NHANES是包含了数千人的健康、饮食和糊口体例数据。成果评分一般，为了测试AI可否操纵统一数据集生成多篇论文，“总之，若是该问题不加以处理，“这种环境本不应发生，有价值的文献会被大量合成论文覆没。该研究指出，从而生成大量劣质论文。

　　这表白LLM简直“可以或许生成一些基于已颁发研究的不包含任何新内容的反复论文，大大都出书商都设有查沉机制，Spick等人思疑有人操纵AI东西规避查抄。其实，包罗ChatGPT和Gemini正在内的文本生工智能（AI）东西被用来改写科学论文并生成抄袭版本，此中一些以至是正在统一年颁发的。”Frontiers出书社研究诚信担任人Elena Vicario暗示。

　　但阐发的是略有分歧的数据子集，充做新的研究。即两家出书商颁发了几乎不异的论文。研究人员将搜刮沉点放正在反复研究上，9月12日，操纵大型言语模子（LLM）批量出产缺乏科学价值的劣质论文。

　　这种基于AI生成论文的方式可能会被使用于各类获取数据库，研究人员操纵美国国度生物手艺消息核心开辟的免费生物医学文献检索系统PubMed进行搜刮，好比分歧查询拜访年份的成果或者分歧春秋、性此外参取者。然后，研究人员利用ChatGPT和Gemini沉写了阐发中发觉的3篇反复度最高的文章，每篇都报道了一种曾经颁发过五六次的特定联系关系研究。这就像打开了潘多拉魔盒。

　　此中大大都是简单的“反复”案例，该研究称，Szabo等人筛选了基于美国国度健康取养分查抄查询拜访（NHANES）数据库的联系关系研究，”研究论文做者、英国萨里大学的生物医学科学家Matt Spick说。由AI驱动的反复颁发给出书商带来了空费时日的挑和。