AI summary
Aktivitas paper mill dalam penelitian kanker meningkat secara signifikan selama dua dekade terakhir. Model AI dapat membantu dalam mendeteksi artikel yang diduga diproduksi oleh paper mill meskipun masih perlu verifikasi manusia. Pentingnya integritas penelitian dan bagaimana alat teknologi dapat digunakan untuk mendeteksi penyimpangan dalam publikasi ilmiah. Penelitian kanker yang asli sangat penting untuk kemajuan pengobatan, tapi kini ada masalah besar dengan makalah palsu yang dibuat oleh perusahaan paper mills. Mereka memproduksi makalah yang data dan gambar di dalamnya sering dipalsukan dan menggunakan bahasa aneh supaya tidak ketahuan plagiarisme.Untuk membantu mengatasi masalah ini, para peneliti di Australia menggunakan kecerdasan buatan bernama BERT yang mampu memeriksa judul dan abstrak penelitian kanker. AI ini dilatih dengan contoh makalah asli dan yang sudah ditarik dari jurnal karena diduga palsu.Hasilnya, AI tersebut bisa mengenali makalah palsu dengan tingkat akurasi 91%. Ketika digunakan untuk memeriksa 2,6 juta makalah kanker yang dipublikasikan selama 25 tahun, ditemukan sekitar 261 ribu makalah yang dicurigai berasal dari paper mills.Selain itu, AI menunjukkan jika jumlah makalah palsu meningkat tajam dari 1% pada tahun 2000-an menjadi lebih dari 15% pada awal 2020-an. Namun, ada juga peringatan bahwa AI bisa salah menandai makalah yang sebenarnya asli sehingga butuh verifikasi lebih lanjut.Para ahli percaya bahwa skala masalah ini mungkin lebih besar dari yang selama ini diperkirakan, dan teknologi AI bisa menjadi alat penting untuk menjaga kejujuran dalam penelitian kanker, namun harus diimbangi dengan pemeriksaan manusia agar hasilnya valid.
Pendekatan AI dengan menggunakan model bahasa besar seperti BERT menawarkan alat efisien untuk menyingkap potensi penipuan yang sistematis dalam penelitian kanker, namun ketergantungan penuh pada AI tanpa verifikasi manusia dapat berisiko menghilangkan kepercayaan pada karya ilmiah asli. Oleh karena itu, perpaduan metode manual dan teknologi mutakhir harus dioptimalkan agar integritas riset tetap terjaga dengan baik.