大模型整治学术不端！GPT-4论文撤稿预测准确率高达95，与人工预测高度一致

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大模型应用于学术领域一直备受争议。尽管大模型在自然语言处理等方面表现出强大能力，但也存在数据隐私和计算资源消耗等问题。一些人担心大模型可能取代人类创造力。近日，来自中国人民大学和浙江大学等机构的研究者把涉及数千篇SCI/SSCI的期刊论文的一万多条推文喂给了GPT-4，让它根据推文回答这篇论文是否有可能被撤稿，然后和人类预测的结果相比较。

人工预测结果显示，人类若认为推文暗示论文存在问题，则推文涉及的这篇论文有高达约93%的几率会被撤稿(精确率≈93%)，这说明部分推文的确能够预测论文撤稿。不过，像这样能通过推文被人工预测出撤稿的论文的总体占比不高，约占所有撤稿论文的16%(召回率≈16%)。

大模型预测结果显示，GPT-4的总体预测结果(包含撤稿预测和非撤稿预测)与人工预测结果的一致性最高，约95%。而且在精确率方面，GPT-4预测会撤稿的论文中，近70%的在人工预测中同样会撤稿。

研究结果显示，GPT-4的预测结果最接近于人工预测的结果：绝大部分GPT-4预测为撤稿的论文，人工预测也为撤稿，绝大部分GPT-4预测为非撤稿的论文，人工预测同样为非撤稿。

论文作者Er-Te Zheng总结道：大模型虽然有可能引发学术不端，但在另一方面也能够帮助识别问题论文并预测其撤稿，维护科研诚信。因此，将AI工具应用于学术研究问题的关键，在于AI工具如何为人类所使用。

从GPT-4应用于论文撤稿预测回看AIGC行业发展情况：

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

——AI应用在金融、电信制造、医疗行业加速渗透

目前，随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推动数实结合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、制造、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。

据IDC，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。另外，AI为自动驾驶、交通物流所赋予的价值也不容忽视，据麦肯锡预计，AI为交通领域创造3800亿元的经济价值。

——AI应用模型效率化生产市场规模

AI应用模型效率化生产平台是全栈式的、可实现流水线开发的AI应用模型生产工具。假若每次开发模型都需要算法工程师单独完成从生产到上线的全流程搭建，就会导致很多时间的耗损与AI模型开发成本的浪费。集成了数据、算法与算力的相应开发工具的模型开发工具包—AI应用模型效率化生产平台应运而生。2020年我国AI应用模型效率化生产的市场规模达到23亿元，虽然市场规模较小但是增速飞快，2020年市场规模同比增速高达116.7%。

同时，从未来的发展趋势来看，未来市场的主体将依然是私有云。下游客户往往岀于数据安全与隐私的考虑，偏好私有云部署，私有云市场仍是一片蓝海。预计2025年，私有云部署方式市场规模将达160亿元，出现大幅度增长

据产业研究院测算，我国2023年AIGC市场规模预计可达到170亿人民币，2023-2025年是我国AIGC产业市场规模增长的第一阶段，增长率维持在25%左右，2025年市场规模达到约260亿人民币。2025年开始，由于行业生态完善(特别是底层大模型完成对外开放)，应用层蓬勃将带动产业快速增长，年复合增长率将超过70%。预计2027年我国AIGC产业规模超600亿人民币，2028年开始，AIGC产业将延展出完整产业链，并在商业化场景上持续拓宽加深，深入变革行业。2028年起，我国AIGC产业规模将持续保高速增长，2030年市场规模超万亿。

同济大学人文学院艺术与文化产业系教授解学芳认为，未来，AIGC模式可能会以全知全能的形象介入多个应用场景。其中影响最大的依然会是新闻信息、图文设计、小说等领域，包括文学作品、绘画、短视频、游戏乃至长视频、影视制作等文创内容的生成;而在内容运营和传播智能化领域、数字人与人形机器人领域、元宇宙内容生成等方面，AIGC也都将有所突破。

经济学人APP资讯组

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