Uno studio pubblicato su PLOS Biology segnala un’ondata anomala di articoli scientifici di bassa qualità, alimentati dall’uso massivo di intelligenza artificiale e dataset aperti come NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey). Il fenomeno è emerso grazie all’esperienza diretta di Matt Spick, editor di Scientific Reports, che ha osservato l’invio quotidiano di studi quasi identici.
I ricercatori hanno analizzato 341 articoli pubblicati tra il 2014 e il 2024 in ambito biomedicale, rilevando un’impennata di pubblicazioni a partire dal 2022 – quindi in coincidenza con la diffusione degli strumenti di AI generativa – caratterizzate da pattern ripetitivi, associazioni arbitrarie e debolezze metodologiche. Secondo gli autori, molti studi potrebbero essere stati prodotti in modo semi-automatizzato, sfruttando modelli linguistici e tecniche di data mining. Il sospetto è che dietro ci siano paper mills, organizzazioni commerciali che producono articoli scientifici fruadolenti o di scarsa qualità su larga scala, per quanto non sia possibile stabilirlo con certezza. Il fenomeno, osservano, non si limita a NHANES; anche altri grandi dataset come il Global Burden of Disease risultano vulnerabili.
Il risultato è un’ “industrializzazione” della ricerca scadente che satura la letteratura accademica. Il problema affonda le radici anche nei meccanismi della pubblicazione scientifica. Molti editori avrebbero accettato articoli discutibili in cambio di fee editoriali intorno ai 1000 dollari, sostiene il coautore Harrison Richardson. E mentre i ricercatori sono premiati per la quantità di pubblicazioni, più che per la qualità, il rischio è che questa tendenza continui a peggiorare.
Leggi gli articoli completi:
- Low-quality papers are surging by exploiting public data sets and AI su Science
- AI linked to explosion of low-quality biomedical research papers su Nature
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