圖片也要查重了？期刊用AI審論文防造假，旋轉/翻轉/拉伸都不行
大數據文摘出品
最近兩年關于學術造假的爆料一直不少，尤其是“圖像復用”，一些頂尖高校的教授甚至院士都被指出存在一圖多用的情況。
顯然，這樣的情況除了有人專門去深扒，審稿人自己肯定記不住這些圖片是不是和前面的論文雷同了，所以只依靠審稿人去判斷，“圖片復用”的情況肯定還是會一直發生。
情況在現在有了轉機。
據Nature官網的News欄目報道，在一項研究發表在美國癌癥研究協會(AACR)出版的十種期刊上之前，它要接受一次不同尋常的額外檢查——AI審稿。
自2021年1月以來，AACR在經過同行評審后擬定接受的所有稿件上都使用了AI軟件， 其目的就是找出存在雷同的圖像，包括已被旋轉、濾波、翻轉或拉伸的。
先自動再手動，爭取不放過一個，已經有四家在使用
美國癌癥研究協會(AACR)是這一AI技術的早期采用者。
為了避免發表帶有篡改圖片的論文，許多期刊雇人手工審查提交的稿件，通常使用軟件來輔助檢查發現的內容，這些被篡改的圖片可能是由于徹頭徹尾的欺騙，也可能是為了美化發現的不當企圖。
但Nature獲悉，在過去一年里，至少有4家期刊已經開始將這一過程自動化，依靠人工智能軟件在手稿發表之前發現圖片重復或者部分重復。
“AACR在接收以色列Rehovot的一家名為Proofig的公司提供這項服務之前，也嘗試了很多軟件產品。”Daniel Evanko說，他是該協會在賓夕法尼亞州費城的期刊運營主管。 “我們對此非常滿意，”他補充道。他希望這種篩查將有助于研究人員，并在發表后減少問題。
AI只是完成第一次初篩，當AI標記有問題的圖像后，仍然需要專業的編輯來判斷。
例如，如果數據集本來就需要顯示兩次——并論文中附有解釋——那么重復的圖像可能是合適的，或者有些復制可能只是簡單的論文排版過程中的復制粘貼錯誤，這樣不算造假，AI發現的所有這些問題只能通過編輯和作者之間的討論來解決。
然而，既然人工智能正變得足夠高效和低成本，專家們表示，未來幾年內，一波AI自動圖像檢查助手可能會席卷學術出版行業，就像10年前使用軟件檢查手稿是否抄襲成為一種常規做法一樣。出版業組織也說，他們正在研究如何比較不同期刊的手稿圖像。
其他圖像完整性專家對這一趨勢表示歡迎，但同時也警告說，目前還沒有對各種軟件產品進行公開比較，而且自動檢查可能會出現太多的誤報或遺漏的操作。
從長遠來看，對軟件審查的依賴可能也會促使欺詐者使用AI反過來來欺騙AI，就像某些人通過修改文本來逃避審查一樣。
“我擔心，我們正在進入一場與基于AI的技術的軍備競賽，這可能導致不可能找到的深度造假，”德國《EMBO報告》(EMBO Reports)的主編貝爾納德•波拉爾表示。
進入AI審查時代?一些機構還在觀望
2016年，由微生物學家、加利福尼亞州的圖像分析顧問伊麗莎白·比克領導的一項對大約20000篇生物醫學論文的人工分析表明，多達4%的論文可能包含有問題的圖像復制。
現實是，通常每年只有大約1%的論文得到更正，更少比例的論文被撤銷。
盡管事實如此，但很多機構對于AI查找圖片復制還是持謹慎態度。公共科學圖書館(PLOS)的一位發言人表示，他們正在“熱切地”監測工具的進展情況，這些工具可以“可靠地識別常見的圖像完整性問題，并且可以大規模應用”。
Elsevier表示，他們“仍在測試”軟件，不過也指出，其部分期刊在發表前會篩選所有接受的論文，“使用軟件工具和手工分析相結合的方法”，檢查圖像是否存在問題。
2020年4月，Wiley引入了一項臨時接受的手稿圖像篩選服務，目前已有120多種期刊使用這項服務，但這項服務目前是由軟件輔助手工篩選，一位發言人說。
出版Nature的Springer Nature表示，它正在評估一些外部工具，同時整理數據，以訓練自己的軟件，這些軟件將“結合相互互補的人工智能和人類元素，以識別有問題的圖像”。
【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
