一項最新研究顯示，由於人工智慧（AI）的「幻覺」現象，學術論文中生成的不實引用數量激增逾12倍，使同儕審查難以辨識，嚴重威脅學術研究的誠信與基石，專家呼籲應立即採取防範措施。
一項最新研究揭露，人工智慧（AI）生成的不實研究引用在學術論文中呈爆炸性增長，短短幾年內造假率激增逾12倍，嚴重衝擊學術誠信與同儕審查機制，恐動搖科學研究的基石。
根據《MedPage Today》昨日報導，研究分析生物醫學論文發現，捏造不存在的參考文獻已成為日益嚴重的問題。造假率從2023年每萬篇論文中的4.0例，急劇攀升至2026年初的56.9例，增幅超過12倍。這些經由大型語言模型（LLMs）生成的虛假引用，往往格式正確、歸因於真實研究人員，並附有看似可信的出版日期，導致傳統同儕審查難以察覺。
研究數據顯示，2023年約每2,828篇論文中就有一篇包含至少一個虛假引用；到了2025年，比例增至每458篇就有一篇；而至2026年前7週，更是每277篇論文中便有虛假引用。研究團隊從2023年1月至2026年2月期間，掃描了近250萬篇生物醫學論文及其1.256億筆參考文獻，共辨識出2,810篇論文中含有4,046筆虛假引用。
紐約哥倫比亞大學（Columbia University）的Maxim Topaz指出，這僅是「冰山一角」。他對臨床醫生可能基於一份引用錯誤文獻的指南提供醫療照護表示「非常擔憂」。一個令人震驚的案例是，2025年某開放取閱腫瘤學期刊上的一篇關於輸尿管腸道吻合技術的論文，其參考文獻中有高達60%被證實為捏造。研究人員也發現了論文工廠活動的跡象，例如一組作者在2025年於單一外科期刊上發表11篇論文，其中包含15個虛假引用。
霍華德·鮑克納（Howard Bauchner）與Frederick P. Rivara強調，發現已發表手稿中的虛假引用，應視為學術不端行為並予以撤回。哈佛醫學院（Harvard Medical School）研究員阿瓊·K·曼賴（Arjun K. Manrai）則警示：「虛假引用應引起所有人關注。如果我們的科學根基被侵蝕，將會陷入深重的麻煩。」
為應對此一挑戰，研究人員提出四項策略：首先，出版商應在同儕審查前實施自動參考文獻驗證；其次，索引服務應在文章記錄中增加誠信元數據；第三，出版商應回溯性審查已發表的論文；最後，研究誠信資料庫應將「虛假引用」確立為一種新的研究不端行為類別。此類問題對全球學術界構成挑戰，台灣亦應審慎應對此類新興威脅，共同維護學術研究的嚴謹性與可信度。