把論文丟給GPT-4進(jìn)行撤稿預(yù)測(cè)，和人類審稿人給出的結(jié)果相似性近95%！

具體來(lái)說(shuō)，來(lái)自人大與浙大學(xué)者團(tuán)隊(duì)的研究者們把涉及數(shù)千篇SCI/SSCI的期刊論文的10000多條推文喂給了GPT-4，讓它根據(jù)推文回答“這篇論文是否有可能被撤稿”，然后和人類預(yù)測(cè)的結(jié)果相比較。

結(jié)果，GPT-4幾乎完美地勝任了這項(xiàng)工作。

也就是說(shuō)，雖然近期偶有新聞冒出，有人直接把ChatGPT等大模型的生成內(nèi)容復(fù)制進(jìn)論文正文，進(jìn)而引發(fā)一系列學(xué)術(shù)不端問(wèn)題。

但，大模型可能引發(fā)學(xué)術(shù)不端，也有辦法維護(hù)科研誠(chéng)信。

論文作者Er-Te Zheng總結(jié)道：

AI能否應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究，這一問(wèn)題的關(guān)鍵，在于AI工具如何被人類所使用。

推文能預(yù)測(cè)論文撤稿

作為讓ChatGPT預(yù)測(cè)撤稿與否的基礎(chǔ)，研究團(tuán)隊(duì)首先探索了“推文本身能否預(yù)測(cè)撤稿”。

現(xiàn)實(shí)情況中，許多有問(wèn)題的論文都是在推特等社交平臺(tái)上被曝光，引發(fā)關(guān)注，繼而被撤稿——比如前段時(shí)間爭(zhēng)議不小的用AI繪制小鼠插圖的論文。

在探索推文本身能否預(yù)測(cè)撤稿的過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)搜集了一組包含3505篇撤稿論文的數(shù)據(jù)集，并采用粗略精確匹配方法獲得的具有相似特征的3505篇未撤稿論文。

這些特征包括發(fā)表期刊、發(fā)表年份、作者數(shù)量和推文數(shù)量。

上述7010篇論文的推文數(shù)據(jù)通過(guò)推特API收集，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括推文發(fā)布日期和文本內(nèi)容。

篩選出在論文撤稿前發(fā)布的推文后，研究團(tuán)隊(duì)最終共搜集到8367條涉及撤稿論文的英文推文和6180條涉及未撤稿論文的英文推文。

研究把推文分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練模型，然后在測(cè)試集上驗(yàn)證人工預(yù)測(cè)、關(guān)鍵詞方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和ChatGPT的預(yù)測(cè)結(jié)果情況。

人工預(yù)測(cè)結(jié)果（研究者根據(jù)推文預(yù)測(cè)論文撤稿情況）是研究使用的主要基準(zhǔn)之一，用以衡量模型與人工方法的一致性情況。

人工預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，人類若認(rèn)為推文暗示論文存在問(wèn)題，則推文涉及的這篇論文有高達(dá)約93%的幾率會(huì)被撤稿（精確率≈93%），這說(shuō)明部分推文的確能夠預(yù)測(cè)論文撤稿。

不過(guò)，像這樣能通過(guò)推文被人工預(yù)測(cè)出撤稿的論文的總體占比不高，約占所有撤稿論文的16%（召回率≈16%）。

因此，盡管只有一小部分撤稿論文的相關(guān)推文在論文撤稿前含有了可識(shí)別的問(wèn)題信號(hào)，但這些信號(hào)確實(shí)存在。

研究者觀察到，能夠有效預(yù)測(cè)論文撤稿的批評(píng)性推文有兩種類型：

• 第一種直接突出論文中的錯(cuò)誤或?qū)W術(shù)不端行為；
• 第二種使用批評(píng)或諷刺的方式來(lái)突出論文的質(zhì)量存疑。

這些推文能夠促使期刊對(duì)論文進(jìn)行調(diào)查，如果調(diào)查證實(shí)了推文中提到的問(wèn)題的存在和嚴(yán)重性，論文隨后可能會(huì)被撤稿。

在這種情況下，批評(píng)性推文可以作為撤稿論文的催化劑，強(qiáng)調(diào)了將其納入研究誠(chéng)信的早期預(yù)警系統(tǒng)的價(jià)值。

ChatGPT預(yù)測(cè)結(jié)果95%近似人類

既然發(fā)現(xiàn)推文具有預(yù)測(cè)論文撤稿的潛力，研究進(jìn)一步探索了關(guān)鍵詞方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和ChatGPT在根據(jù)推文來(lái)預(yù)測(cè)論文撤稿方面的潛力，將各模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與人工預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。

研究表明，GPT-4的總體預(yù)測(cè)結(jié)果（包含撤稿預(yù)測(cè)和非撤稿預(yù)測(cè)）與人工預(yù)測(cè)結(jié)果的一致性最高，約95%。

其次是GPT-3.5和SVM模型，其一致性超過(guò)80%。

而關(guān)鍵詞方法與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一致性則在47%-64%之間，預(yù)測(cè)效果一般。

在精確率方面，同樣是GPT-4的精確率最高：

GPT-4預(yù)測(cè)會(huì)撤稿的論文中，近70%的在人工預(yù)測(cè)中同樣會(huì)撤稿；而其他模型的預(yù)測(cè)精確率均遠(yuǎn)低于GPT-4。

上圖進(jìn)一步顯示了不同模型預(yù)測(cè)結(jié)果與人工預(yù)測(cè)結(jié)果的比較。

關(guān)鍵詞方法和三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型（LR、RF和NB）將大量人工無(wú)法判定為撤稿的論文歸為撤稿（過(guò)擬合率高）。

相比而言，GPT-4的預(yù)測(cè)結(jié)果最接近于人工預(yù)測(cè)的結(jié)果：

絕大部分GPT-4預(yù)測(cè)為撤稿的論文，人工預(yù)測(cè)也為撤稿，絕大部分GPT-4預(yù)測(cè)為非撤稿的論文，人工預(yù)測(cè)同樣為非撤稿。

有請(qǐng)實(shí)例

與其他方法相比，ChatGPT還有一個(gè)重要的優(yōu)勢(shì)——能夠?yàn)槠漕A(yù)測(cè)提供理由，而其他方法則無(wú)法詳細(xì)解釋其決策。

例如，從樣本論文中可以看出，ChatGPT對(duì)推文有深刻的理解，并能準(zhǔn)確提取可能預(yù)測(cè)論文撤稿的信息，為使用推文評(píng)估論文是否存在潛在問(wèn)題提供了寶貴的幫助。

舉個(gè)：

然而，也要注意到ChatGPT有時(shí)存在“幻覺(jué)”問(wèn)題。

也就是說(shuō)，ChatGPT可能會(huì)產(chǎn)生不恰當(dāng)?shù)妮敵觯虼嗽谑褂脮r(shí)需要謹(jǐn)慎，并考慮到其可能的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)。

例如：

樣例論文3中，相關(guān)推文是對(duì)這篇論文的評(píng)價(jià)，暗示該論文指出諾獎(jiǎng)得主的某篇論文存在問(wèn)題。

然而，ChatGPT將樣例論文3誤以為是被撤稿的諾獎(jiǎng)得主的相關(guān)工作，因此這篇論文可能被撤稿。

此處的分析結(jié)果表明，ChatGPT存在一定的邏輯推理謬誤與過(guò)度解讀等問(wèn)題。

因此，ChatGPT雖然能夠通過(guò)推文從一定程度上預(yù)測(cè)論文撤稿，與人工預(yù)測(cè)的一致性在各模型中表現(xiàn)最好，但其在當(dāng)前并非完美，在未來(lái)仍有長(zhǎng)足的改進(jìn)空間。

網(wǎng)友對(duì)這項(xiàng)研究也挺關(guān)注，表示用ChatGPT預(yù)測(cè)論文撤稿，真是從未設(shè)想過(guò)的道路。

因缺斯汀，我還以為沒(méi)有足夠多的數(shù)據(jù)來(lái)支撐這一結(jié)論呢！

總體而言，研究揭示了社交媒體討論作為論文撤稿早期預(yù)警的潛力，同時(shí)也展示了ChatGPT等生成式人工智能在促進(jìn)科研誠(chéng)信方面的潛在應(yīng)用。

研究作者介紹

最后，來(lái)認(rèn)識(shí)一下這個(gè)研究的作者～

Er-Te Zheng（鄭爾特），人大信息資源管理學(xué)院碩士生，由Zhichao Fang助理教授指導(dǎo)；本科時(shí)，他在浙江大學(xué)獲得管理學(xué)學(xué)士學(xué)位，師從Hui-Zhen Fu副教授。

他的研究方向涉及計(jì)算社會(huì)科學(xué)、科學(xué)學(xué)和科學(xué)計(jì)量。

Hui-Zhen Fu（付慧真），浙大公共管理學(xué)院信息資源管理系副教授，北京大學(xué)博士。

擔(dān)任信息資源管理研究所副所長(zhǎng)，荷蘭萊頓大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究中心（CWTS）訪問(wèn)學(xué)者。

她的研究方向?yàn)榻徊婵茖W(xué)、科學(xué)計(jì)量、科研誠(chéng)信和科研管理，在國(guó)際權(quán)威刊物發(fā)表論文超40篇（SCI/SSCI），連續(xù)四年（2020-2023）入選愛(ài)思唯爾中國(guó)高被引學(xué)者榜單。

Zhichao Fang（方志超），人大信息資源管理學(xué)院助理教授，荷蘭萊頓大學(xué)科學(xué)與技術(shù)研究中心（CWTS）博士，萊頓大學(xué)CWTS客座研究員，伊朗波斯灣大學(xué)社交媒體數(shù)據(jù)研究組成員。

他的研究方向?yàn)榭茖W(xué)學(xué)、科學(xué)計(jì)量和社交媒體計(jì)量學(xué)，在科學(xué)計(jì)量學(xué)與科技政策等領(lǐng)域發(fā)表SCI/SSCI論文20篇。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.16851