「画像悪用」の治療に特化！エルゼビア、ネイチャー、その他のトップジャーナルは AI を使用して科学者の不正行為を暴いています

つい最近、PS法で多くの論文を発表したノーベル賞受賞者を採用したばかりです。

現在、ますます多くの学術出版組織が改ざんされたデータを検出するために AI ソフトウェアを使用し始めているため、幸運にもそうすることができる科学者は、コミットする前によく考えるべきです。

#写真は悪用されていますか?

今日の学術界では、同じセル グループの写真を再利用する前に、コピー、反転、回転、移動、トリミングすることが非常に一般的です。

研究者は、これらの加工された画像を使用して、実際にはそうではないにもかかわらず、大量のデータを持っていて多くの実験を行ったふりをします。

米国がん研究協会 (AACR) の運営責任者であるダニエル・エヴァンコ氏によると、AACR が 2016 年から 2020 年の間に論文を撤回した主な理由は画像の重複でした。そして撤回は著者の評判を傷つけるだけでなく、出版社の評判も傷つけます。

双方の当惑を避けるために、AACR のような学術出版物は、論文を出版する前に AI ソフトウェアを使用して画像の重複を検出し始めています。このソフトウェアは「Proofig」と呼ばれる、イスラエルの新興企業が開発した画像検査プログラムだ。

Evanko 氏は、9 月初旬にシカゴで開催された国際ピアレビューおよび科学出版会議でパイロット研究の結果を発表し、Proofig が AACR にどのような影響を与えたかについて説明しました。

AACR は 10 冊の研究雑誌を発行し、年間 13,000 件以上の投稿を審査しています。 2021年1月から2022年5月にかけて、当局はProofigを使用して出版が仮承認された1,367本の論文をスクリーニングし、重複画像のある208本の論文をチェックし、論文の著者に連絡した。

海外メディアの報道によると、論文中の画像の重複は多くの場合「画像の悪用」が原因であり、この問題は新たなデータを提出することで解決できるとのこと。

編集者はこう言いました。「そんなに簡単ですか?」

他のケースでは、Proofig は明らかな詐欺の兆候を示しました。これら 208 件の論文のうち、4 件が撤回され、1 件が拒否されました。

学術不正は常に一般的であり、評判の悪い教育機関で発生しています。しかし現在、有名大学のトップ研究室で学術不正が頻繁に発覚しています。

サイエンスは最近、アルツハイマー病の新しい治療法に関する数十年にわたる研究が失敗し、臨床試験も失敗したという調査報告書を発表しましたが、これらはすべてある論文に基づいています。

Proofig が発見した不正行為の証拠の 1 つは、ウェスタン ブロット技術を使用して作成され、コピー、編集され、マウス データに貼り付けられた一連のぼやけた線でした。この種の詐欺は、素人の目には見分けるのが困難です。

Proofig CEO の Dror Kolodkin-Gal 氏は、このような微妙な変化を見つけるのは、ほとんどの人間にとってはかなり面倒な作業だが、コンピュータにとっては理想的であると述べた。

「写真の誤用」2019 年ノーベル賞受賞者グレッグ L. セメンザ著

Proofig が動作するとき、最初に特定の画像が論文内の他のサブ画像と一致するかどうかをチェックします。サブ画像は、移動、反転または回転、トリミングまたはコピーすることができ、かなり多くの可能性があります。

Proofig は、コンピューター ビジョンと人工知能アルゴリズムを組み合わせて、画像を抽出して分類します。この種の計算は非常に複雑ですが、幸いなことに、機械学習は急速に進歩しています。

「人工知能が登場する前は、論文からサブ画像を抽出するだけでも 10 倍の研究開発投資が必要でしたが、その計算方法は神のみぞ知るです。アルゴリズムの技術進歩であれ、クラウドでの GPU の実行であれ、大きな変化をもたらした」とコロドキン＝ガル氏は語った。

依然として人間の介入が必要です

もちろん、Proofig のような AI ソフトウェアが単独で不正行為者を見つけることはできません。

画像法医学の専門家であり、独立系の科学コンサルタントでもあるエリザベス・ビック氏は、「ソフトウェアの結果を解釈するには、関連する知識と経験を持つ人材が依然として必要です。」と述べています。結局のところ、状況によっては人間の目の方がコンピューターよりも優れていることがあります。

#「問題のない多くの事柄にフラグが立てられる可能性があるため、ソフトウェアを単独で実行させることはできません。」

# #Bik at work 別の AI ソフトウェア ImageTwin が使用されました。場合によっては、タンパク質ブロットがあまり明確に分析されないことがあります。 「ウェスタンブロットは基本的に無地の背景に黒い縞模様です。人間の目では形状の微妙な部分を見ることができますが、このソフトウェアではどういうわけかそれを見ることができません。」

「これはおそらく、私たちの目と脳の仕組みが非常に複雑であるためです。おそらく、ソフトウェアが相対的な距離だけを調べるため、黒い縞模様が黒い縞模様のように見えるためだと思います。また、小さなエッジを見つけるのがあまり得意ではありません。 、または他の形状と同様の形状です」とビック氏は言いました。

「写真の誤用」2019 年ノーベル賞受賞者グレッグ L. セメンザ著

タンパク質プリントの検査は機械にとって非常に困難である、と Kolodkin-Gal 氏も同意します。 「これらのバンドを見つけるための優れたアルゴリズムを最終的に見つけるまでに、多大な投資が必要でした。バンドが非常に小さいため、これは人工知能にとって難しすぎます。」

学術出版物では画像が使用されていますProofig などの検査ツールを公開プロセスのさまざまな段階で使用します。 AACR は最初に受理されたすべての原稿をスキャンし、Taylor & Francis は編集者または査読者によって疑問視された論文をチェックするためにのみ AACR を使用します。

「ソフトウェアが潜在的な画像の複製やその他の操作を検出し、この判断が当社の専門家チームによって支持された場合、当社は確立された手順と出版倫理に従ってそのようなインシデントに対応します。委員会 定められたガイドラインに従って調査が行われる」と同社広報担当者は述べた。

公開プロセスにおいて、これらのツールをいつ使用するかはコストによって異なります。画像処理は計算量が多いため、出版物は Proofig のような企業にクラウド コンピューティングのコストを支払わなければなりません。

「写真の誤用」2019 年ノーベル賞受賞者グレッグ L. セメンザ著

投稿段階ですべての論文を審査するには費用がかかりすぎます。たとえば、Proofig を使用して 120 個のサブ画像を分析するには、99 ドルかかります。論文を徹底的にチェックするために、Proofig は論文内のすべての可能な組み合わせを処理する必要があり、これは「巨額の費用」と考えられます。

現在、AACR と Taylor & Francis などの組織は、自社のビジネスに合わせたパッケージ サービスをより安価に提供するために交渉中です。

SAGE ディレクターのヘレン・キング氏は、「人間による監督とソフトウェアの使用にコストがかかるため、現在、論文がより高度な審査段階に入った場合にのみ Proofig を使用しています。これまでのところ、検出された論文の 3 分の 1 近くで問題が報告されています。次に、説明するには関連する専門知識が必要です。」

#AI は異なる論文にコピーされた画像を検出できません

現在、ますます多くの組織が AI ソフトウェアを使用し始めています。

米国臨床研究協会も Proofig を採用しており、Frontiers などの出版社も独自のツールを開発しています。

Wiley も何らかのソフトウェアを使用していますが、PLOS、Elsevier、Nature はプロジェクトにオープンであるか、積極的にプロジェクトをテストしています。

人工知能ソフトウェアは、疑わしいデータを発見する能力は向上していますが、科学者によるあらゆる形式の不正行為を検出できるわけではありません。

Proofig は、同じ用紙に画像が重複しているかどうかをチェックできますが、画像が別の用紙でコピーまたは処理されている場合は検出できません。明らかに、この状況に対処するために、Proofig は出版論文からキャプチャした画像キャッシュ データベースを構築し、包括的な比較を行う必要があります。

「写真の誤用」2019 年ノーベル賞受賞者グレッグ L. セメンザ著

「私たちが直面している最大の課題はビッグデータです。」とコロドキン＝ガル氏は語った。 「出版物が団結して画像データベースを構築しないとしても、画像の盗用は依然として大きな問題となるでしょう。人工知能を開発するには、ビッグデータが必要です。」

あらゆる欠陥があるにもかかわらず、Proofig ソフトウェアの登場は、不正行為と闘い、学術的誠実性を向上させる上で依然として良いスタートとなっています。

「出版企業がソフトウェアを使い始めるのは非常に良いことだと思います。なぜなら、ソフトウェアは出版プロセスの品質管理を提供し、抑止力として機能するからです。このタイプのソフトウェアは、 「著者は知っています。私たちはあなたの論文にこのような種類の重複がないか審査します。私の意見では、不正行為は防げませんが、少しは難しくなるでしょう」とビック氏は語った。

AI が本当に学術不正に対する十分な抑止力として機能するのであれば、それは良いことでしょう。

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