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日期: 2026-01-30 | 來源: 測繪家 | 有4人參與評論 | 字體: 小 中 大
《Science》雜志披露：近叁年來，利用美國 NHANES（國家健康與營養調查）公開數據庫發表的低質量論文激增，其中超過 92% 的第壹作者來自中國機構。
這個數字很魔幻。要知道，2021 年之前，這個比例還只有 8%。短短叁年，我們從"少數派"壹躍成為"絕對主力"，市場占有率高達 92%。如果這是壹門正經生意，投資人高低得給我們發個"最具增長潛力獎"。可惜，這是學術垃圾。
學術界的"填字游戲"
Scientific Reports 的副主編 Matt Spick 說他快崩潰了。這位英國薩裡大學的統計學家每天要面對的不是什麼高深的學術爭鳴，而是"幾乎壹模壹樣的論文——每天壹篇，有時甚至兩篇"。
這些論文的操作堪稱"科研填字游戲"：先選壹個健康問題（比如抑郁症），再配壹個可能相關的因素（比如維生素 D），然後限定壹個特定人群（比如 65 歲以上男性），把這幾個變量往 NHANES 數據庫裡壹塞，壹篇"新發現"就新鮮出爐了。
Spick 說得妙："感覺每壹種可能的組合都有人在研究。"
是的，當科學研究變成了排列組合，當學術探索退化成了數據挖礦，我們就看到了這場荒誕劇——2014 年到 2021 年，八年時間，這類論文年均產出 4 篇；而 2022 年到 2024 年 10 月，不到叁年時間，190 篇蜂擁而至。
這哪是科研爆發？這是典型的"論文工廠"流水線作業。
AI 與"論文工廠"的協奏曲
為什麼會有這種爆發？Science 直接點出了凶手："論文工廠"和人工智能（AI）技術的濫用。
想象壹下這個場景：深夜，某"論文工廠"的作坊裡，操作員打開 ChatGPT，輸入指令："生成壹篇關於 NHANES 數據庫中口腔健康與糖尿病關聯的論文，研究對象限定為 18-45 歲女性。" 幾秒鍾後，AI 洋洋灑灑寫出了壹篇語法正確、結構完整的 SCI 論文。再配合壹點數據釣魚的技巧（選擇性截取能出陽性結果的數據），壹篇價值上千美元的"學術產品"就可以投稿了。
這已經不是在做科研，這是在批量生產學術快消品。
更值得玩味的是，我們的 AI 技術明明在追趕世界，結果最先實現大規模落地的應用場景，居然是自動生成垃圾論文。這算不算壹種"技術彎道超車"？只不過超的是學術倫理的底線。出版商的"共犯"結構
當然，這個鬧劇裡沒有無辜者。Science 的報道特別提到了壹個細節：所有發表這些低質論文的出版商，每篇都收取了約 1000 美元的版面費。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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