'이미지 오용' 전문! Elsevier, Nature 및 기타 주요 저널에서는 AI를 사용하여 부정 행위를 하는 과학자를 적발합니다.

얼마 전 PS 방식으로 많은 논문을 발표한 노벨상 수상자를 모집했습니다.

이제 점점 더 많은 학술 출판 기관에서 변조된 데이터를 탐지하기 위해 AI 소프트웨어를 사용하기 시작했습니다. 운이 좋게도 그렇게 할 수 있는 과학자는 참여하기 전에 두 번 생각해야 합니다.

사진이 도용된건가요?

오늘날 학계에서는 동일한 셀 그룹의 사진을 복사, 뒤집기, 회전, 이동, 자르기 및 재사용하는 것이 매우 일반적입니다.

이 조작된 이미지를 사용하여 연구자들은 그렇지 않은 경우에도 많은 데이터를 가지고 있고 많은 실험을 수행한 것처럼 가장합니다.

미국암연구협회(AACR) 운영 이사인 Daniel Evanko에 따르면, 이미지 중복은 AACR이 2016년에서 2020년 사이에 논문을 철회한 주된 이유였습니다. 그리고 철회는 저자의 명예뿐만 아니라 출판사의 명예에도 손해를 끼칩니다.

양측 모두의 당혹감을 피하기 위해 AACR과 같은 학술 출판물에서는 논문을 출판하기 전에 AI 소프트웨어를 사용하여 이미지 중복을 감지하기 시작했습니다. 해당 소프트웨어는 이스라엘 스타트업이 개발한 이미지 검사 프로그램인 프루피그(Proofig)다.

Evanko는 9월 초 시카고에서 열린 International Peer Review and Scientific Publishing Conference에서 파일럿 연구 결과를 발표하여 Proofig가 AACR에 어떤 영향을 미쳤는지 설명했습니다.

AACR은 10개의 연구 저널을 출판하고 매년 13,000개 이상의 제출물을 검토합니다. 2021년 1월부터 2022년 5월까지 관계자들은 Proofig를 사용하여 잠정적으로 출판이 승인된 1,367개의 논문을 선별하고, 중복된 이미지가 있는 208개의 논문을 확인하고, 논문의 저자에게 연락했습니다.

외신 보도에 따르면, 논문 내 이미지 중복은 '이미지 오용'으로 인해 발생하는 경우가 많으며, 이 문제는 새로운 데이터를 제출하면 해결될 수 있습니다.

편집자 말: 그렇게 간단해요?

다른 경우에는 Proofig가 매우 명백한 사기 징후를 보였습니다. 208개의 논문 중 4개가 철회되었고 1개가 거부되었습니다.

학업 사기는 드문 일이 아니며 평판이 좋지 않은 교육 기관에서 발생합니다. 그러나 이제는 유명 대학의 일류 연구실에서 학술 부정 행위가 자주 발견되고 있습니다.

Science는 최근 수십 년간의 새로운 치료법에 대한 알츠하이머 연구와 실패한 임상 시험이 모두 반복되는 이미지가 포함된 많이 인용되는 논문을 기반으로 한다는 조사 보고서를 발표했습니다.

Proofig가 발견한 사기 증거 중 하나는 웨스턴 블롯 기술을 사용하여 생성된 일련의 흐릿한 선으로, 이를 마우스 데이터에 복사, 편집 및 붙여넣었습니다. 이런 종류의 사기 행위는 훈련받지 않은 사람의 눈으로 발견하기 어렵습니다.

Proofig CEO인 Dror Kolodkin-Gal은 이러한 미묘한 변화를 찾는 것이 대부분의 인간에게는 다소 지루한 작업이지만 컴퓨터에는 매우 적합하다고 말했습니다.

2019년 노벨상 수상자 Gregg L. Semenza의 "그림 오용"

Proofig가 작동하면 먼저 특정 이미지가 논문의 다른 하위 이미지와 일치하는지 확인합니다. 하위 이미지는 이동, 뒤집기, 회전, 자르기, 복사 등 다양한 가능성이 있습니다.

Proofig는 컴퓨터 비전과 인공 지능 알고리즘을 결합하여 이미지를 추출하고 분류합니다. 이런 계산은 매우 복잡하지만 다행히도 머신러닝은 빠른 발전을 보이고 있습니다.

"인공지능이 출현하기 전에는 종이에서 하위 이미지를 추출하는 것만으로도 10배의 R&D 투자가 필요했고, 그것을 계산하는 방법은 신이 다 알고 계십니다. 알고리즘의 기술 발전이든, 클라우드에서 GPU를 실행하는 능력이든, 엄청난 변화가 일어났습니다.”라고 Kolodkin-Gal이 말했습니다.

아직도 인간의 개입이 필요합니다

물론 Proofig와 같은 AI 소프트웨어는 스스로 사기꾼을 찾을 수 없습니다.

이미지 포렌식 전문가이자 독립 과학 컨설턴트인 Elisabeth Bik은 다음과 같이 말했습니다. 소프트웨어로 얻은 결과를 해석하려면 관련 지식과 경험을 가진 사람이 여전히 필요합니다. 결국 인간의 눈은 어떤 상황에서는 컴퓨터보다 성능이 뛰어날 수 있습니다.

"문제가 되지 않는 많은 항목에 플래그를 지정할 수 있으므로 소프트웨어를 자체적으로 실행할 수 없습니다."

Bik은 직장에서 다른 AI 소프트웨어인 ImageTwin을 사용합니다. 때로는 단백질 블롯을 매우 명확하게 분석하지 못하는 경우도 있습니다. "웨스턴 블롯은 기본적으로 평범한 배경에 검은 줄무늬입니다. 인간의 눈으로는 모양의 미묘한 부분을 볼 수 있지만 이 소프트웨어는 어떻게든 그것을 볼 수 없습니다."

"아마도 우리가 눈과 뇌의 작업은 매우 복잡합니다. 아마도 소프트웨어가 상대적인 거리만 찾기 때문에 검은색 줄무늬가 작은 가장자리나 다른 모양을 찾는 데도 좋지 않은 것 같습니다."라고 Bik은 말했습니다. .

2019년 노벨상 수상자 Gregg L. Semenza의 "그림 오용"

단백질 얼룩을 확인하는 것은 기계에서는 매우 어렵다고 Kolodkin-Gal도 동의합니다. "드디어 그 밴드를 찾기 위한 좋은 알고리즘을 찾는 데 많은 투자가 필요했습니다. 밴드가 매우 작기 때문에 인공지능에게는 너무 어려운 작업입니다."

출판 과정의 차이점 Proofig와 같은 이미지 검사 도구. AACR은 처음에 승인된 모든 원고를 스캔하며 Taylor & Francis는 편집자나 피어 리뷰어가 질문한 논문을 확인하는 데에만 이를 사용합니다.

"소프트웨어가 잠재적인 이미지 복사 또는 기타 조작을 감지하고 이러한 결정이 당사 전문가 팀의 지원을 받는 경우, 당사는 해당 사건에 대해 출판 윤리 위원회가 정한 확립된 절차 및 지침에 따라 조사할 것입니다." 회사 대변인이 이런 말을 하더군요.

출판 과정에서 이러한 도구를 언제 사용할지는 비용에 따라 다릅니다. 이미지 처리는 계산 집약적이므로 출판물은 Proofig와 같은 회사의 클라우드 컴퓨팅 비용을 지불해야 합니다.

2019년 노벨상 수상자 Gregg L. Semenza의 "그림 오용"

투고 단계에서 모든 논문을 심사하려면 비용이 너무 많이 듭니다. 예를 들어 Proofig를 사용하여 120개의 하위 이미지를 분석하는 데에는 99달러의 비용이 듭니다. 논문을 철저하게 확인하려면 Proofig가 논문에서 가능한 모든 조합을 처리해야 하는데, 이는 '엄청난 금액'이라고 할 수 있습니다.

현재 AACR 및 Taylor & Francis와 같은 조직에서는 비즈니스에 맞게 패키지 서비스를 더 저렴한 가격에 맞춤화하기 위해 협상 중입니다.

SAGE 이사인 Helen King은 다음과 같이 말했습니다. "수동 감독 및 소프트웨어 사용 비용으로 인해 현재 우리는 논문이 고급 검토 단계에 들어갈 때만 Proofig를 사용합니다. 현재까지 Proofig는 거의 3분의 1의 기간 동안 사용되었습니다. 검사 문제를 하나의 종이에 표시하고 이를 설명하기 위해서는 관련 전문 지식이 필요합니다. "

AI는 다른 종이에 복사된 이미지를 감지할 수 없습니다.

이제 AI 소프트웨어를 사용하는 조직이 점점 많아지고 있습니다. .

미국임상연구협회(American Association for Clinical Research)에서도 Proofig를 채택했으며, Frontiers와 같은 출판사에서도 자체 도구를 개발했습니다.

Wiley도 일종의 소프트웨어를 사용하고 있는 반면, PLOS, Elsevier 및 Nature는 프로젝트에 열려 있거나 적극적으로 프로젝트를 테스트하고 있습니다.

AI 소프트웨어는 의심스러운 데이터를 찾아내는 능력이 향상되었지만 과학자의 모든 형태의 부정 행위를 포착할 수는 없습니다.

Proofig는 동일한 용지에 이미지가 중복되어 있는지 확인할 수 있지만, 이미지가 다른 용지에 복사되거나 가공된 경우에는 포착되지 않습니다. 분명히 이러한 상황에 대처하기 위해 Proofig는 출판된 논문에서 캡처한 이미지 캐시 데이터베이스를 구축하여 포괄적인 비교를 수행해야 합니다.

2019년 노벨상 수상자 Gregg L. Semenza의 "사진 오용"

"우리가 직면한 가장 큰 과제는 빅 데이터입니다." "출판물이 뭉쳐 이미지 데이터베이스를 구축하지 않는다면 이미지 표절은 여전히 ​​큰 문제가 될 것입니다. 인공지능을 발전시키려면 빅데이터가 있어야 합니다.

여전히 여러 가지 결함이 있지만, Proofig 소프트웨어는 부정행위를 방지하고 학문적 성실성을 향상시키는 데 있어 여전히 좋은 시작입니다.

“출판 과정에 대한 품질 관리를 제공하고 억제력 역할을 하기 때문에 출판에서 소프트웨어 사용을 시작하는 것은 매우 좋은 일이라고 생각합니다. 이러한 유형의 소프트웨어는 작성자에게 다음과 같은 사실을 알려줍니다. 제 생각에는 이러한 유형의 논문 검토 중복은 사기를 방지할 수는 없지만 사기를 조금 더 어렵게 만들 것입니다."라고 Bik은 말했습니다.

AI가 정말 학문적 부정 행위에 대한 충분한 억제력을 발휘할 수 있다면 정말 좋을 것 같습니다.

위 내용은 '이미지 오용' 전문! Elsevier, Nature 및 기타 주요 저널에서는 AI를 사용하여 부정 행위를 하는 과학자를 적발합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!