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8月4日，《美国国家科学院院刊》发表了一项研究，系统评估论文工厂、中介及掠夺性期刊出版商的造假情况。三者分工明确——论文工厂批量炮制低质量或完全伪造的研究；中介明码标价出售作者席位；掠夺性期刊则以“快速发表”为诱饵吸引作者。结果显示，这一造假体系的产出约为撤稿与民间标记增速的两倍，作者Amaral教授形容：“我们只是在用勺子舀已经溢出浴缸的水。” 现状：造假vs清查，根本不在一个量级
Amaral研究团队用2020年为截点的封闭数据集测算，发现当年疑似论文工厂的文章中，至今只有28.7%被撤稿。按现有清查效率推算，最终最多只有25%会被撤回，仅约10%会随期刊被数据库除名——而这还只是“已曝光”的案件。更严峻的是，论文工厂的技术也在不断升级：模板化写作、AI生成图表、批量注册虚假邮箱、自动化投稿脚本，造假成本越来越低，检测难度却越来越高。
重灾区：知名期刊和会议成为造假温床
PLOS ONE的45人“问题编辑网” 在PLOS ONE中，Amaral团队锁定了一个“问题编辑网”。这45名编辑经手的稿件只占期刊全部发文量的1.3%，但他们负责的稿件在后来被撤稿的文章中却占比高达30.2%；更令人警醒的是，这45人里超过一半自己也发表过后来被撤稿的文章。换言之，这批人既当“守门员”又当“运动员”，自己审核、自己挂名，导致撤稿高度集中。 IEEE会议的“钉子户” 研究人员随后用同一方法分析了IEEE会议论文。长期以来，IEEE会议一直是论文工厂的目标。他们发现，数百场会议产出的论文中，撤稿、被PubPeer标记或被指出使用“扭曲短语”（奇怪、语法生硬的短语）的比例异常高；其中7个会议系列在每次举办时都被列入IEEE异常列表。
造假网络：像章鱼一样舒展触手
为了看清整张网，研究团队祭出新武器——“图像重复网络”。他们先通过算法比对每篇论文中的显微照片、Western blot条带、流式细胞图，随后人工复核95%以上相似度的图片，最终锁定34个高度相似的论文簇。这些簇的发表时间呈明显的“脉冲式”分布：往往在一两周内集中上线，随后迅速扩散到不同期刊。数据显示，簇内34.1%的论文已被撤稿，从正式出版到被标记的平均时间仅45天。 领域污染同样触目惊心。以RNA生物学为例，被造假集群“攻陷”的子领域撤稿率高达4%，而未受污染子领域仅0.1%。柏林自由大学的Anna Abalkina感叹：“论文工厂像章鱼一样舒展触手，把越来越多不知情的学者卷入其中。”
破解之道：需要全球科研界共同行动
Amaral研究团队用“南极臭氧空洞”类比当前危机：只有全球同步行动，才能扭转趋势。他们提出三级治理框架： 顶级机构牵头——美国国家科学院、中国科学院、英国皇家学会应联合发布强制性数据共享与同行评议标准； 出版商与数据库联动——在投稿端强制上传原始数据与代码，在发表端启用AI图像/统计一致性筛查，并实时共享撤稿信息； 评价体系改革——减少对“篇数”与“影响因子”的单一考核，引入“研究质量、数据透明度、同行评议贡献”多元指标。 Amaral强调：“这不是哪家期刊的私事，而是整个科学共同体的信誉保卫战。”
正如Amaral所言：“科学对我们太重要，不能等别人来拯救。”下一次当你看到“完美无瑕”的实验结果时，不妨停下来多问一句：这究竟是突破性发现，还是又一次从已经溢出的缸里舀出来的“泡沫”？让我们一起把勺子换成抽水机，给学术界一个真正干净的未来。
作者：Rocia 校对：Leste 审核：Joy 转载请显著标明来源美捷登。
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