Im akademischen Bereich ist die Verbreitung falscher Arbeiten zu einem ernsten Problem geworden, das den Fortschritt der wissenschaftlichen Forschung und die Verbreitung von Wissen ernsthaft behindert. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat der Forscher Ahmed Abdin Hameed von der Binghamton University im Bundesstaat New York einen maschinellen Lernalgorithmus namens xFakeSci entwickelt, der gefälschte wissenschaftliche Arbeiten effektiv identifizieren und neue technische Mittel zur Aufrechterhaltung der akademischen Integrität bereitstellen kann. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Anwendungen und zukünftigen Entwicklungsrichtungen des xFakeSci-Algorithmus eingehend untersucht und sein enormes Potenzial bei der Bekämpfung von akademischem Betrug aufgezeigt.
In der heutigen Zeit der Informationsexplosion, insbesondere im Bereich der wissenschaftlichen Forschung, ist es schwer, sich vor der Entstehung gefälschter Papiere zu schützen.
Kürzlich hat Ahmed Abdeen Hamed, ein Forscher der Binghamton University im Bundesstaat New York, einen maschinellen Lernalgorithmus namens xFakeSci entwickelt, der gefälschte wissenschaftliche Arbeiten mit einer Genauigkeit von bis zu 94 % identifizieren kann .
Hameed sagte, dass seine Hauptforschungsrichtung die biomedizinische Informatik sei und dass während der Epidemie endlos gefälschte wissenschaftliche Forschungsartikel aufgetaucht seien.
Er und sein Team führten zahlreiche Experimente durch, produzierten 50 gefälschte Artikel zu drei beliebten medizinischen Themen: Alzheimer, Krebs und Depression und führten vergleichende Analysen mit echten Artikeln zum gleichen Thema durch. Auf diese Weise möchte er Unterschiede und Muster entdecken.
Während des Rechercheprozesses extrahierte Hameed relevante Literatur mithilfe der PubMed-Datenbank der National Institutes of Health und verwendete dieselben Schlüsselwörter, um ChatGPT mit der Erstellung von Artikeln zu beauftragen. Seine Intuition sagte ihm, dass es ein Muster zwischen den gefälschten und den echten Papieren geben musste.
Knoten-zu-Kante-Verhältnis für verschiedene Datensätze, ChatGPT und wissenschaftliche Artikel.
Nach eingehender Analyse konzentriert sich der xFakeSci-Algorithmus hauptsächlich auf zwei Hauptmerkmale: erstens auf Bigramme im Artikel, wie „Klimawandel“, „klinische Studie“ usw., und zweitens auf die Assoziation dieser Bigramme mit anderen Wörtern und Konzepte.
Er stellte fest, dass die Anzahl der Doppelwortkombinationen, die in den gefälschten Papieren auftauchten, deutlich geringer war als in den echten Papieren, obwohl diese Kombinationen eng mit anderen Inhalten in den gefälschten Papieren verknüpft waren.
Er wies darauf hin, dass KI-generierte Arbeiten oft darauf ausgelegt seien, Leser zu überzeugen, während das Ziel menschlicher Forscher darin bestehe, experimentelle Ergebnisse und Methoden wahrheitsgemäß zu berichten.
In Zukunft plant Hamed, den xFakeSci-Algorithmus auf weitere Bereiche auszudehnen, darunter Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Geisteswissenschaften, um zu überprüfen, ob die Merkmale gefälschter Papiere konsistent sind. Er betonte, dass es mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie immer schwieriger werde, wahre und falsche Papiere zu unterscheiden. Daher ist die Gestaltung einer umfassenden Lösung besonders wichtig.
Obwohl der aktuelle Algorithmus 94 % der gefälschten Papiere erkennen kann, können dennoch 6 % der gefälschten Papiere durchs Netz gelangen. Er sagte bescheiden, dass zwar wichtige Fortschritte erzielt wurden, es aber weiterhin weiterer Anstrengungen bedarf, um die Anerkennungsraten zu verbessern und das öffentliche Bewusstsein zu schärfen.
Papiereingang: https://www.nature.com/articles/s41598-024-66784-6
Highlight:
** Das neue Tool xFakeSci kann gefälschte wissenschaftliche Forschungsarbeiten mit einer Genauigkeit von bis zu 94 % identifizieren und so die wissenschaftliche Forschung schützen. **
? ** Forscher erstellten eine große Anzahl gefälschter Papiere und verglichen sie mit echten Papieren und stellten fest, dass es zwischen beiden erhebliche Unterschiede im Schreibstil gab. **
** In Zukunft wird der Anwendungsbereich des Algorithmus erweitert, um den immer komplexeren Herausforderungen KI-generierter Arbeiten gerecht zu werden. **
Das Aufkommen des xFakeSci-Algorithmus stellt eine leistungsstarke Waffe zur Bekämpfung von akademischem Betrug dar, muss jedoch weiterhin kontinuierlich verbessert und verbessert werden. Der technologische Fortschritt und die Aufrechterhaltung der akademischen Integrität erfordern gemeinsame Anstrengungen zur Schaffung eines gesünderen akademischen Ökosystems.