ИИ против учёных-мошенников
Прочитала на The Register материал о том, как в академической среде борются с мошенниками. Точнее, с теми, кто намеренно подделывает результаты своих исследований.
🤥 Автор пишет, что хитрые «учёные» часто берут одно изображение, например, скопления клеток (cluster of cells), копируют его, переворачивают, обрезают — в общем, фотошопят. Так они делают вид, что провели гораздо больше экспериментов, чем на самом деле.
Такие фейковые изображения — главная причина отзыва статей из медицинских изданий, говорят эксперты в статье. И последствия ложатся не столько на плечи нерадивых авторов, сколько на самих издателей. Ведь получается, что редакторы плохо сделали свою работу — имидж журнала падает🤦♂️
Поиск дубликатов изображений — утомительная задача для людей. Но с ней отлично справляются алгоритмы. Поэтому теперь некоторые издатели используют ПО на основе искусственного интеллекта, чтобы находить фейки заранее. Например, Американская ассоциация по изучению рака (AACR) тестирует программу Proofig от одноимённого израильского стартапа.
🤖 С января 2021 по май 2022 года алгоритм проверил 1367 рукописей, предварительно одобренных к публикации. В 208 случаях ПО обнаружило дубликаты изображений. Большинство из них, скорее всего, сделаны из-за неаккуратности учёных — авторы просто исправляли ошибку и присылали правильные данные.
В редких случаях сомнительные картинки действительно оказались сфальсифицированы. По этой причине четыре статьи пришлось отозвать. В процентном соотношении это немного, однако каждая из них в теории могла подпортить имидж издания.
🙏 Результаты обнадеживают, но инструменты вроде Proofig пока не готовы полностью заменить редакторов. Иногда они игнорируют очевидные фейки или, наоборот, случайно помечают подлинные изображения, поэтому за работу алгоритмов приходится контролировать. В любом случае — двойная проверка явно надёжнее одинарной.
Прочитала на The Register материал о том, как в академической среде борются с мошенниками. Точнее, с теми, кто намеренно подделывает результаты своих исследований.
🤥 Автор пишет, что хитрые «учёные» часто берут одно изображение, например, скопления клеток (cluster of cells), копируют его, переворачивают, обрезают — в общем, фотошопят. Так они делают вид, что провели гораздо больше экспериментов, чем на самом деле.
Такие фейковые изображения — главная причина отзыва статей из медицинских изданий, говорят эксперты в статье. И последствия ложатся не столько на плечи нерадивых авторов, сколько на самих издателей. Ведь получается, что редакторы плохо сделали свою работу — имидж журнала падает🤦♂️
Поиск дубликатов изображений — утомительная задача для людей. Но с ней отлично справляются алгоритмы. Поэтому теперь некоторые издатели используют ПО на основе искусственного интеллекта, чтобы находить фейки заранее. Например, Американская ассоциация по изучению рака (AACR) тестирует программу Proofig от одноимённого израильского стартапа.
🤖 С января 2021 по май 2022 года алгоритм проверил 1367 рукописей, предварительно одобренных к публикации. В 208 случаях ПО обнаружило дубликаты изображений. Большинство из них, скорее всего, сделаны из-за неаккуратности учёных — авторы просто исправляли ошибку и присылали правильные данные.
В редких случаях сомнительные картинки действительно оказались сфальсифицированы. По этой причине четыре статьи пришлось отозвать. В процентном соотношении это немного, однако каждая из них в теории могла подпортить имидж издания.
🙏 Результаты обнадеживают, но инструменты вроде Proofig пока не готовы полностью заменить редакторов. Иногда они игнорируют очевидные фейки или, наоборот, случайно помечают подлинные изображения, поэтому за работу алгоритмов приходится контролировать. В любом случае — двойная проверка явно надёжнее одинарной.