步，标准制定与处理指导方针相继出台。Proofig作为先行者，已与多家期刊合作，包括AACR、美国临床调查学会及SAGE Publishing的五份生命科学期刊。

该软件从论文中提取图片，成对比较以寻找共同特征，包括部分重复。一般论文的检查耗时仅一两分钟，同时能检测压缩伪影等其他问题。

成本与效率考量

AI图像检查成本相对较低，每篇论文不到1美元。费用基于图像数量，合同条款根据不同期刊数量有所变动，通常每篇论文收费几十美元。

AI视觉在识别图像重复方面展现显著优势，不仅速度快且不易疲劳，不受图片大小、位置、方向、部分复制等因素影响。

出版商的态度与顾虑

部分出版商对AI工具持谨慎态度，担忧成本与可靠性。PLOS等大型出版商正研发自家AI解决方案。Wiley提供图像筛查服务，但仍需人工辅助。

Springer Nature评估外部工具，同时构建自有软件，旨在结合AI与人类智慧识别可疑图像。

EMBO Press等出版商仍依赖人工筛查，因其对商业产品成本效益存疑，且担心AI技术被恶意利用，生成难以识别的伪造图像。

科技对抗伪造

研究人员如Edward Delp致力于开发检测伪造生物图像的工具，尤其是GAN生成的逼真图像。通过AI技术对抗图像伪造，提升学术诚信。

结语

AI在学术诚信领域的应用展现出巨大潜力，同时也面临挑战与不确定性。未来，随着技术进步与行业共识的形成，AI有望在保障学术质量与促进知识共享方面发挥更加关键的作用。