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cience 披露:全球 92% 的垃圾论文产自中国
cience 披露:全球 92% 的垃圾论文产自中国cience 披露:全球 92% 的垃圾论文产自中国
《Science》杂志披露：近三年来，利用美国 NHANES（国家健康与营养调查）公开数据库发表的低质量论文激增，其中超过 92% 的第一作者来自中国机构。
这个数字很魔幻。要知道，2021 年之前，这个比例还只有 8%。短短三年，我们从"少数派"一跃成为"绝对主力"，市场占有率高达 92%。如果这是一门正经生意，投资人高低得给我们发个"最具增长潜力奖"。可惜，这是学术垃圾。
学术界的"填字游戏"
Scientific Reports 的副主编 Matt Spick 说他快崩溃了。这位英国萨里大学的统计学家每天要面对的不是什么高深的学术争鸣，而是"几乎一模一样的论文——每天一篇，有时甚至两篇"。
这些论文的操作堪称"科研填字游戏"：先选一个健康问题（比如抑郁症），再配一个可能相关的因素（比如维生素 D），然后限定一个特定人群（比如 65 岁以上男性），把这几个变量往 NHANES 数据库里一塞，一篇"新发现"就新鲜出炉了。
Spick 说得妙："感觉每一种可能的组合都有人在研究。"
是的，当科学研究变成了排列组合，当学术探索退化成了数据挖矿，我们就看到了这场荒诞剧——2014 年到 2021 年，八年时间，这类论文年均产出 4 篇；而 2022 年到 2024 年 10 月，不到三年时间，190 篇蜂拥而至。
这哪是科研爆发？这是典型的"论文工厂"流水线作业。
AI 与"论文工厂"的协奏曲
为什么会有这种爆发？Science 直接点出了凶手："论文工厂"和人工智能（AI）技术的滥用。
想象一下这个场景：深夜，某"论文工厂"的作坊里，操作员打开 ChatGPT，输入指令："生成一篇关于 NHANES 数据库中口腔健康与糖尿病关联的论文，研究对象限定为 18-45 岁女性。" 几秒钟后，AI 洋洋洒洒写出了一篇语法正确、结构完整的 SCI 论文。再配合一点数据钓鱼的技巧（选择性截取能出阳性结果的数据），一篇价值上千美元的"学术产品"就可以投稿了。
这已经不是在做科研，这是在批量生产学术快消品。
更值得玩味的是，我们的 AI 技术明明在追赶世界，结果最先实现大规模落地的应用场景，居然是自动生成垃圾论文。这算不算一种"技术弯道超车"？只不过超的是学术伦理的底线。出版商的"共犯"结构
当然，这个闹剧里没有无辜者。Science 的报道特别提到了一个细节：所有发表这些低质论文的出版商，每篇都收取了约 1000 美元的版面费。
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这个数字很魔幻。要知道，2021 年之前，这个比例还只有 8%。短短三年，我们从"少数派"一跃成为"绝对主力"，市场占有率高达 92%。如果这是一门正经生意，投资人高低得给我们发个"最具增长潜力奖"。可惜，这是学术垃圾。
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这些论文的操作堪称"科研填字游戏"：先选一个健康问题（比如抑郁症），再配一个可能相关的因素（比如维生素 D），然后限定一个特定人群（比如 65 岁以上男性），把这几个变量往 NHANES 数据库里一塞，一篇"新发现"就新鲜出炉了。
Spick 说得妙："感觉每一种可能的组合都有人在研究。"
是的，当科学研究变成了排列组合，当学术探索退化成了数据挖矿，我们就看到了这场荒诞剧——2014 年到 2021 年，八年时间，这类论文年均产出 4 篇；而 2022 年到 2024 年 10 月，不到三年时间，190 篇蜂拥而至。
这哪是科研爆发？这是典型的"论文工厂"流水线作业。
AI 与"论文工厂"的协奏曲
为什么会有这种爆发？Science 直接点出了凶手："论文工厂"和人工智能（AI）技术的滥用。
想象一下这个场景：深夜，某"论文工厂"的作坊里，操作员打开 ChatGPT，输入指令："生成一篇关于 NHANES 数据库中口腔健康与糖尿病关联的论文，研究对象限定为 18-45 岁女性。" 几秒钟后，AI 洋洋洒洒写出了一篇语法正确、结构完整的 SCI 论文。再配合一点数据钓鱼的技巧（选择性截取能出阳性结果的数据），一篇价值上千美元的"学术产品"就可以投稿了。
这已经不是在做科研，这是在批量生产学术快消品。
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