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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

Nature 报道:AI 论文一旦露出幻觉参考文献,作者可能被封禁一年

2026-08-03
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近日,Nature 报道称,预印本平台 arXiv 开始对论文中的 AI“幻觉参考文献”动真格:如果投稿中出现未经核验的 AI 生成错误,作者可能面临一年禁投处罚。



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据 Nature 报道,arXiv重点针对的并不是“使用AI”本身,而是那些明显没有认真检查大语言模型输出的情况。比如,论文中出现不存在的参考文献、未删除的AI对话痕迹、占位符残留,或其他一眼就能看出未经核验的错误内容。


这一点也与 ICMJE、Elsevier 等出版规范的态度基本一致。ICMJE明确提出,AI工具不能被列为作者,因为它无法对论文的准确性、完整性和原创性负责;Elsevier也提醒,作者可以使用AI辅助整理和写作,但必须对AI生成内容进行人工审查,尤其要核验参考文献和引用来源。



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真正让编辑部头疼的是,AI生成的错误往往并不粗糙。很多“幻觉参考文献”看起来非常像真的:作者名合理,题目像模像样,期刊名称、年份、卷期页码也都很完整。可当你去 PubMed、Crossref、Web of Science、Google Scholar 或出版社官网检索时,才发现它可能根本不存在。


这类问题已经不是个别笑话。一项针对1.11亿条参考文献、250万篇论文和预印本的研究显示,AI幻觉引用正在进入学术写作链条,研究者保守估计,仅2025年就可能出现了146,932条幻觉引用。另有针对 ICLR、ICML、NeurIPS 等会议论文的分析也指出,幻觉引用甚至已经穿过部分同行评议流程,进入正式论文记录。





Retraction Watch 也曾报道过一个典型案例:一篇发表在《Journal of Academic Ethics》的文章被发现29条参考文献中至少19条疑似伪造,通讯作者后来承认曾使用 ChatGPT 生成参考文献。讽刺的是,这篇文章本身讨论的正是伦理相关话题。


国内高校也在持续提醒AI使用边界。新华社此前报道,浙江大学教育学院团队调研20多所高校学生后发现,部分学生已经对AI形成依赖,有工科研究生意识到过度依赖AI可能带来思维惰性。在论文写作里,这种依赖很容易表现为让AI“代查文献、代写综述、代补引用”,但作者本人却没有真正读过原文,也没有逐条核查来源。


所以,AI时代的论文自查,不能只看重复率和AIGC比例。参考文献同样是高风险区。为帮助作者在投稿、送审、结题前提前排查引用风险,AiScholar 推出了参考文献真实性检测报告服务(免费体验),可针对参考文献进行真实性验证、DOI与题录信息核验、虚构/伪造风险识别等,在提交前完成一次更系统的文献“体检”。


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检测完成后,可在线查看报告详情,也可下载报告用于投稿前自查。




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