Visi zinātniskie žurnāli tagad veiks ar AI darbinātu pārbaudi, lai nodrošinātu, ka attēli nav krāpnieciski

Urihs Losons

Ceturtdien pētījumu izdevējs Science paziņoja, ka visi tā žurnāli sāks izmantot komerciālu programmatūru, kas automatizē nepareizi manipulētu attēlu noteikšanas procesu. Šis solis notika daudzus gadus pēc tam, kad mēs sapratām, ka pāreja uz digitālajiem datiem un publicēšanu ir atvieglojusi krāpšanās izpētē, mainot attēlus.

Lai gan tas ir svarīgs pirmais solis, ir svarīgi apzināties programmas ierobežojumus. Lai gan tas spēs atklāt dažus no visbriesmīgākajiem fotoattēlu manipulācijas gadījumiem, uzņēmīgi krāpnieki var viegli izvairīties no pieķeršanas, ja viņi zina, kā programmatūra darbojas. Diemžēl mēs jūtamies spiesti aprakstīt (un godīgi sakot, uzņēmums, kas izstrādājis programmu, to dara savā tīmekļa vietnē).

Aizraujoša krāpniecība un kā to notvert

Liela daļa uz attēliem balstītas krāpšanas, ko esam redzējuši, rodas no dilemmas, ar kuru saskaras daudzi zinātnieki: eksperimentu veikšana nav problēma, taču to ģenerētie dati bieži vien nav tie, kurus vēlaties. Varbūt darbojas tikai kontroles vai varbūt eksperimenti rada datus, kas nav atšķirami no kontroles. Neētiskiem cilvēkiem tā nav problēma, jo neviens cits, izņemot jūs, nezina, kuri attēli nāk no kādiem paraugiem. Reālu datu attēlus ir salīdzinoši viegli pasniegt kā tādus, kas tie nav.

Lai to ilustrētu, mēs varam aplūkot datus, izmantojot procedūru, ko sauc par a Western blot, kas izmanto antivielas, lai identificētu specifiskus proteīnus no sarežģīta maisījuma, kas ir atdalīts atbilstoši proteīna izmēram. Tipiski Western blot dati izskatās kā attēls labajā pusē, kur joslu tumšums atspoguļo proteīnus, kas atrodas dažādos līmeņos dažādos apstākļos.

Šāds Western blots ar tik daudziem atsevišķiem attēliem, kas ir izņemti no sākotnējā konteksta, atvieglo krāpšanas izpētē.

Šāds Western blots ar tik daudziem atsevišķiem attēliem, kas ir izņemti no sākotnējā konteksta, atvieglo krāpšanas izpētē.

Ņemiet vērā, ka joslas ir salīdzinoši bez iezīmēm un tiek apgrieztas no lielākiem neapstrādātu datu attēliem, atvienojot tos no sākotnējā konteksta. Ir iespējams ņemt joslas no viena eksperimenta un korelēt tās pavisam cita eksperimenta tēlā, krāpnieciski ģenerējot “pierādījumus”, kas neeksistē. Līdzīgas lietas var izdarīt ar grafikiem, šūnu attēliem utt.

READ  NASA Habla teleskops fiksē satriecošo Sombrero galaktiku vairāk nekā 28 miljonu gaismas gadu attālumā

Tā kā datus ir grūti iegūt un krāpnieki bieži ir slinki, daudzos gadījumos oriģinālie un krāpnieciskie attēli tiek iegūti no datiem, kas izmantoti vienam un tam pašam papīram. Lai aptvertu savas pēdas, neētiski pētnieki bieži pagriež, tuvina, apgriež vai maina spilgtuma/kontrasta attēlus un izmanto tos vairāk nekā vienu reizi vienā dokumentā.

Ne visi ir tik slinki. Taču šāda attēlu otrreizēja pārstrāde ir ļoti izplatīta un, iespējams, visvairāk nomākta pētniecības krāpšanas forma. Visi pierādījumi ir dokumentā, un tos parasti ir viegli redzēt, kad uz tiem norādat. Bet sākotnēji to var būt ļoti grūti noteikt.

Izaicinājums “pirmā vieta” ir iemesls, kāpēc zinātne pievērsās tam Pakalpojums ar nosaukumu Proofig Lai būtu vieglāk atklāt problēmas.

Angelica Johnson

"Tīmekļa praktizētājs. Sašutinoši pazemīgs ēdiena entuziasts. Lepns twitter advokāts. Pētnieks."

Atbildēt

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta. Obligātie lauki ir atzīmēti kā *

Back to top