Khusus dalam merawat 'penyalahgunaan imej'! Elsevier, Nature dan jurnal terkemuka lain menggunakan AI untuk mendedahkan saintis menipu

Tidak lama dahulu, kami baru sahaja merekrut pemenang Hadiah Nobel yang menerbitkan banyak kertas kerja melalui kaedah PS.

Kini, semakin banyak organisasi penerbitan akademik mula menggunakan perisian AI untuk mengesan data yang dirosakkan Para saintis yang bernasib baik untuk berbuat demikian harus berfikir dua kali sebelum melakukan.

Adakah gambar tersebut disalahgunakan?

Dalam kalangan akademik hari ini, adalah perkara biasa untuk menyalin, membalik, memutar, mengalih dan memangkas gambar kumpulan sel yang sama sebelum menggunakannya semula.

Menggunakan imej yang telah didoktorkan ini, penyelidik berpura-pura bahawa mereka mempunyai banyak data dan telah melakukan banyak percubaan, tetapi ini tidak berlaku.

Menurut Daniel Evanko, pengarah operasi untuk Persatuan Penyelidikan Kanser Amerika (AACR), pertindihan imej merupakan sebab utama AACR menarik balik kertas kerja antara 2016 dan 2020. Dan penarikan balik bukan sahaja merosakkan reputasi penulis, tetapi juga merosakkan reputasi penerbit.

Untuk mengelakkan rasa malu kepada kedua-dua pihak, penerbitan akademik seperti AACR telah mula menggunakan perisian AI untuk mengesan pertindihan imej sebelum menerbitkan kertas kerja. Perisian ini dipanggil Proofig, program pemeriksaan imej yang dibangunkan oleh syarikat permulaan Israel.

Evanko membentangkan hasil kajian rintis di International Peer Review and Scientific Publishing Conference di Chicago pada awal September dan memperkenalkan cara Proofig telah memberi kesan kepada AACR.

AACR menerbitkan sepuluh jurnal penyelidikan dan menyemak lebih daripada 13,000 penyerahan setiap tahun. Dari Januari 2021 hingga Mei 2022, pegawai menggunakan Proofig untuk menapis 1,367 kertas yang diterima sementara untuk diterbitkan, menyemak 208 kertas dengan imej pendua dan menghubungi pengarang kertas itu.

Menurut laporan media asing: Dalam banyak kes, pertindihan imej dalam kertas adalah disebabkan oleh "penyalahgunaan imej", dan masalah ini boleh diselesaikan dengan menyerahkan data baharu.

Penyunting berkata: Adakah semudah itu?

Dalam kes lain, Proofig menunjukkan tanda-tanda penipuan yang sangat jelas. Daripada 208 kertas ini, 4 telah ditarik balik dan 1 telah ditolak.

Penipuan akademik sentiasa menjadi perkara biasa dan berlaku di institusi yang mempunyai reputasi buruk. Walau bagaimanapun, kini, penipuan akademik sering ditemui di makmal terkemuka universiti terkenal.

Sains baru-baru ini mengeluarkan laporan penyiasatan yang menyatakan bahawa sebab mengapa rawatan baharu untuk penyakit Alzheimer tidak membuahkan hasil dan ujian klinikal telah gagal selepas penyelidikan selama berdekad-dekad adalah berdasarkan artikel pertindihan imej dalam kertas yang sangat dipetik.

Salah satu bukti penipuan yang ditemui oleh Proofig ialah satu siri garisan kabur yang dihasilkan menggunakan teknologi Western blots, yang disalin, disunting dan ditampal ke dalam data tetikus. Penipuan seperti ini sukar untuk dikesan oleh mata yang tidak terlatih.

Ketua Pegawai Eksekutif Proofig Dror Kolodkin-Gal berkata bahawa mencari perubahan halus sedemikian akan menjadi tugas yang agak membosankan bagi kebanyakan manusia, tetapi ia berfungsi dengan baik untuk komputer.

"Penyalahgunaan Imej" oleh Pemenang Nobel 2019 Gregg L. Semenza

Apabila Proofig berfungsi, ia mula-mula menyemak sama ada imej tertentu sepadan dengan sub-imej lain dalam kertas. Sub-imej mungkin dialihkan, terbalik atau diputar, dipotong atau disalin, terdapat beberapa kemungkinan.

Proofig akan menggabungkan penglihatan komputer dan algoritma kecerdasan buatan untuk mengekstrak dan mengelaskan imej. Pengiraan jenis ini sangat rumit, tetapi mujurlah, pembelajaran mesin membuat kemajuan pesat.

"Sebelum kemunculan kecerdasan buatan, hanya mengekstrak sub-imej daripada kertas memerlukan sepuluh kali ganda pelaburan R&D dan Tuhan tahu cara mengiranya. Sama ada kemajuan teknologi dalam algoritma atau menjalankan GPU dalam awan Keupayaan mempunyai membawa perubahan besar,” kata Kolodkin-Gal.

Penyertaan manual masih diperlukan

Sudah tentu, perisian AI seperti Proofig tidak boleh mencari penipu sendiri.

Pakar forensik imej dan perunding saintifik bebas Elisabeth Bik berkata: Untuk mentafsir keputusan yang diperolehi oleh perisian, kami masih memerlukan seseorang yang mempunyai pengetahuan dan pengalaman yang berkaitan. Lagipun, mata manusia boleh mengatasi komputer dalam beberapa situasi. Satu lagi perisian AI-ImageTwin telah digunakan. Kadangkala, ia tidak menganalisis tompok protein dengan jelas. "Blot Barat pada asasnya adalah jalur hitam pada latar belakang biasa. Saya dapat melihat beberapa kehalusan dalam bentuk dengan mata manusia saya, tetapi perisian ini entah bagaimana tidak dapat melihatnya." > "Ini mungkin kerana kerja mata dan otak kita sangat kompleks. Saya fikir mungkin kerana perisian itu hanya mencari jarak relatif, jadi jalur hitam kelihatan seperti jalur hitam. Ia juga tidak begitu pandai mencari tepi Kecil , atau bentuk yang serupa dengan bentuk lain," kata Bik.

"Penyalahgunaan Imej" oleh Pemenang Nobel 2019 Gregg L. Semenza

Memeriksa Western blots sangat mencabar untuk mesin, Kolodkin-Gal bersetuju. "Kami mengambil banyak pelaburan untuk akhirnya mencari algoritma yang baik untuk mencari kumpulan itu. Ia terlalu mencabar untuk kecerdasan buatan kerana kumpulan itu sangat kecil." alatan seperti Proofig pada peringkat yang berbeza dalam proses penerbitan. AACR akan mengimbas semua manuskrip yang diterima pada mulanya, dan Taylor & Francis hanya akan menggunakannya untuk menyemak kertas yang disoal oleh editor atau pengulas rakan sebaya.

"Jika perisian mengesan potensi pertindihan imej atau manipulasi lain, dan pertimbangan ini disokong oleh pasukan pakar kami, kami akan bertindak balas terhadap insiden tersebut mengikut prosedur yang ditetapkan dan Etika Penerbitan Jawatankuasa Siasatan akan dijalankan mengikut garis panduan yang ditetapkan," kata jurucakap syarikat.

Bila menggunakan alatan ini dalam proses penerbitan bergantung pada kos. Pemprosesan imej adalah intensif dari segi pengiraan, jadi penerbitan mesti membayar kos pengkomputeran awan untuk syarikat seperti Proofig.

"Penyalahgunaan Imej" oleh Pemenang Nobel 2019 Gregg L. Semenza

Terlalu mahal untuk menapis setiap kertas pada peringkat penyerahan. Contohnya, menggunakan Proofig untuk menganalisis 120 sub-imej berharga $99. Untuk menyemak kertas dengan teliti, Proofig perlu mengendalikan semua kemungkinan kombinasi dalam kertas, yang boleh dianggap sebagai "jumlah wang yang besar."

Pada masa ini, AACR dan organisasi seperti Taylor & Francis sedang berunding untuk menyesuaikan perkhidmatan berpakej untuk perniagaan mereka pada harga yang lebih murah.

Helen King, pengarah SAGE, berkata: “Disebabkan kos penyeliaan manual dan menggunakan perisian, kami pada masa ini hanya menggunakan Proofig apabila kertas memasuki peringkat semakan yang lebih maju Setakat ini mempunyai Masalah telah dibenderakan dalam hampir satu pertiga daripada kertas yang dikesan Seterusnya, kepakaran yang berkaitan diperlukan untuk menjelaskan 》

AI tidak dapat mengesan imej yang disalin dalam kertas yang berbezaKini, semakin banyak organisasi mula menggunakan perisian AI.

Persatuan Penyelidikan Klinikal Amerika juga telah menerima pakai Proofig, manakala penerbit seperti Frontiers juga telah membangunkan alatan mereka sendiri.

Wiley juga menggunakan beberapa jenis perisian, manakala PLOS, Elsevier dan Nature sama ada terbuka kepada projek atau menguji projek secara aktif.

Walaupun perisian AI semakin baik dalam mengesan data yang mencurigakan, ia tidak dapat menangkap semua bentuk penipuan oleh saintis.

Proofig boleh menyemak sama ada imej diduplikasi dalam kertas yang sama, tetapi ia tidak akan ditangkap jika imej telah disalin atau diproses dalam kertas yang berbeza. Jelas sekali, untuk menangani situasi ini, Proofig perlu membina pangkalan data cache imej yang ditangkap daripada kertas yang diterbitkan untuk menjalankan perbandingan yang komprehensif.

"Penyalahgunaan Imej" oleh Pemenang Nobel 2019 Gregg L. Semenza

“Cabaran terbesar yang kami hadapi ialah data besar.” Kata Kolodkin-Gal. "Jika penerbitan tidak bersatu dan membina pangkalan data imej, plagiarisme imej masih akan menjadi masalah besar. Untuk membangunkan kecerdasan buatan, anda perlu mempunyai data yang besar." masih ada Walaupun semua kelemahannya, kemunculan perisian Proofig masih merupakan permulaan yang baik dalam memerangi penipuan dan meningkatkan integriti akademik.

“Saya rasa adalah satu perkara yang sangat baik untuk penerbitan mula menggunakan perisian kerana ia menyediakan beberapa kawalan kualiti ke atas proses penerbitan dan akan bertindak sebagai penghalang perisian jenis ini akan Let penulis tahu: Kami akan menyemak kertas anda untuk jenis pertindihan ini, pada pendapat saya, ia tidak akan menghalang penipuan, tetapi ia akan menjadikannya lebih sukar," kata Bik.

Jika AI benar-benar boleh bertindak sebagai penghalang yang mencukupi kepada penipuan akademik, ia adalah satu perkara yang baik.

Atas ialah kandungan terperinci Khusus dalam merawat 'penyalahgunaan imej'! Elsevier, Nature dan jurnal terkemuka lain menggunakan AI untuk mendedahkan saintis menipu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!