哥伦比亚大学护理学院研究人员利用人工智能对科学出版界的引用造假现象进行了全面审计。这项发表于《柳叶刀》的研究发现，在 2023 年 1 月至 2026 年 2 月期间，近 3000 篇同行评审的医学论文包含不存在的虚假引用。 研究团队开发了一套自动化验证系统，对 PubMed Central 数据库中的 250 万篇开放获取论文进行了扫描，核实了 9710 万条参考文献。结果显示，共有 2810 篇论文包含 4046 个虚假引用，占总引用数的比例虽低但增长惊人。自 2023 年以来，虚假引用的发生率增长了 12 倍以上，且从 2024 年中开始急剧上升，这与人工智能写作工具的普及时间相吻合。截至 2026 年初，每万篇论文中的虚假引用数量已从约 4 例飙升至 57 例。 项目负责人马克西姆·托帕兹博士强调，这一发现直接危及患者安全。医疗专业人员和临床指南制定者往往基于这些虚假证据做出治疗决策，且难以察觉。部分论文甚至出现了近一半引用均为造假的情况，这些虚假引用还被其他研究引用，出现在指导临床护理的系统评价中。令人担忧的是，在审计进行时，98.4% 的涉事论文未受到出版商的任何处理。 为此，研究团队提出多项建议：要求出版商在论文提交时核实参考文献，索引服务应添加元数据以显示引用准确性，并呼吁建立专门的数据库类别以追踪虚假引用。同时，他们呼吁出版商对现有文献进行回溯筛查，对结论受影响的论文发布更正或撤稿。伴随的评论指出，随着全球公众对科学信任度的下降，必须加强研究诚信，作者需对稿件内容及引用承担全部责任。