科研誠(chéng)信是科技創(chuàng)新的基石。然而近年來(lái)，隨著學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)、科研管理機(jī)構(gòu)等相關(guān)部門(mén)進(jìn)一步加大了科研誠(chéng)信的查處力度，各種科研不端案例不斷被曝光。

在各種科研不端的問(wèn)題中，學(xué)術(shù)論文中的圖像造假問(wèn)題尤為突出。根據(jù)相關(guān)研究推測(cè)，PMC上現(xiàn)有收錄的科技期刊文獻(xiàn)中1.5%的論文包含可疑圖像，0.6%的論文存在圖像造假情況。早在2020年初，中國(guó)生物醫(yī)藥領(lǐng)域近600篇發(fā)表在知名期刊上的論文被追溯到由論文工廠(chǎng)產(chǎn)出，這些論文中各種顯微照片、流式細(xì)胞儀圖及個(gè)別蛋白質(zhì)印跡圖均由代筆者從圖形庫(kù)中截取拼湊。

與此同時(shí)，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AIGC的應(yīng)用也對(duì)科研領(lǐng)域帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。AI技術(shù)的崛起及AIGC的應(yīng)用在學(xué)術(shù)科研界引發(fā)了一系列涉及原創(chuàng)性、學(xué)術(shù)誠(chéng)信、倫理法律問(wèn)題等方面的爭(zhēng)議和討論。

不僅如此，隨著學(xué)術(shù)論文不端問(wèn)題的日益復(fù)雜與隱蔽，原本的文本查重也越來(lái)越顯現(xiàn)一定的局限性。誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)早已不僅僅只是文本上的抄襲，在期刊論文發(fā)表階段的一稿多發(fā)、虛假同行評(píng)議乃至論文工廠(chǎng)，作者不當(dāng)署名，失信懲戒，基金資助的虛假標(biāo)注，圖像的重復(fù)使用，篡改造假，參考文獻(xiàn)虛假標(biāo)注或引用問(wèn)題論文等都需要認(rèn)真甄別、仔細(xì)核對(duì)，避免可能存在較大的失信風(fēng)險(xiǎn)。

眼下，圍繞著科研失信行為的各類(lèi)表現(xiàn)，構(gòu)建多樣化、立體化的論文查重系統(tǒng)顯得尤為重要。在此背景下，各大學(xué)術(shù)檢測(cè)平臺(tái)都在努力構(gòu)建自己的論文查重系統(tǒng)。比如萬(wàn)方的論文查重系統(tǒng)，通過(guò)一站式綜合服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)論文文本相似性、圖像復(fù)用、AIGC風(fēng)險(xiǎn)、引文及作者等多要素的一次提交，多維檢測(cè)，幫助教育、科研、出版、管理等誠(chéng)信監(jiān)管機(jī)構(gòu)及早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)線(xiàn)索并采取相應(yīng)的措施。

萬(wàn)方文察論文查重系統(tǒng)自主研發(fā)的“句子級(jí)正交基軟聚類(lèi)倒排”專(zhuān)利檢測(cè)算法，支持高準(zhǔn)確性、高效率的文本檢測(cè)；AIGC文本識(shí)別深度學(xué)習(xí)模型，則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大表達(dá)能力，判斷人機(jī)生成文本之間的差異，可識(shí)別目前較為通用的AI寫(xiě)作模型；基于圖像特征點(diǎn)的檢測(cè)匹配算法，針對(duì)論文內(nèi)的條帶圖、造影圖、染色圖等多類(lèi)型圖片進(jìn)行復(fù)用情況檢測(cè)，并將圖像之間的相同區(qū)域通過(guò)連線(xiàn)的方式輸出匹配結(jié)果。

隨著科研誠(chéng)信建設(shè)的深入推進(jìn)，萬(wàn)方文察論文查重系統(tǒng)將持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)算法，擴(kuò)充比對(duì)資源庫(kù)，為科研工作者提供更精準(zhǔn)、更高效的查重服務(wù)，為營(yíng)造風(fēng)清氣正的學(xué)術(shù)環(huán)境貢獻(xiàn)力量。

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