打假神器來了?AI圖像查重4小時篩查3500篇論文

2021-02-18 科學網

編譯 | 劉如楠


7月23日，據「DeepTech深科技」微信公號報導，北京大學常務副校長詹啟敏在Pubpeer網站上被指涉嫌25篇論文存在實驗圖像重複、實驗方法存在錯誤等問題。

7月24日，署名詹啟敏的作者在「瀟敏ScienceArt」公號上回應稱，已與論文合作者仔細核實相關文章表述和實驗結果，認真開展討論，目前並未發現數據造假和學術不端情況。

「實驗圖像重複」是論文被質疑的常見問題之一。此前，已有數起論文打假瞄準了生物醫學領域，其中的一個關鍵靶點就是「實驗圖像重複」。

近日，Nature報導了美國計算機學者研發的一款圖像查重軟體，似乎為快速解決這一問題帶來了希望。該軟體在4小時內篩查了3500篇論文，並最終發現了400個可能重複的圖像。

不過，有學者認為，這款軟體的缺點也很明顯，因為圖像重複不一定是錯誤。而且，軟體甚至會將相似的圖像標記為重複。

知名學術打假人Elisabeth Bik評價稱，該軟體「仍需要人工監督，以確保它不會出現標記錯誤」。

新冠論文大篩查：4小時、3500篇論文、2.1萬張圖像

今年6月，雪城大學計算機學者丹尼爾·阿庫納（Daniel Acuna）利用開發的圖像查重軟體，提取和比較了預印本網站bioRxiv和medRxiv上的3500篇論文，共2.1萬張圖像。

Daniel Acuna （圖源：Syracuse University）

這一軟體可批量篩查論文，找出重複圖像，即使經過旋轉、裁剪的圖片也難逃它的法眼。Acuna的公司Resis使用這一軟體為期刊和研究機構提供服務，但目前還未公開使用。

他說，在4個小時內，該軟體就發現了約400個可能存在重複的圖像。不過，Acuna認為大多數都沒有問題。

他選擇了24篇包含「有趣」重複圖片的論文，同時公布在他自己創建的網站和PubPeer上。

這引起了不小的轟動。論文作者們也反應不一。一些作者選擇了承認錯誤並立即改正；一些論文的作者則回答說，有些錯誤在經同行評議的論文版本中已經改正。

芬蘭赫爾辛基大學病毒學家Giuseppe Ballistreri對Acuna所做的工作表示感謝。他寫道：「如果這個軟體的運行結果是準確的，我認為應默認在PubMed中實施。」

目前，期刊審稿大多依賴於作者提交的手稿圖像，進行手動篩查。《歐洲分子生物學學會雜誌》主編Bernd Pulverer介紹說，整個過程很耗時，早就應該進行自動篩查以簡化過程。

Acuna表示，如果期刊編輯採用類似軟體，他們也許能更輕鬆地完成審查工作。

荷蘭出版業巨頭愛思唯爾科研誠信負責人IJsbrand Jan Aalbersberg說，為發現圖像重複使用問題，出版商需要創建一個包含所有已出版圖像的共享資料庫，以便進行比較。

2015年，Acuna及合作者就從當時發表在PubMed生物醫學文獻資料庫開放存取的76萬篇文章中提取了260萬張圖像。他們從中抽取約3750張標記圖像進行手動篩查，並根據結果預測，該資料庫中1.5%的論文包含可疑圖像，而0.6%的論文存在圖像造假。

不過，也有人表示，重複不一定是錯誤。Bik認為，該軟體「需要人工監督。」

Acuna同意她的觀點。他說，該軟體尚無法根據上下文判斷重複圖片是否存在問題，需要人為審查。

「但這仍然是有用的，儘管Bik擅長在論文中查找重複的圖像，但計算機可以通過比較數十萬、數百萬篇論文，來找到兩篇論文中的重複之處，這對人類來說是不可能完成的任務。」Acuna說。

一些研究人員則反映，Acuna的軟體將相似的圖像也標記為重複。同時，軟體無法兼容廣為流行的PDF文件格式，也是一個問題。

後來，Acuna從他的網站中刪除了約1/3的重複文章分析，並將其加密。作者只有從他那裡獲得訪問密鑰，才能看到相關結果。

來自德國海德堡的圖像完整性分析師Jana Christopher說，從更廣泛的意義上講，重複圖像查重軟體過於專注查找重複項，從而忽視了圖像的全貌。例如，兩個被判定為重複的圖像，其實只有很小的重複區域，在其他方面完全不同。Acuna認為，改進細微差別是機器學習進步的關鍵。

即便該軟體存在諸多問題，但Acuna表示，他將繼續分析COVID-19預印本論文。目前已經分析了5500篇，這個數字還在持續上漲。

他還會將預印本中的圖像與資料庫PubMed中的研究論文進行比較，這可能還會引發其他圖像的重複使用。

「我希望作者能意識到，有人正在做這樣的事情。」他說。

 

1.https://www.nature.com/articles/d41586-020-02161-3

2.https://www.nature.com/articles/d41586-020-01363-z

3.https://www.nature.com/articles/d41586-018-02421-3

4.https://doi.org/10.1080/08989621.2020.1793675

5.https://ischool.syr.edu/people/directories/view/deacuna/

6. https://acuna.io/

7. https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_8416829

8. https://mp.weixin.qq.com/s/99t2qTQ7L_HguJpTb4mHdw

編輯 | 袁小華

排版 | 華    園

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