生物医学论文虚假参考文献激增，研究指与 AI 工具普及相关

一项覆盖 250 万篇生物医学论文的大规模核查显示，同行评审研究中的虚假参考文献正成为系统性问题。2023 年至今，虚假参考文献的出现率飙升超过十二倍。哥伦比亚大学等机构的研究团队在《柳叶刀》发表报告，分析了 2023 年 1 月至 2026 年 2 月期间发表的 247 万篇论文，共核查 9710 万条参考文献，其中 4046 条被判定为伪造，分布在 2810 篇论文中。判定标准是参考文献标题无法在 PubMed、Crossref、OpenAlex、谷歌学术四大主流数据库中检索到。

数据趋势明显：2023 年每万篇论文约出现 4 条伪造文献，2025 年底升至每万篇 51.3 条，2026 年前七周达每万篇 56.9 条。研究团队认为，这与 2022 年末开始普及的 ChatGPT 等大语言模型密切相关。这类虚假参考文献隐蔽性强：内容贴合论文主题、格式规范、署名真实研究者。综述类论文受影响最严重，伪造率比其他论文高 57%。研究人员指出，综述文章常是临床诊疗指南的制定依据，虚假参考文献可能破坏医疗决策的证据链。

目前科研界应对措施参差不齐。arXiv 已加大惩处力度，违规作者将被禁发一年。但分析显示，即使是 NeurIPS 这样的顶级 AI 会议也难以有效甄别伪造引文。开源系统 CiteAudit 是可行手段之一，但测试表明商用大语言模型很难识别自身生成的虚假参考文献。研究团队建议在同行评审前开展自动化参考文献核验、增设科研诚信元数据、对已发表论文回溯筛查，并在科研诚信数据库中单独设立“虚假参考文献”分类。