一条Facebook广告，明码标价：87美元，你是第一作者；64美元，你是第五作者。
论文的主题是"利用线上技术管理土壤肥力"，发表平台是IEEE会议。同一条广告还兜售交通管理、工业自动化等方向的署名位，主题随意挑选。
2026年8月12日，Science旗下的ScienceInsider栏目报道了一项新研究，把论文工厂这个长期潜伏在学术出版灰色地带的产业，彻底拉到了阳光下。
4407条广告，近半"成交"
柏林自由大学社会科学家Anna Abalkina和她的团队，系统收集了2021年至2025年间出现在Facebook、WhatsApp等社交平台上的论文署名广告。
他们一共找到了4407个不重复的论文标题。
随后，研究团队将这些标题与IEEE会议论文集逐一比对。结果发现，其中2062篇——接近一半——与后来实际发表的论文完全匹配。
换句话说，广告里兜售的论文，近半数真的走进了正式出版物。
IEEE每年发表约30万篇会议论文，2062篇在总量中占比不大。但问题分布极不均匀。在那些发表了至少25篇"广告关联论文"的会议中，问题论文占比超过10%；其中3个会议，这一比例超过20%。
也就是说，在某些学术会议上，每5篇论文中就有1篇曾出现在兜售署名的广告里。
不是黑市，是公开市场
更令人不安的是交易方式。
研究团队在200多个社交媒体账号上发现了这些广告，其中一些账号专门出售IEEE论文署名位。Abalkina直言："人们可能以为论文工厂是地下黑市，但事实恰恰相反——这是一个公开交易的市场。"
她还指出，研究团队很可能只看到了一部分广告，因为很多广告在发布数周或数月后就会被删除。
与这些广告关联的论文呈现出明显的论文工厂特征：抄袭或空洞的文字、为躲避查重软件而制造的古怪替换表达（学术界称之为"tortured phrases"）、多名共同作者来自完全不同的机构。
另一个异常信号：部分IEEE会议中，高达73%的论文恰好列出6名作者。研究团队推测，这可能与IEEE网页只显示前6名作者有关——页面顶部的署名位限制，间接压制了第7位及以后署名位的购买需求。
26万篇论文被AI标记为可疑
如果说Abalkina的研究揭示了论文工厂的"零售端"，那么另一项研究则勾勒出整个产业的规模。
2026年1月，澳大利亚昆士兰科技大学生物统计学家Adrian Barnett团队在《英国医学杂志》（The BMJ）发表了一项大规模分析。
他们训练了一个基于BERT架构的语言模型，以Retraction Watch数据库中2202篇因涉嫌造假而被撤稿的论文为训练样本，对1999年至2024年间发表的260余万篇癌症研究论文进行系统筛查。
结果：261245篇论文被标记为"写作模式与已知论文工厂产品高度相似"，占总量的9.87%。
被标记论文的比例在过去二十多年里持续攀升——2000年代初约为1%，到2022年已飙升至16%以上。
胃癌领域被标记率约22%，骨癌约21%，肝癌约20%。即使在影响因子排名前10%的高影响力期刊中，2022年可疑论文的占比也超过了10%。
Springer Nature、Elsevier、Wiley三大出版商分别有约40293篇、39753篇和28330篇论文被标记。
Barnett的判断很直接："论文工厂是以工业规模生产'研究'的公司，癌症研究中的问题比大多数人意识到的要严重得多。"
他也提醒，这个数字可能只是下限——模型只能识别它所训练的那种模板风格，更精密的造假文本可能已经绕过了检测。
论文工厂是怎么运转的
根据多方调查，论文工厂的商业模式已经相当成熟。
第一步，批量生产。选题、撰写、数据分析被拆成独立工位，系统综述、Meta分析、公共数据库挖掘等"可标准化"的研究类型最受青睐。一份公共数据换个时间窗口或疾病种类，就能快速产出多篇结构相似的论文。
第二步，公开招揽。在Facebook、WhatsApp、Telegram等平台上发布广告，明码标价出售署名位。Guardian Australia 2026年8月报道的另一项研究收集了来自7个国家7家论文工厂的18710条广告，数据显示第一作者署名的中位价格约为800美元，最低仅需30美元。
第三步，"成功发表"。Abalkina的研究证实了近半数的广告论文最终进入了正式出版物。论文工厂产品的论文不仅进入了出版体系，还在被引用——Nature近期报道的Barnett另一项研究发现，论文工厂产品在分子肿瘤学领域的被引频次约为真实论文的2倍，这意味着造假研究正在膨胀期刊的影响因子。
AI的介入进一步降低了造假成本。过去需要大量写手和语言编辑完成的工作，现在AI就能代劳。小规模团队因此具备了大型论文工厂的生产能力。
谁在买？
这个问题比想象中复杂。
Abalkina的研究发现，与广告关联的论文中，超过90%至少有一名作者来自印度。大量论文工厂总部设在印度，部分广告以卢比标价。当地学生和教职员工面临科研产出指标考核压力，达标才能毕业或获得职称晋升。
但研究也指出，这绝非某一个国家的问题。该研究只分析了英语广告，可能遗漏了中国等其他论文工厂活跃地区的本地语言广告。
在中国，国家自然科学基金委员会2025年以来通报了多起医学科研不端案件，涉及数据买卖、图片篡改、内容错误等。医学领域尤其集中——有机构在不到5个月内通报了107篇问题论文。
买家的动机并不复杂。在全球学术界，论文仍然是职业晋升的核心货币：博士学位需要论文，教职需要论文，基金申请需要论文，职称评定需要论文。当"不发表就出局"成为制度性压力，而发表渠道又极度拥挤时，购买署名就成了一条看似低成本的捷径。
学术信任的根基在松动
论文工厂的危害不止于"多了几篇假论文"。
Barnett的警告很明确："癌症研究影响着临床试验、药物开发和患者护理。如果捏造的研究进入证据体系，会误导真正的科学家，最终拖慢患者的治疗进展。"
当26万篇论文被AI标记为可疑，当某些会议超过20%的论文曾出现在署名买卖广告中，当论文工厂产品的引用率是真实论文的2倍——这些数字指向一个根本性问题：学术文献作为知识基础设施的可信度，正在被系统性侵蚀。
讽刺的是，应对方案也是AI。Barnett团队的BERT筛查模型已被3家期刊应用于编辑流程，用于在同行评审前拦截可疑投稿。模型标记触发的是进一步审查，而非自动退稿，最终决定仍由人类做出。
AI写假论文，AI筛假论文。学术出版正在进入一个"以AI对抗AI"的新阶段。
但技术手段只是末端防线。Abalkina指出了一个关键矛盾：IEEE的会议注册费制度本身可能构成一种经济激励——每篇被接受的论文至少需要一名作者支付注册费，这在客观上增加了出版方接受问题论文的财务回报。
当出版方既是裁判又是受益者，审稿机制的独立性便难以保证。
博士群体的真实处境
对于正在读博或刚入职的青年学者来说，论文工厂新闻的冲击是双重的。
一方面，它揭示了"publish or perish"压力在极端条件下的产物——当论文从学术成果异化为可以购买的商品，学术评价体系本身就值得反思。
另一方面，它也制造了一种信任困境：当你阅读文献、撰写综述、开展meta分析时，如何确认你引用的每一篇论文都是真实的？当你看到某个领域短时间内涌现大量相似结论时，如何判断这是学术繁荣还是工厂流水线？
目前没有人能给出令人安心的回答。
IEEE出版伦理主管Luigi Longobardi表示，学会正在考虑扩大研究诚信检测软件在会议投稿中的使用范围，同时加强对会议承办机构的审查。2025年IEEE撤回约1700篇会议论文，2026年至今又已撤回约1200篇。
但Abalkina统计的2062篇"广告关联论文"中，截至目前仅被撤回66篇。
撤稿速度远远落后于问题论文的产出速度。而论文工厂的广告，仍然在社交媒体上公开流转。
参考来源：
- ScienceInsider, "Hundreds of paper-mill papers peddled in ads were later published", 2026年8月12日, Jeffrey Brainard
- arXiv预印本, Anna Abalkina et al., "BuyTheBy - An annotated dataset of paper mill advertisements with price data", 2026年8月
- The BMJ, "Machine learning based screening of potential paper mill publications in cancer research", 2026年1月30日, Adrian Barnett et al.
- Guardian Australia, "Science or fiction? Shadowy 'paper mills' let you pay to be a published author – of fraudulent research", 2026年8月16日
- 新浪科技, "数百条通过广告购买的论文最终刊发", 2026年8月17日
- 来源：Research Integrity等
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