Wszystkie czasopisma naukowe będą teraz przeprowadzać kontrolę opartą na sztucznej inteligencji, aby upewnić się, że obrazy nie są fałszywe

W czwartek wydawca naukowy Science ogłosił, że wszystkie jego czasopisma zaczną korzystać z komercyjnego oprogramowania, które automatyzuje proces wykrywania niewłaściwie zmanipulowanych obrazów. Posunięcie to następuje wiele lat po tym, jak zdaliśmy sobie sprawę, że przejście na cyfrowe dane i publikacje ułatwiło popełnianie oszustw badawczych poprzez zmianę obrazów.

Chociaż jest to ważny pierwszy krok, ważne jest, aby rozpoznać ograniczenia programu. Chociaż będzie w stanie wykryć niektóre z najbardziej rażących przypadków manipulacji zdjęciami, przedsiębiorczy oszuści mogą z łatwością uniknąć złapania, jeśli wiedzą, jak działa to oprogramowanie. Które niestety czujemy się w obowiązku opisać (i żeby być uczciwym, firma, która opracowała program, robi to na swojej stronie internetowej).

Fascynujące oszustwo i sposoby na jego złapanie

Wiele zaobserwowanych przez nas oszustw opartych na obrazach wynika z dylematu, przed którym stoi wielu naukowców: przeprowadzanie eksperymentów nie stanowi problemu, ale generowane przez nie dane często nie są tymi, których oczekujesz. Być może działają tylko kontrole, a może eksperymenty dostarczają danych, które są nie do odróżnienia od kontroli. Dla osób nieetycznych nie stanowi to problemu, ponieważ nikt oprócz Ciebie nie wie, które obrazy pochodzą z jakich próbek. Stosunkowo łatwo jest przedstawić obrazy rzeczywistych danych jako coś, czym nie są.

Aby to zilustrować, możemy przyjrzeć się danym za pomocą procedury zwanej a Western blot, która wykorzystuje przeciwciała do identyfikacji określonych białek ze złożonej mieszaniny rozdzielonej według wielkości białka. Typowe dane Western blot wyglądają jak na obrazku po prawej stronie, gdzie ciemne prążki reprezentują białka obecne na różnych poziomach w różnych warunkach.

Należy zauważyć, że pasma są stosunkowo pozbawione cech charakterystycznych i zostały wycięte z większych obrazów surowych danych, odłączając je od pierwotnego kontekstu. Można wziąć prążki z jednego eksperymentu i skorelować je w obraz zupełnie innego eksperymentu, oszukańczo generując „dowody”, które nie istnieją. Podobne rzeczy można zrobić z wykresami, obrazami komórek itp.

Ponieważ dane są trudne do uzyskania, a oszuści są często leniwi, w wielu przypadkach oryginalne i fałszywe obrazy są pobierane z danych wykorzystanych w tym samym artykule. Aby zatrzeć ślady, nieetyczni badacze często obracają, powiększają, przycinają lub zmieniają jasność/kontrast obrazów i wykorzystują je więcej niż raz w tej samej pracy.

Nie każdy jest taki leniwy. Jednak tego typu recykling zdjęć jest niezwykle powszechną i być może najbardziej frustrującą formą oszustwa badawczego. Wszystkie dowody znajdują się w gazecie i zazwyczaj łatwo je zobaczyć, gdy się na nie wskaże. Jednak wykrycie go na początku może być bardzo trudne.

Wyzwanie „miejsce na pierwszym miejscu” jest powodem, dla którego nauka się nim zajęła Usługa o nazwie Proofig Aby ułatwić wykrywanie problemów.