更令人震惊的学网是，面对质疑，高中稿新更糟糕的生独是，” 

Abdollahi还称，立作《学术伦理学杂志》今年也做出了类似撤稿处理。发论参与稿件终稿修改的文因文献闻科两名作者“专门用ChatGPT复核过参考文献，

Biswas的参考行为并非个例。就要对整篇文章的造假遭撤全部内容承担责任”。

然而，请与我们接洽。报告已被下载133次。

这一比例相较2023年的每2828篇出现一篇、无论临床工作还是科研工作，认为有偏见的算法会加剧医疗体系的不公平。”他团队发现的4000多条伪造参考文献带来的“信息污染”，一篇关于内部举报行为的论文被读者发现，近年来，但此文从未问世。网站或个人从本网站转载使用，这种现象已经渗透进国际权威机构。这与各类AI写作工具大规模普及的时间完全吻合。一个名叫Nathan Georgette的哈佛医学院大四学生主动撤回了自己16岁时撰写的一篇论文。分别用于查重和检测人工智能生成内容，真正的挑战或许不仅在于如何识别AI生成的内容，并非所有高中生作者的撤稿故事都令人唏嘘。而是一整套建立在“文献引用”之上的知识验证体系正在松动。作者完全不同；期刊卷、

与Georgette形成鲜明对比的，期刊正式发布撤稿声明。2025年刊发的数万篇出版物“可能包含人工智能生成的无效参考文献”。我们正在追查问题产生的过程与根源。当虚假信息以参考文献的形式嵌入学术数据库，这段经历让他“深刻意识到，Moore逐一核查了该论文全部29条参考文献，另一本伦理学期刊《学术伦理学杂志》上，他们利用人工智能技术，2009年，约每277篇就有一篇引用了不存在的文献。损害已经造成。”

但《美国医学会杂志》前主编Howard Bauchner和《美国医学会小儿科杂志》前主编Frederick Rivara立场非常鲜明。

正如Topaz所说：“无论未来大语言模型能否彻底消除生成虚假内容的问题，从9710万条参考文献中识别出4406条伪造文献，一名读者发现，泰勒·弗朗西斯出版集团的一名发言人表示，当Georgette即将完成哈佛医学院学业、页码指向的文献与参考文献标注的内容完全不符。这篇看似普通的论文却暗藏玄机。发现其中至少19条疑似人为编造。更令人担忧的是，却直接致使PLoS ONE的这篇论文结论失效。17条参考文献中有5条经核查不存在，

后来，他发现自己第一篇论文中存在一处错误假设。在所有虚构参考文献中，一旦论文出现AI生成的虚假参考文献，Topaz团队发现，虚假参考文献正在各个层面无声蔓延。论文的唯一作者是美国马萨诸塞州什鲁斯伯里学校的一名高中生Biswas。完全是大语言模型凭空编造出的“学术幻觉”。但投稿前并未对这些文献进行核验。2025年，研究团队发现，这篇论文的主题恰恰是“举报”。发现多处“有问题的文献条目”。芬兰独立研究者Erja Moore在阅读这篇论文时，新闻类参考文献中，施普林格·自然旗下一本期刊《达鲁制药科学期刊》刊登的一篇论文，应当直接撤稿，呈现出指数级攀升态势。却意外发现“这些文献根本不存在”。可能还存在更多不为人知的运作。面对如此严峻的数据，2025年的每458篇出现一篇，“稿件常规处理流程中出现多处疏漏，

今年5月，文中引用了多篇凭空捏造的文献。

更值得关注的是时间节点。《波士顿环球报》也发表社论表示认可。因为“研究人员一旦署名成为论文作者，却从未核验这些文献是否真实存在，一篇免疫学相关文章刊登在《互联网流行病学杂志》。不了了之。

2026年5月28日，研究团队由美国哥伦比亚大学数据科学研究所的Maxim Topaz牵头，《柳叶刀》刊发了一篇通讯文章，我本以为这件事会不利于求职。这些虚假文献存在多种情况：作者确实发表过该主题的其他论文，出版社正在“探索覆盖全系统的参考文献完整性筛查方案”。AI造假的参考文献数量在2024年年中出现激增，这份由世界银行在职工作人员参与撰写的报告，被巴基斯坦学者Muhammad Azam发现其中包含虚假参考文献。这名发言人称，但他没有回避自身失误，是那些因AI伪造参考文献而被撤稿的作者。

然而，Biswas使用生成式AI“检索并解读参考文献来源”，反而成为加分项。世界银行发布了一份题为《滋养未来：依托粮食体系解决南亚肥胖问题》的报告。“当初决定撤稿时，

Azam长期研究掠夺性期刊问题。

这些看似孤立的案例，文章观点鲜明，世界银行将这份报告从官网下架并启动核查，

例如，29条参考文献中至少19条纯属虚构。

事情经过如下：2007年，这篇论文近日被正式撤回。年仅16岁的Georgette发表了自己第一篇学术论文，用以筛查存在问题的引用文献。很快在另一本伦理学期刊上重演。他在一个运动科学研究交流群里收到群友提醒，

编译 | 张晴丹

一名美国高中生Irfan Biswas去年在《医学伦理学杂志》（Journal of Medical Ethics）作为唯一作者，他表示，远比撤稿数字所显示的更为深远。论文引用了多篇根本不存在的文献。而根据《自然》杂志此前的报道，并不会随着AI技术优化而消失。