隨著生成式人工智慧（AI）技術快速普及，全球醫學期刊正面臨大量利用 AI 工具快速產製、內容空泛乃至造假的論文湧入。這種現象不僅大幅增加了學術期刊進行同儕審查（Peer Review）的負擔，更讓辨識學術不端行為的難度顯著提升。
大量生成式論文湧入 審稿機制負擔加重
過去利用 AI 撰寫論文時，往往會因為模型虛構參考文獻而輕易被識破。然而隨著大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 與 Claude 的技術突破，現今產出的文本不僅語法流暢，且表面上幾乎毫無瑕疵。研究人員發現，不少投稿者運用這類工具搭配美國疾病管制與預防中心（CDC）的 WONDER 平台或國家健康營養調查（NHANES）等公開資料集，批次產出大量的系統性回顧（Systematic Review）與資料分析報告。這些論文雖然格式完整，但實質研究價值極低。甚至當期刊對資料真實性提出質疑時，造假者還能運用 AI 生成篇幅冗長、看似專業的反駁信件，進一步干擾審核流程。
各大出版商祭出反制措施與檢測工具
面對充斥品質不一論文的嚴峻挑戰，多家國際學術出版商已開始緊縮投稿標準。例如出版機構 Frontiers 針對僅利用生物資訊分析、公開資料集運算或孟德爾隨機化（Mendelian Randomization）的研究，強制要求作者必須補充全新的實驗驗證或機構原始資料；光是在過去一年中，該出版商就因作者僅進行簡易公開資料查詢，退回了超過一萬二千篇投稿，其中三千多篇正是單純套用 NHANES 資料集。此外，施普林格·自然（Springer Nature）與 NEJM Group 等出版集團也導入結合演算法、AI 偵測軟體與專家人工審查的多重過濾機制，試圖防堵詐欺性內容。儘管市面上已有 Pangram、Imagetwin 以及 Proofig 等專用檢測工具，用以識別 AI 生成文本或重複圖像，但學術界普遍擔憂檢測技術的升級速度恐難以追上生成式 AI 的演進步伐。
這代表什麼
學術期刊遭到大量低品質 AI 論文灌水，不僅是學術界的內部危機，也將對醫療實務與一般大眾產生深遠影響。醫學論文是臨床醫師制定治療方案與政府規劃公共衛生政策的重要依據；若未經嚴謹驗證的 AI 垃圾論文滲透進權威文獻庫，可能導致錯誤的醫療見解被引用，進而威脅病患安全。
對台灣的生醫研究人員與高教體系而言，這項轉變意味著傳統「複製公開資料集並以 AI 寫成論文」的發稿捷徑已被封死。隨著國際期刊提高審稿門檻，未來投稿將更看重真實實驗室數據與實質臨床價值。此外，對於生醫科技企業或正在開發 AI 審查軟體的業者來說，精準識別生成式內容與圖像變造的演算法需求將急劇上升，創造出全新的市場契機。
背景補充
要理解這場學術危機，必須先了解學術界現行的運作模式與誘因。傳統的同儕審查（Peer Review）機制是由期刊邀請同領域的專家學者，免費且無酬地審閱投稿論文的實驗設計、資料合理性與學術價值。當投稿量因為 AI 自動化產製而呈暴增態勢時，志願審稿人的工作負荷便會超出臨界點，導致整體審查品質下降。
深層的原因則來自學術界長期存在的「發表或淘汰」（Publish or Perish）文化。全球許多大學與醫學中心在評估研究人員升遷、聘用或核發研究經費時，高度依賴論文發表數量與期刊影響因子作為評鑑指標。在巨大的升遷壓力下，部分研究者轉而利用成本極低的 AI 工具批次產出大量平庸論文。若學術評鑑制度不改為重視研究品質而非論文數量，單靠技術檢測工具終究難以阻擋低品質論文的氾濫。
常見問題
AI 生成論文會對一般人的就醫或健康帶來什麼風險？
醫學期刊論文是臨床醫療指引與藥物評估的基礎，若低品質或造假的 AI 研究混入權威文獻庫，可能導致錯誤的醫療資訊被臨床引用，間接影響診斷與治療品質。
國際期刊目前如何判定投稿是否由 AI 生成或造假？
出版商主要結合演算法過濾、專用 AI 判讀軟體以及專家人工審查，並強制要求作者提供實驗室原始數據或機構授權證明，以確認研究真偽。
為什麼研究人員會想用 AI 大量產出品質低下的學術論文？
主因是學術界長期存在「發表或淘汰」的考核壓力。論文數量直接牽涉研究人員的職位升遷與經費申請，導致部分學者選擇利用 AI 結合公開資料集快速衝高發表量。