提到「赏金猎人」，很多人一定不陌生。如今，这个词与学术产生了交集。
2024 年，几位科学家在瑞士伯尔尼大学的资助下试行了一项名为「评估研究可靠性和稳健性」 （Estimating the Reliability and Robustness of Research，缩写为 ERROR）的计划，旨在寻找刊发论文中的漏洞。
图片来源：ERROR 官网
ERROR 是什么？
与以往自发组织的学术打假行为不同，ERROR 是一个系统地检测和报告学术出版物中错误的综合体系，模仿科技行业里的漏洞奖励程序。
调查人员会因发现科学文献中的错误而获得报酬：错误越严重，报酬就越大。
ERROR 的金主爸爸「数字化转型中的人类（Humans in Digital Transformation）」项目，向高校提供了一份为期四年，共 25 万瑞士法郎（约 28.5 万美金）的资助。
图片来源：项目官网
简而言之，ERROR 的审稿人会检查期刊和预印本服务器（包括研究材料、数据和代码）上发表的论文是否存在错误，并根据其发现的严重程度以基本报酬和绩效报酬的形式获得金钱。
审稿人审查一篇论文，如果发现了小错误，则能获得 250 瑞士法郎的收入。
如果达到论文撤稿的「最不幸」结果，审稿人则可获得高达 2500 瑞士法郎（约 2 万人民币）的报酬。
为了防止审稿人通过夸大论文漏洞而获取更多奖金，审稿人都采取实名制。
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如果你想成为 ERRO 的审稿人，并不需要什么特别的资质，只需要在官方页面填写一个问卷/申请，提供自己的基本信息、学术背景和成果等资料，谈谈自己想加入 ERROR 的原因等，等候团队的审核即可。
图片来源：ERROR 官网
不过，论文的检查并不是随机的，必须经过论文作者的同意。
而一旦作者同意，则意味着，在检查过程中必须诚实地提供有关论文的支撑材料，以证明自己论文的可靠性。
为补偿论文作者的付出，他们将获得 250 瑞士法郎。
如果经检查后证明论文是可靠的，论文作者将再获得 250 瑞士法郎的酬金。
这有点像是某种对赌协议，只是出钱的一方是 ERROR。
ERROR 已经建立起一个多达 14 人的核心团队，根据论文的重要性或价值来选择将要审查的论文，并确定合适的审稿人来检查。
这个团队既充当审稿人和作者之间的联络人，也充当审稿人发现错误后的仲裁者，并整理报告，记录检测技术的可用性。
目前，ERROR 已经向 75 篇论文的作者发送了检查邀请，其中 15 篇的作者同意自己的论文接受检查。
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不难看出，ERROR 与其他审稿平台的最大不同就是金钱报酬。
这也是 ERROR 制度设计的核心环节。
没有报酬的同行评议，很少有人有动力去费力地检查论文结果。
要知道，梳理 DNA 序列或细胞系列表，或逐行查看计算机代码，这是非常耗费脑力的活动。
在以往的模式中，寻找已发表的论文中的错误，个人几乎没有什么实质性收获 —— 不仅没有经济上的收入，还可能会被标记为麻烦制造者。
这会导致很少有人愿意说真话。
ERROR 则通过系统支付报酬的方式，令审稿人的劳动受保护，为审稿人的诚实买单。
身为 ERROR 的 PI，Malte Elson 认为，项目的目标不是用来证明用金钱奖励是纠正论文错误的最佳机制，更不是想证明这种模式适用于所有科学。
恰恰相反，项目是在尝试开展一场对话，讨论在论文错误检查和纠正方面进行专门投资是否具有必要性。
比如，论文错误检查这件行为本身，既然能够让学术界获益，那么这是否能作为科研人员可行的职业道路呢？
Malte Elson
另外，学术圈亦可借此培养一种对待论文错误更开放和包容的文化 —— 承认错误将被认为是正常的，甚至是值得赞扬的，而不是耻辱的标志。
ERROR 并不孤独
ERROR 项目于今年 2 月启动，在此之前，学术圈对学术不端的审查已有多种方式。
面对越来越多的涉及 AIGC 的学术不端，审查手段也必须进化。
然而，想要开发足够强大的工具，显然需要专门机构的支持。
全球最大的施普林格 · 自然（Springer Nature）出版集团，于 6 月 13 日就推出了两款定制的 AI 工具 Geppetto 和 SnappShot。
以在内部审稿中帮助编辑识别论文中由 AI 生成的虚假内容和/或有问题的图片。
图片来源：library technology
Geppetto 用于检测人工智能生成的文本，这是论文工厂经常使用的文本生产方法。
其工作原理是将论文分成几节，使用自身独特算法来检查每一节中文本的一致性，然后根据 AI 生成的概率对其赋分。
分数越高，出现问题的可能性就越大。高分将触发期刊审稿的人为检查。
Geppetto 已经识别出数百篇 AI 撰写的虚假论文。
SnappShot 是一种 AI 辅助的图像完整性分析工具，可直接分析包含凝胶和印迹图像的 pdf 文件，在这些图像类型中寻找重复。
若相似性过高，则同样会触发人工审核。
SnappShot 不仅有助于避免发布重复或篡改的数据，还支持论文作者对其数据的良好管理，避免数据的无意重复。
道高一尺，魔高一丈。
不断改进的新工具将有助于学术出版机构，及时识别出自论文工厂的论文，对欺诈者发出警告，确保论文的发表质量。
施普林格 · 自然出版集团的工具，目前只对内部开放使用，主要为期刊审稿服务。
学术打假的桥头堡
那么，对于已经出版的学术作品，除了 ERROR，还有哪些方式加以审查呢？
常见的 PPPR 平台有三个：ResearchGate、PubPeer 和 Peeref。
这三个平台与 ERROR 不同，对论文的检查全都是无偿的。
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ResearchGate 是一个营利性的、类似社交媒体的科学网络和合作网站。
可以跟踪其他研究人员的工作，发现同事和合作者，并分享关于当前研究项目的信息。
许多研究人员会及时更新自己的论文列表，喜欢将已发表论文的 pdf 版本直接上传至网站。
这为 PPPR 提供了机会。
图片来源：Peeref 官网
Peeref 比较年轻，是面向研究人员的综合性的社交论坛。
全球学者可以在此交流对科学出版物的见解，并分享他们向期刊提交论文和进行同行评议的经验，或从读者的角度发表关于期刊或论文总体质量的看法。
图片来源：PubPeer 官网
与前述两个综合性网站不同，PubPeer 专注于论文的 PPPR，任何用户都可对任何一篇论文（正式出版或预印本论文）发表评论。
当一篇论文收到评论后，网站会向论文作者会发送通知。PubPeer 支持用户的匿名评论，但必须先经过审核。
这个机制虽然增加了网站运营的工作量，却大大保护了论文检查者的积极性，令网站成为学术打假的桥头堡。
打击学术不端，中国正在行动
我国从未停止对学术不端的打击。
为严格管理，加强对学术不端行为的打击，2019 年 5 月 29 日《学术出版规范期刊学术不端行为界定（CY/T174—2019）》正式发布。
图片来源：标准封面截图
该行业标准于 2019 年 7 月 1 日正式实施，不仅界定了学术期刊论文作者、审稿专家、编辑者所可能涉及的学术不端行为，还适用于学术期刊论文出版过程中各类学术不端行为的判断和处理。
去年 11 月 20 日，教育部科技技术与信息化司发布通知，要求全面开展撤稿论文的自查，并解释撤稿原因，对存在学术不端的行为进行进一步调查。
图片来源：某高校官网
这是我国首次在全国范围内开展对撤稿论文和学术不端的检查。教育部的举动也为各个科研机构敲响了警钟。
图片来源：Nature 官网
对于学术不端，有两点是确证无疑的：
一是，学术不端永远不会消失 —— 哪个行当里都有想投机取巧的人。
二是，学术不端的方式会不断推陈出新 —— 投机取巧的人想吃新工具的红利。
每个行当都有自己的规矩和底线，学术诚信是学术圈里最低的底线。
往回看，心肌干细胞的造假研究，在二十年中浪费了多少科研经费？如果能提早检查，将节约多少纳税人的金钱？
因此，抵制学术不端，态度要坚决，技术要更新，机制也需要创新。
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参考资料：1.https://www.chronicle.com/article/wanted-scientific-errors-cash-reward2. https://www.nature.com/articles/d41586-024-01465-y3. https://error.reviews/4. https://www.researchgate.net/5. https://www.peeref.com/6. https://pubpeer.com/7.https://www.researchinformation.info/news/springer-nature-unveils-two-new-ai-tools8. https://www.nature.com/articles/d41586-024-00397-x
