AIが生成した論文による「アイデアの盗用」が、科学界に新たな課題を提起している。2024年、韓国のKAISTに所属するAI研究者・パク・ビョンジュン氏は、インドの研究者から「AIが自身の論文の手法を無断で使用した」との連絡を受けた。この論文は東京のSakana AIが開発した「AI Scientist」というツールによって生成され、公開されたが、正式な学術誌掲載はされていなかった。AI Scientistは大規模言語モデル（LLM）を用いて研究アイデアの生成、コード実行、結果の報告までを自動で行う、完全自動化された研究システムの一例である。 パク氏は、AI論文が自身の研究と類似した手法を採用していると指摘したが、直接的な文章のコピーではない。一方、インド科学研究所のガプタ氏とプリュシー氏は、LLMが他者のアイデアを間接的に再利用する事例を複数発見。彼らの調査では、AI生成論文のうち24％（36件中12件）が、専門家による評価で「方法論の類似度が4以上」（1～5段階）に該当し、著者らは「意図的な盗用に近い」と判断した。特に、2015年の既存研究を無断で参照したAI論文が、国際学術会議のワークショップでPeer Reviewを通過した事例は、AIによる研究の信頼性に疑問を呈した。 しかし、AI Scientistの開発チームはこの指摘を強く否定。「盗用とは言えない」「引用漏れは人間研究者にも日常的」と反論。また、パク氏自身も「盗用」という語には慎重で、方法論の類似は強いが、意図や法的定義との整合性には疑問を呈した。研究者間では「アイデアの盗用」の定義に明確な合意がなく、専門家による評価も不一致に。ドイツのウェーバー＝ウルフ氏は、「意図がなくても、他者の貢献を適切に明示しなければ、それは盗用」とする立場を取る。 AIによる研究生成が加速する中、既存の学術倫理と検証体制は追いついていない。AIは訓練データを再編集する性質上、無意識のうちに既存の知的成果を再現するリスクがある。研究者たちは、AI生成論文の発表や評価に際して、明確な出典表示ルールと、AIの「アイデアの起源」を追跡可能な仕組みの構築が急務であると指摘している。