AI 生成論文の質向上が科学者にとって重大な問題に

ジャーナル編集者や査読者が、検出がほぼ不可能な AI 生成論文に溢れかえっている。

Joshua Dzieza 著

2026 年 5 月 15 日 GMT+9 午後 8:00

昨夏、ピーター・デゲンのポスドク指導教官が彼のもとへ、ある異例の問題を持って現れた。彼の論文の一つが、あまりにも多く引用されているというのだ。学術界において引用は通貨のようなものだが、これらの引用には何か不自然な点があった。2017 年に発表されたこの論文は、疫学データにおける特定の統計分析手法の精度を評価したものであり、長年にわたり他の研究論文で数十件の respectable な引用を受けてきたが、今では数日ごとに数百回も参照されるようになり、彼のキャリアの中で最も多く引用された論文の一つに数えられるようになった。別の教授なら喜んだかもしれないが、デゲンの指導教官は彼に調査を命じた。

チューリッヒ大学再現性科学・研究合成センターのポスドク研究者である Degen 氏は、引用論文すべてが同様のパターンに従っていることを発見しました。オリジナルと同様に、これらはワシントン大学の健康指標評価研究所が作成した公開データセット「Global Burden of Disease study（疾病負担研究）」を分析するものでしたが、そのデータセットを用いて、20 歳以上の成人における脳卒中の将来発生確率、若年層における精巣がん、中国の高齢者における転倒、全粒穀物の摂取が少ない人における大腸がん、集団 Y における「疾患 X」など、一見すると 尽きることのない予測 を生み出すかのような研究を次々と作成していました。

このような分析に使用されるコードを検索するために GitHub で検索した Degen 氏はいくつかのリンクを追跡し、中国のソーシャルメディアサイト Bilibili にたどり着きました。そこで彼は、自社のソフトウェアツールと AI による執筆支援機能を用いて、2 時間以内に出版可能な研究を生成する方法を紹介するチュートリアルを宣伝している広州に拠点を置く企業を発見しました。

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