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LLM创建的虚假作者身份困扰网络和学术出版
一项新的研究论文揭示，大型语言模型会生成相关的“幽灵”身份，例如Elena Vasquez和Marcus Chen，它们出现在大量AI生成的文档中，充当专家或合著者。这些相关的名称先验特定于模型家族和版本，留下了可检测的痕迹。研究发现，这些幽灵作者已被用于在Zenodo等存储库上创建超过1600条虚假的学术记录，并附有伪造的出版日期，还在ResearchGate等平台上形成了合成研究小组。
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科学基础设施适应AI集成
科学界依赖于一个强大的基础设施来管理研究中的身份、来源和完整性。arXiv、DOI和ORCID等系统对于科学出版和知识传播至关重要。现有的这个框架现在正被改编以支持AI在科学发展中的集成，这类似于GitHub如何被重新用于AI开发。
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AI 公司使用开放科学数据引发合作与私有化之争
AI 公司广泛使用 arXiv、ORCID 和 PubMed 等开放科学基础设施进行研究。这种做法引发了关于这是否代表真正的合作还是科学知识私有化形式的疑问。文章认为，AI 公司的大量数据提取可能不可持续，并可能损害开放科学生态系统。