高中生独立一作发论文，因参考文献造假遭撤稿
一名美国高中生Irfan Biswas去年在《医学伦理学杂志》（Journal of Medical Ethics）作为唯一作者，发表了一篇探讨人工智能在制药行业应用的论文。然而，这篇论文近日被正式撤回。调查发现，Biswas使用生成式AI“检索并解读参考文献来源”，却从未核验这些文献是否真实存在，文中引用了多篇凭空捏造的文献。
Biswas的行为并非个例。另一本伦理学期刊《学术伦理学杂志》上，一篇关于内部举报行为的论文被读者发现，29条参考文献中至少19条纯属虚构。讽刺的是，这篇论文的主题恰恰是“举报”。
据《撤稿观察》报道，近年来，虚假参考文献正在各个层面无声蔓延。而这一切指向同一个源头：以ChatGPT为代表的生成式AI。学术界正在面对的，不仅仅是几篇撤稿论文，而是一整套建立在“文献引用”之上的知识验证体系正在松动。
高中生论文撤稿，撕开AI造假的冰山一角
2025年9月，《医学伦理学杂志》刊发了一篇探讨AI在制药行业应用的论文。文章观点鲜明，认为有偏见的算法会加剧医疗体系的不公平。论文的唯一作者是美国马萨诸塞州什鲁斯伯里学校的一名高中生Biswas。
然而，这篇看似普通的论文却暗藏玄机。调查发现，Biswas使用了生成式AI来“检索并解读参考文献来源”，但投稿前并未对这些文献进行核验。结果就是，论文引用了多篇根本不存在的文献。
2026年5月28日，期刊正式发布撤稿声明。声明写道：“本刊针对该论文内容质量与参考文献准确性开展调查，其中多项疑点指向多篇参考文献为虚构。”
换句话说，论文中那些看似学术严谨的引用，完全是大语言模型凭空编造出的“学术幻觉”。更糟糕的是，调查还发现了“存在操纵同行评审的相关证据”——这意味着，这篇论文发表的背后，可能还存在更多不为人知的运作。
数据触目惊心：每277篇论文就有1篇伪造参考文献
这些看似孤立的案例，背后是一个系统性问题。
今年5月，《柳叶刀》刊发了一篇通讯文章，给出了令人震惊的数据：通过对PubMed收录的近250万篇论文进行核查，研究团队发现，2026年前7周刊发的论文中，约每277篇就有一篇引用了不存在的文献。生物医学文献中的伪造引用文献数量两年内增长至原来的12倍。
这一比例相较2023年的每2828篇出现一篇、2025年的每458篇出现一篇，呈现出指数级攀升态势。研究团队由美国哥伦比亚大学数据科学研究所的Maxim Topaz牵头，他们利用人工智能技术，从9710万条参考文献中识别出4406条伪造文献，分布在2810篇论文中。
更值得关注的是时间节点。Topaz团队发现，AI造假的参考文献数量在2024年年中出现激增，这与各类AI写作工具大规模普及的时间完全吻合。而根据《自然》杂志此前的报道，2025年刊发的数万篇出版物“可能包含人工智能生成的无效参考文献”。
然而，面对如此严峻的数据，学术出版界的反应却显得迟缓。核查数据显示，超过98%被检出存在虚假参考文献的论文，在调查时“未受到出版方任何处理”。
16岁少年的撤稿成为正面榜样
在这场由AI引发的学术诚信危机中，并非所有高中生作者的撤稿故事都令人唏嘘。2012年，一个名叫Nathan Georgette的哈佛医学院大四学生主动撤回了自己16岁时撰写的一篇论文。他发现自己第一篇论文中的一处错误假设，直接导致第二篇发表在《公共科学图书馆·综合》（PLoS ONE）的论文结论失效。在发现论文结论失效后，没有选择隐瞒，而是主动向期刊申请撤稿。
这份坦诚不仅收获了《撤稿观察》《波士顿环球报》的高度认可，更在他求职时成为加分项。这段经历让他深刻意识到，学术研究必须贯穿批判性自我复盘，也为当下浮躁的学界，树立了坚守诚信的榜样。
AI 正在重塑学术研究的每一个环节，而 “幻觉参考文献” 只是冰山一角。当虚假信息以参考文献的形式嵌入学术数据库，当临床医生依据不存在的证据制定治疗方案，当系统综述引用的基础文献本身就是虚构 —— 这场信任危机的影响，远比撤稿数字所显示的更为深远。
正如 Topaz 所说：“无论未来大语言模型能否彻底消除生成虚假内容的问题，损害已经造成。” 他团队发现的 4000 多条伪造参考文献带来的 “信息污染”，并不会随着 AI 技术优化而消失。对于学术界而言，真正的挑战或许不仅在于如何识别 AI 生成的内容，更在于如何重建读者对 “参考文献” 这一学术基石的基本信任。
AiScholar 参考文献真实性检测工具，依托多权威数据库交叉验证能力，可批量对参考文献逐条校验，识别 8 大类伪造引用问题，输出可视化检测报告，帮助作者在投稿前定位虚构文献、格式错误、主题不匹配等隐患，降低因引用问题引发返修、退稿甚至学术声誉受损的风险。科研作者可以通过链接提前完成自查
来源于澎湃新闻、羊城晚报等
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