AIががん研究論文の不正を大量検出　25万本超が疑わしいと判明

研究の概要

『The BMJ』に掲載された本研究は、1999年から2024年までに発表された260万件のがん研究論文を対象に、オーストラリア医療サービス・イノベーションセンター（AusHSI）所属のエイドリアン・バーネット教授と国際共同研究チームが実施しました。

調査の結果、25万本以上の論文に、過去に撤回された不正研究と類似した記述パターンが存在することが判明しました。バーネット教授は、こうした「製紙工場」が著者の地位や完成済みの論文を販売し、再利用テキストや偽データ・画像を含むと指摘しています。

研究チームは、BERTという大規模言語モデルを訓練し、偽論文に頻繁に現れる微細なテキストの「指紋」を識別させました。検証では、モデルは91％の確率で疑わしい論文を正しく検出しました。

過去20年間で警告を受けた論文は急増し、2000年代初頭の約1％から2022年には16％以上に達しました。この現象は、高インパクトジャーナルを含む多数の学術誌に広がっています。

特に分子癌生物学や基礎実験研究の分野で多く見られ、胃がん、肝臓がん、骨がん、肺がんなどのがん種でもフラグが付いた論文の比率が高いことが報告されています。

現在、3つの科学雑誌が編集審査プロセスの一環として本システムをテスト中です。目的は、査読者に渡す前に編集者が不正の可能性を示す原稿を特定できるようにすることです。将来的には他分野への応用も計画されており、偽論文の具体例が増えることで検出精度の向上が期待されています。

ただし、システムは警告信号を提供するのみであり、最終的な判断は人間の専門家が行うべきだと研究チームは強調しています。

バーネット教授は、がん研究は臨床試験や医薬品開発、患者ケアに直結するため、偽の研究がエビデンスに混入すると、本物の科学者を誤導し、患者の治療進歩を遅らせる危険性があると指摘しています。