一项名为“医学证据项目”（Medical Evidence Project）的新举措将致力于揭露医疗研究中的虚假或有缺陷的研究成果，该项目由“撤稿观察”（Retraction Watch）背后的监管组织发起，计划在两年内投入约90万美元。项目旨在识别那些可能对健康指导方针产生负面影响的已发表医疗研究报告，并通过其网站公布调查结果。“撤稿观察”是由Ivan Oransky和Adam Marcus共同创办的，自成立以来一直关注科研诚信问题。作为“科学诚信中心”（Center for Scientific Integrity）的执行董事，Oransky表示，该中心成立初衷是为了支持“撤稿观察”，但如今他们可以在此基础上进一步扩展责任范围。 根据《自然》杂志报道，这些存在缺陷或造假的文件之所以令人担忧，是因为它们会扭曲元分析——即通过综合多个研究结果来得出更为统计上可靠的结论。如果某些错误的研究被纳入元分析中，可能会导致整个政策决策出现偏差。比如2009年的一项基于早期存疑研究制定的欧洲指南，建议非心脏手术时使用β受体阻滞剂，后经独立审查发现，该指南可能导致英国每年约1万例额外死亡。为此，“医学证据项目”团队将在首席科学诚信咨询师James Heathers的带领下，开发相关的软件工具，积极追踪来自匿名举报人提供的线索，同时聘请同行评审人员进行复核，目标是每年发现至少10篇有问题的元分析报告。 这一举措正值关键时刻。据Gizmodo先前报道，人工智能生成的劣质科学研究正充斥着学术数字生态系统，从会议论文到同行评议期刊都有它的身影。《哈佛肯尼迪学院误信息评论》发布的一项研究指出，在Google Scholar检索出的样本论文中，大约三分之二的文章存在GPT生成文本的痕迹，其中包括14.5%涉及健康领域的研究。这是非常危险的情况，因为Google Scholar不区分同行评议的研究与预印本、学生作业等质量较低的文献。这些研究一旦进入元分析或被临床医生引用，就很难摆脱由此引发的一系列后果。对此，有研究者直言：“如果我们无法信任阅读到的研究内容，那么基于错误信息做出决策的风险也就加大了。” 过去几年已有此类案例发生。2021年，Springer Nature出版集团就从旗下《阿拉伯地质学杂志》撤销40多篇论文，原因是这些文章内容杂乱无章，疑似AI自动生成；就在去年，Frontiers出版社也因一篇包含解剖学上不可能存在的AI生成图像的老鼠生殖器研究而被迫撤回相关文章。随着AI模型训练数据逐渐多样化，甚至包含网上抓取的信息，如今我们已经步入数字化石时代——一些大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）在输出内容时会保留并传播一些没有科学依据的词汇或短语。 在当前大量不实信息公开流传的背景下，医学证据项目的启动显得尤为紧迫，如同是在紧急救护而非彻底清理。这个团队正在应对的挑战是那些隐藏于众人面前的大量存在问题的信息，若直接采纳这些资料，有可能给人类健康带来严重后果。此项目获得众多专家肯定。业内认为，它不仅能够增强科研诚信监督力度，还可能促进学术界更严谨地审查研究成果。科学诚信中心及其前身“撤稿观察”长期以来为维护科学研究环境的真实性和纯洁性做出了许多贡献。