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人工智能對科研誠信提出新挑戰(zhàn) 萬方文察基于深度學(xué)習(xí)的算法精準(zhǔn)辨別

時間:2023-11-15  來源:合肥網(wǎng)hfw.cc  作者:hfw.cc 我要糾錯


科學(xué)技術(shù)發(fā)展是一把雙刃劍。作為時代的產(chǎn)物,人工智能的出現(xiàn)推動社會發(fā)展進入一個全新階段,另一方面,人工智能技術(shù)的濫用或非誠信使用,又會給社會造成很多負(fù)面影響。其中,以AIGC為代表的人工智能技術(shù)在科研領(lǐng)域的濫用,就會抑制真正的科研創(chuàng)新。

AIGC技術(shù)可以通過排列組織預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成文本、圖像、數(shù)據(jù)、代碼、視頻等,這些內(nèi)容可能會形成論文或項目申請書,存在觀點剽竊等隱患,也極易引發(fā)新形式的論文代寫、抄襲剽竊、洗稿等學(xué)術(shù)不端行為。根據(jù)Retraction Watch的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,自2021年截止到2023年7月6日共有914篇因“Randomly Generated Content(隨機生成的內(nèi)容)”原因被撤稿,約占近三年來撤稿論文總數(shù)的8.34%。

由于當(dāng)下的AIGC技術(shù)生成內(nèi)容無法明確知識來源,加上更加隱蔽的虛假數(shù)據(jù)“成果”,洗稿、新形式的論文代寫等學(xué)術(shù)不端行為,原有的相似度查重和圖像識別等技術(shù)逐漸失效,加大了識別這些學(xué)術(shù)不端行為的難度,對科研誠信提出了新的挑戰(zhàn)。

基于當(dāng)前新時代下論文學(xué)術(shù)不端的治理需求,萬方數(shù)據(jù)推出科技論文誠信風(fēng)險綜合察驗服務(wù)——萬方文察。該工具基于萬方數(shù)據(jù)文本檢測、圖像檢測等核心技術(shù)及科研誠信大數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ),實現(xiàn)對論文的文本相似性、圖像復(fù)用、AIGC文本、引文及作者等多要素的失信風(fēng)險一站式綜合察驗,為教育、科研、出版、管理等誠信監(jiān)管工作提供便捷服務(wù)支撐。

萬方文察服務(wù)采用多項關(guān)鍵技術(shù)為技術(shù)支撐,基于海量科技文獻全文比對資源、科研誠信風(fēng)險大數(shù)據(jù)資源、學(xué)術(shù)文獻圖像比對庫等資源為大數(shù)據(jù)底座,可支持在線云服務(wù)及API接口服務(wù)等服務(wù)形式,實現(xiàn)“一次提交、多維檢測”的一站式論文風(fēng)險察驗服務(wù)。

在AIGC文本檢測方面,萬方文察服務(wù)采用基于深度學(xué)習(xí)的AIGC識別算法,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大表達能力,智能感知生成和非生成文本之間的差異,可識別目前較為通用的AI寫作模型,包括不限于ChatGPT、文心一言、GTP3.5、谷歌Bard、通義千問、必應(yīng)ChatGpt、ChatSonic和其他AI寫作助手生成的中文文本。

除此之外,萬方文察服務(wù)還可提供論文圖像檢測、文本相似性檢測以及參考文獻、作者、基金資助等論文屬性風(fēng)險檢測。

人工智能時代,學(xué)術(shù)不端更具隱蔽性,形式也多種多樣,給風(fēng)險察驗帶來了很大的挑戰(zhàn)。萬方文察“以科技打敗科技”,讓論文中的AIGC文本無處遁形,全方面推動科研誠信建設(shè)。

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