台灣政壇正以前所未有的規模，發起全民追論文的運動。先不論爭吵的內容有無依據，但從抄襲的有無、數量，甚至到實驗圖片的造假，的確啟發了一批資料科學家或IT工程師投入。
還記得以前當助教的時候，收到同學的課堂報告，只能先隨機丟幾段到google，排除掉有部分雷同的作業。現在，人工智慧的出現的確能比工人智慧來得更方便。例如，國內的雲書苑公司，發表的「快刀系統」，可以利用AI檢測段落，甚至行文風格，用來比對一般文章、學位論文，在國際上更大的學術市場而言，自然有更多前仆後繼的公司加入。
今（2022）年9月，印度新創公司IEM LABS最近發表了一款跨50個語言的抄襲檢查服務，在此之前，這家公司還提供了各式各樣的軟體服務。其在新聞上宣稱的抄襲檢查服務，則來自於因為要生成大量的AI文章，而建立的資料庫。
另一家以色列新創Copyleaks，則是在今年4月份宣布完成了600萬美元的募資，並宣告擁有100種語言的比對功能，客戶涵蓋Stanford大學、BBC，而BBC與Cisco則與之合作來檢測內容侵權的可能性。在商業模式上，這些公司當然不太可能只靠檢查抄襲與否維持或擴張。就像雲書苑的創辦人曾經公開提到，學術論文的產出旺季，多半就是畢業季、寒暑假等。所以無論是IEM LABS或Copyleaks，都是將其作為一個產品，並且擁有其他多個收費服務。
「忘記引用」不再是藉口，Grammarly幫了研究生大忙
與烏克蘭淵源深厚獨角獸公司Grammarly，便是一個非常成功的案例。Grammarly的代表性產品，便是使用語意分析工具，協助使用者在撰寫文章時，確認文法與行文是否有誤；目前，全球已經有50萬網站或者客戶，包含Google Docs、Gmail、LinkedIn或Facebook皆已使用Grammarly的產品，提醒使用者是否需要修改文法或拼字。有了這些大量的橫跨商業與學術的文字資料庫，Grammarly公司開始免費提供Plagiarism Checker（相似度檢測）給學生與學術工作者。甚至在今年9月，宣布新增研究論文引用、排版的工具，涵蓋了APA（常用於科學與心理學）、MLA （常用於人文學科）或Chicago/Turabian（常用於商業、藝術等領域）的風格選項。除了讓莘莘學子與研究人員不要再為引用格式耗費時間，想必也讓「忘記引用」的藉口更難成立。
在自然科學，尤其是生醫領域，則開發出了預防造假的AI服務，但是是用於複雜度更高的圖片比對。美國癌症研究協會（American Association for Cancer Research，AACR）指出，複製圖片是該期刊在2016-2020年間，最主要撤回文章的原因。根據The Register的報導，AACR開始求助於以色列新創公司Proofig的圖片比對服務。AACR從1367篇初步認可的手稿中，利用AI找出了208個需要二次確認的案例，並且聯絡作者。該篇報導提到，208個問題中，大多是無傷大雅的問題，但是仍然有4篇退回。另一家在維也納的新創公司ImageTwin，則因為協助荷蘭微生物學家Elisabeth Bik進行大量科研誠信檢查，也開始浮出檯面。
通通交給AI就好？要落地還得克服這些難題
Proofig或ImageTwin等提供的軟體，檢測的內容包含分子生物學常用的西方墨點法（western blotting），這些單色、形狀相似的條紋，肉眼要分辨的難度很高，但對AI而言，可以幫助科學家更好地進行初步過濾的工作。然而，回到商業模式的問題，仍然有許多不確定性。
首先，AI辨識的精準度仍然不是很高。這有可能是期刊論文的專業圖片資料取得有限、成本也較高（例如付費期刊與開放式期刊的差異），導致模型訓練受到的限制。在實務上，依然需要人工輔助判別。同時，AI目前仍然沒有辦法比對多個期刊之間的圖片。
其次，一些大型期刊出版公司如Frontiers、Wiley、PLOS, Elsevier與Nature都在測試自家的AI檢測計畫。尤其Frontiers公司發布的AIRA（Artificial Intelligence Review Assistant），宣稱在其內部測試中，只有10%的檢測結果需要重新確認；Frontiers並未透露是何種學科的文章。
最後，則是定價與收費問題。儘管查詢圖片的重製、複製與重複使用，是相關期刊的剛需，但費用較抄襲檢查來得高。Proofig的官網定價顯示，個人使用版本，檢查一次一篇論文的120個子圖像，定價為99美元，對於學術或者期刊工作者而言，不太可能以個人的名義頻繁支付。當然，這種B2B的定價，必定需要由業者與期刊出版公司進行談判。
綜上所述，我們可以發現，論文抄襲或者造假的問題並不是只有台灣獨有，甚至頂尖的期刊、出版公司，都正絞盡腦汁地利用科技工具來輔助解決。然而，這些工具的使用，放諸整個AI的商業模式進程，終歸是偏向小眾的應用。儘管如此，如果促成了各國研究單位、教育機構與AI公司攜手發展成新的產業，這些違反學術倫理的案例，也能算是產業推手呢？
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責任編輯：侯品如
