近期，一篇发表于《新英格兰医学杂志》（NEJM）的论文作者Carlos Chaccour和Matthew Rudd在论文发表仅两天后，收到一封措辞严谨、逻辑清晰的读者来信，对其研究提出质疑。然而，信中引用的部分文献与其主张不符，这让两位研究者怀疑该信可能由人工智能生成。这一怀疑引发了他们对过去20年超过73万封期刊读者来信的大规模调查。 研究发现，从2023年至2025年，一类被称为“高产新人”的作者突然涌现，占据顶级投稿作者的前5%。这类作者多数在首次投稿当年便发表10封以上来信，且分布广泛，涵盖58个不同学科领域，远超单一学者可能具备的跨学科能力。尽管整体投稿数量在过去20年仅从每年每作者1.16封微增至1.34封，但这些“高产新人”在2023–2025年间贡献了近2.3万封来信，占同期发表总数的22%，涉及1930种期刊，包括《柳叶刀》和NEJM等顶级刊物。 研究团队对一位来自卡塔尔的作者进行案例分析，其在2024年无任何投稿记录，2025年却发表超过80封来信。经AI文本检测工具Pangram分析，其81封来信平均AI生成概率达80分（满分100），而2000年代随机选取的同类作者样本则全部为零分，显示显著差异。 研究人员指出，来信因其篇幅短、无需原始数据、无需同行评审，成为AI滥用的潜在温床。一些作者可能借此“刷论文”以美化简历，而期刊编辑难以辨别真伪。尽管部分AI使用已申报，但普遍披露率低。 临床骨科期刊主编Seth Leopold指出，大量AI生成来信存在结构雷同、内容空洞、重复论文已指出的缺陷等问题，宛如“中学生作文”。他所在期刊已开始要求作者提供引用文献的可验证原文片段，以应对质量下滑风险。 研究者警告，AI伪造引用和错误内容可能误导读者，损害真正科研者的声誉。Chaccour感慨：“我花了六年和两千五百万美元才发表一篇论文，而对手可能几分钟就写出一封攻击信。”他担忧，真实学术讨论正被海量“合成噪音”淹没，若期刊失去公信力，将难以挽回。