The Scholarly Kitchen 评论:AI 透明度陷阱——披露不等于科研诚信
The Scholarly Kitchen 文章指出,AI 既被用于写作也被用于稿件筛查,却可能一边引入错误一边识别自身引入的错误,形成“漏桶”循环。作者认为,AI 披露只说明是否使用及如何使用,无法证明研究诚信;JAMA 网络已于 2026 年 8 月更新指南,承认披露政策可能不足以应对虚构内容。文章主张把重点转向问责与验证框架,由人类判断补足技术检查,而非以是否使用 AI 作为诚信评估依据。
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The Scholarly Kitchen 文章指出,AI 既被用于写作也被用于稿件筛查,却可能一边引入错误一边识别自身引入的错误,形成“漏桶”循环。作者认为,AI 披露只说明是否使用及如何使用,无法证明研究诚信;JAMA 网络已于 2026 年 8 月更新指南,承认披露政策可能不足以应对虚构内容。文章主张把重点转向问责与验证框架,由人类判断补足技术检查,而非以是否使用 AI 作为诚信评估依据。
一篇 arXiv 预印本提出用四项测试估算科研信息源接入机构 CRIS 的整理成本,其中两项只用公开数据,两项对照机构自有已核对记录。
OpenAI 于 10 月 6 日发布 700 余篇研究论文,数学家 Frank Calegari 认为这标志着 AI 已能在数学多个领域做出突破性贡献。他指出这些论文写作质量糟糕、违反署名规范,部分甚至有误,但数学家更应把精力放在招聘、发表与培养学生上。他以有限单群分类的历史为例,提醒同行不要因“著名问题被解决”而放弃领域,而应借新工具开拓更深层的问题。
安徽建筑大学科技处发布通知,要求科研人员对2020年1月1日以来公开发表的学术论文逐一自查,重点排查图片重复、不当署名、论文买卖等学术不端行为,个人自查阶段已于10月30日结束。该校还将科研诚信状况作为职称晋升、科技奖励、学位申请等评价的重要指标,对违反者一律取消申报资格。
OpenAI 向 Trusted Access 项目成员发邮件确认,自 11 月 29 日起将把此前被排除在训练之外的 Daybreak Blue 会话数据用于模型训练,即便用户关闭了"为所有人改进模型"设置。
英国数学科学学会(Academy for the Mathematical Sciences)发布报告《The mathematical sciences in an AI-enabled world》,考察 AI 进展如何改变数学研究及其应用,并分析相关风险。
Retraction Watch 周末汇总指出,Springer Nature 旗下 Scientific Reports 在 NLM 重新评估期间被 PubMed 暂停收录。某学术出版商单日撤稿 1400 篇会议论文,创下纪录。另有作者撰文讲述用 AI 伪造一篇科学论文的经历,研究者还在评估 50 万篇论文中的虚构引用。
ScholarOne Conferences 正在测试 AI Program Builder,可先对会议议程做首轮编排,承担大部分人工理解与协调工作,让程序委员会专注只有他们能做的编辑决策。该工具目前面向部分客户进行 beta 测试,同期还在探索 AI 辅助分会场构建并测试增强版 AI Duplicate Detector。
Dartmouth 教务长曾警告 AI 作弊问题,但他本人的 AI 使用问题最终导致其丢掉职位。原文未披露其具体使用了哪款 AI 工具、涉及何种行为,也未说明校方处理依据与时间线。
O'Reilly Media CTO Andrew Odewahn 团队构建了 Expert Intelligence,把 AI 智能体通过 MCP 接入公司自有系统,并用 skill 文件规定推理方式、以 O'Reilly 图书馆的实践框架为分析依据。
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Glance 为生成器加装轻量决策适配器与指针头,从共享 prefill 中为候选段落打分,无需对每个查询-段落对单独预填充。
一项针对 Into the Unknown 基准的重分析发现,AI 科研智能体论文中不受支持的数字多数并非凭空编造,而是取自智能体自己的结果文件却对应了错误的实验、指标或运行。
JMIR Publications 运营副总裁 Richard di Santo 在 The Scholarly Kitchen 客座文章中警告,学术出版正把 AI 从格式、参考文献核验等机械环节推进到对科学本身的评估。他指出,若让机器承担初审乃至唯一评审,审稿人的批判判断力会因不再使用而萎缩,而信任正是出版业存在的根本。
维基媒体基金会(Wikimedia Foundation)就包括《纽约时报》诉 OpenAI 和 Microsoft 在内的一组 AI 版权诉讼提交法庭意见书,对双方均不站队,并警告任何一方获得过于简化的全面胜利都可能损害开放网络。
一项针对 Into the Unknown 基准的重分析发现,AI 科研智能体论文中无依据的数值大多并非凭空编造,而是取自错误的实验、指标或运行。作者重析该基准全部 540 份评审判断,并人工标注 18 份投稿中的 256 条数值主张,在 53 条无依据主张中 47 条属于错配、仅 6 条在可用文件中找不到来源,加权后错配占比约 81%。
墨尔本大学 Vassilis Kostakos 在 arXiv 预印本提出同行评审改革方案:投稿改为 1500 字简报加不限长度的机器可验证附录。人类审稿人只评审简报,判断研究是否值得做、方法是否可信、潜在收益是否值得投入;附录由模型核验实验记录与统计结果。作者认为 AI 写论文、AI 审稿的循环可以存续,但需以人类评审作为奖励函数。
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SciSpace 发布研究指南,按“所需输出”而非语料规模对比 Crossref、OpenAlex、CORE 与 Unpaywall 四个学术元数据 API:Crossref 适合 DOI 元数据补全,OpenAlex 适合发现与引用关系,CORE 适合机构库全文工作流,Unpaywall 适合 DOI 到开放获取的解析。
DeFT-RAG 提出一种 RAG 框架,每次从原问题和已答 QA 对生成一个自包含子问题,并用规则更新 QA 表、微调轻量决策模型做是/否判断,把剩余 LLM 工作移出模型。
DecisionRank 提出 item-space on-policy distillation(OPD),把决策模型输出的文档分数排成序列交给生成式教师,由教师给出条件反馈直接监督这些分数,并结合离线排序监督训练。
Wiley 的 Advanced 系列期刊将参与 2026 年 10 月 30 日在休斯敦 MD Anderson 癌症中心举办的 James P. Allison Institute 科学研讨会,主题为“免疫设定点:压力、健康与系统调控”,预计汇聚超过 1,500 名科学家、临床医生与期刊编辑。
Hugging Face 与卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院、亚利桑那州立大学、乔治·华盛顿大学等机构共同发起 Project ProtoStar,推动公共资助科研的数据集、模型和代码以 AI 可用、机器可处理的格式在开放基础设施上发布。
美国国立卫生研究院(NIH)选择 KnowledgeWorks Global Ltd.(KGL)为 Journal of Replication and Reproducibility(JRR)开发投稿与出版平台。
达特茅斯大学教务长 Santiago Schnell 在教职员工主导的审查委员会认定他“使用 AI 实质性改写写作”、未达到学校学术诚信标准后于周三辞职。
美国北卡罗来纳州西区联邦地区法院法官 Kenneth Bell 于 10 月 22 日驳回 GPS Air 对 Elsevier 的 10 亿美元诽谤诉讼,认定 GPS 未能证明 Elsevier 存在"实际恶意"。
一项针对 AI 科研智能体基准 Into the Unknown 的重分析发现,在人工标注的 256 条数字主张中,53 条缺乏支持的主张里有 47 条是数值存在于智能体文件中但对应了错误的实验、指标或运行,仅 6 条在现有产物中找不到来源,按总体加权错配占比约 81%。
IDC 与 Anthropic 合作,把 IDC Quanta 以 MCP 连接器形式接入 Claude,IDC 客户今天即可在 Claude 桌面端、移动端、Cowork 和 Microsoft Office 插件中提问,获得基于 IDC 预测与数据并附出处的分析。
Bloomsbury Publishing 公布截至 8 月 31 日的六个月未经审计业绩,营收 1.516 亿英镑,调整后利润 1680 万英镑,均低于上年同期的 1.595 亿英镑和 2400 万英镑。