AI代写论文现象揭秘：14%的生物医学论文藏有ChatGPT特征词

在学术界，AI辅助写作正逐渐成为一股不可忽视的力量。然而，这种技术的普及也带来了一系列问题，尤其是当AI生成的文本被用于学术论文时。据Nature最新报道，一项研究发现，在2024年PubMed上发表的150万篇生物医学研究摘要中，超过20万篇都频繁出现了LLM（大型语言模型）的特征词。这些词汇，如“unparalleled”、“invaluable”、“heighten”等，大多只是改变了文体，并不影响内容，但却成为了揭示AI代写论文的重要线索。

研究团队通过下载1400万篇摘要（2010年-2024年），构建词汇出现的二元矩阵，并计算每年词汇的频率，发现了这一令人惊讶的现象。在2024年之前，类似“coronavirus”的名词被超额使用；而2024年之后，则以“intricate”、“notably”等与研究内容无关的风格词为主。这些词汇中，66%是动词，如“delving”、“emphasizing”，16%为形容词，如“crucial”、“pivotal”。这些词汇的频繁出现，让使用LLM的论文极易被察觉。

通过将222个低频风格词和10个高频风格词组合计算，研究人员发现，在2024年的论文中，至少10%-11%的摘要中使用了LLM，部分子语料库中这一比例甚至高达30%。这一发现揭示了LLM在学术写作中的广泛影响，尤其是在计算领域、生物信息学等学科中，由于行业技术日新月异，研究者需要迅速掌握新技术，因此更倾向于依赖LLM协助写作。

此外，研究还发现，在不同学科、地域和期刊中，LLM的使用也存在显著差异。在中国、韩国等非英语国家中，由于需要LLM辅助英语写作，LLM使用率可达15%，相比之下，像英国、澳大利亚等英语国家的LLM使用率相对较低。一些低门槛的开放获取期刊，如MDPI旗下的《Sensors》，LLM使用率可达24%，而像《Nature》、《Science》等顶刊只有6%到8%。

然而，随着LLM使用的日益普及，一些作者也开始注意到其可能带来的问题，并开始引导LLM规避明显的AI痕迹。研究人员发现，自2024年4月起，一些已经被明确指出是ChatGPT的常用词汇，如“delve”、“intricate”等，使用频率显著下降。而ChatGPT喜欢的另一些较为常见的词汇，如“significant”、“additionally”等，使用率反而持续上升。这一现象表明，作者们正在主动调整输出，避免使用典型的LLM特征词。

尽管如此，研究人员也表示，未来他们将通过统计大量文本中常见词汇的频率来进一步估计AI对学术文献的影响，而不仅仅只针对单个短文本进行检测。因为MGT检测器虽然在一定程度上能够识别LLM生成的文本，但其准确度受不同LLM模型和文本类型影响，且作者们现在使用特定提示词修改文本，都让检测器难以准确判断论文与LLM的关系。

总而言之，LLM在科研工作中的影响力日益增长，但同时也亟需逐步完善其在学术论文中占比的量化分析。如何更好地让AI参与学术写作、AI使用的边界在哪里等问题，都值得我们重新思考。随着技术的不断进步和学术规范的日益完善，我们期待看到一个更加透明、公正的学术环境。