在这个信息泛滥的时代，假论文的出现让科学研究面临空前挑战。纽约州宾汉姆顿大学的研究员阿赫迈德・阿布丁・哈梅德（Ahmed Abdeen Hamed）最近开发出了一款令人惊叹的机器学习算法xFakeSci，具备高达94%的准确率，能够精准识别伪造的学术论文。哈梅德专注于生物医学信息学，尤其在疫情期间，他发现假科研文章如雨后春笋般涌现，因此他和团队着手进行大量实验，以便找出真实论文和假论文之间的明显差异。
他们制作了50篇针对阿尔茨海默症、癌症和抑郁症的假文章，并将其与真实文献进行对比。通过使用国家卫生研究院的PubMed数据库，哈梅德也运用ChatGPT生成相同主题的论文，深度挖掘两者的写作风格。结果发现，假论文中的双字组合数量明显低于真实论文，尽管这些组合在假论文中却与其他词汇紧密相连。这表明AI生成的论文更关注如何让读者信服，而人类研究者则旨在真实地报告实验结果。
未来，哈梅德计划将xFakeSci算法拓展至工程、科学以及人文学科等领域，以验证假论文特征的一致性。随着AI技术日益先进，识别真假论文的难度也随之增加。因此，他强调，设计全面解决方案的重要性日益凸显。尽管目前的算法已能检测94%的假论文，但仍有6%可能漏网，这意味着持续努力与公众警觉性提升势在必行。
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