預(yù)印本平臺(tái)打開(kāi)了“潘多拉魔盒”，AI能否彌補(bǔ)缺陷？
當(dāng)學(xué)術(shù)發(fā)表中大量“水文”出現(xiàn)時(shí)，AI或許能夠幫我們甄別論文的好壞，圖片來(lái)自sciencemag
撰文 | 秦芳菲
責(zé)編 | 葉水送
新冠疫情讓大部分研究者的科研工作停滯，但也帶來(lái)了大量的關(guān)于新冠病毒的研究論文。據(jù)《自然》雜志報(bào)道，有關(guān)新冠病毒的研究文章，以每?jī)芍芊槐兜乃俣仍诳焖僭黾?，且沒(méi)有任何減緩的趨勢(shì)。
近日，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的一篇文章則稱，有關(guān)新冠病毒的論文噴涌，得益于預(yù)印本平臺(tái) “放水”。
此次新冠疫情，預(yù)印本平臺(tái)bioRxiv 和 medRxiv發(fā)表的新冠病毒研究文章數(shù)量最多，總共大約3000篇，它們的宗旨是：“研究結(jié)果盡快發(fā)表，這對(duì)政策引導(dǎo)和加速科研成果會(huì)有幫助，進(jìn)而影響疫苗以及治療方案的開(kāi)發(fā)”。
新冠病毒相關(guān)預(yù)印版文章，圖片截自nature.com
然而，預(yù)印本論文未經(jīng)同行評(píng)審，就發(fā)表在可公開(kāi)訪問(wèn)的服務(wù)器上，這使得讀者很難判定論文的質(zhì)量，而且預(yù)印本參差不齊的質(zhì)量可能會(huì)帶來(lái)大量問(wèn)題，盡管它們最終發(fā)表時(shí)，通過(guò)同行評(píng)議可能會(huì)做出重大修改，但預(yù)印本論文對(duì)社會(huì)決策的嚴(yán)重影響可能已經(jīng)產(chǎn)生。
上周，美國(guó)東北大學(xué)的計(jì)算科學(xué)家Albert-László Barabási提交給bioRxiv的一篇文章遭到了拒稿。預(yù)印本bioRxiv和 medRxiv創(chuàng)建者之一Richard Sever[1] 表示，他們發(fā)現(xiàn)有些文章質(zhì)量有問(wèn)題，尤其是一些計(jì)算模型模擬的文章，目前團(tuán)隊(duì)[2] 決定禁止此類文章發(fā)表?！拔覀儾豢赡芸偸且?yàn)證這些藥物的副作用，也不可能經(jīng)過(guò)審閱評(píng)估出來(lái)到底他們的計(jì)算模型有沒(méi)有道理?！盨ever表示。
Barabási表示，他能理解這種應(yīng)對(duì)措施是為了確?；颊叩?span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 14px;">[1] 安全，但并不同意這種解決方案，“很明確[2] ，新冠病毒營(yíng)造了一個(gè)分享型的科學(xué)環(huán)境”，預(yù)印本平臺(tái)的目標(biāo)就是‘我們決定有趣的東西是什么，而不是審閱人’”。最終，他們還是把論文發(fā)在了另一個(gè)預(yù)印本平臺(tái)——arXiv上。
不同的預(yù)印本平臺(tái)有不同的審查措施和質(zhì)量要求，如bioRxiv 和medRxiv都有兩步審查措施：
1）工作人員檢測(cè)查重和完整度；
2）由科學(xué)界的志愿者或者學(xué)科專家檢查非科學(xué)的內(nèi)容，健康和生物安全風(fēng)險(xiǎn)——bioRxiv主要找PI，在48小時(shí)內(nèi)完成審查；medRxiv主要找健康專家，需要4~5天。
不過(guò)，他們[1] 強(qiáng)調(diào)文章的審查主要是看是否會(huì)帶來(lái)危害，而不是評(píng)估文章質(zhì)量，他們主要看論文的結(jié)論會(huì)否引發(fā)災(zāi)難性的社會(huì)影響，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)類似：“疫苗會(huì)引起自閉癥”、“吸煙不會(huì)引起癌癥”等[2] 的結(jié)論。言下之意，這種明顯有缺陷的預(yù)印本會(huì)被拒收。但在疫情期間，這種策略遭遇了很大的挑戰(zhàn)，文章越來(lái)越多，出現(xiàn)的問(wèn)題和沖突也越來(lái)越多。
圖 預(yù)印平臺(tái)快速的預(yù)審過(guò)程加快了新冠病毒研究文章的發(fā)表，圖片來(lái)自nature.com
對(duì)于這些新的問(wèn)題，目前正有一些嘗試性的新的解決方案。
例如，[1] 最近《自然》雜志還報(bào)道了國(guó)外一家名為“Scite.ai”的人工智能平臺(tái)，可自動(dòng)顯示這些文章是被后續(xù)的研究支持，還是否定。
圖 “Scite.ai”的人工智能平臺(tái)顯示：支持，中立和反對(duì)
與傳統(tǒng)引用工具不同，Scite可顯示出有多少篇研究與此研究結(jié)論一致，多少篇沖突、多少次被提及等。Scite現(xiàn)在每天有1000用戶訪問(wèn)，盡管訪問(wèn)數(shù)量還不大，但也許不失為一種潛在的解決方案。
圖 Scite.ai用不同的顏色顯示新冠肺炎研究中，支持、中立與反對(duì)的研究的引用情況
不過(guò)，《自然》雜志的文章也指出了這項(xiàng)新技術(shù)的一些不足：Scite應(yīng)用范圍還相對(duì)有限，它現(xiàn)在僅分析了1600萬(wàn)篇全文，但是Web of Science擁有超過(guò)5300萬(wàn)文章，超過(guò)1億篇文章使用Crossref注冊(cè)。很多文章需要付費(fèi)，因此Scite并不能用。
對(duì)此，Scite創(chuàng)始人Josh Nicholson表示，獲得研究論文的全文權(quán)限是個(gè)挑戰(zhàn)，現(xiàn)在他們正在考慮擴(kuò)大論文范圍，Scite正在與各大出版商溝通合作事宜，“畢竟目前只有我們能夠這么做，但我們確實(shí)需要有全文權(quán)限”。
