From Content Creation to Citation Inflation: A GenAI Case Study
作者: Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell
分类: cs.DL, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2025-03-30
备注: 20 pages
💡 一句话要点
揭示GenAI论文在学术平台的滥用：内容造假与引用操纵
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: GenAI 学术诚信 引用操纵 预印本平台 内容审核
📋 核心要点
- 现有学术平台的内容审核机制不足以有效识别和阻止AI生成的低质量论文，为引用操纵提供了可乘之机。
- 通过生成包含特定引用的虚假论文并上传到预印本平台，验证了AI生成内容绕过审核并影响引用指标的可行性。
- 分析了虚假论文的特征和传播模式，揭示了平台在内容审核和作者身份验证方面的系统性缺陷。
📝 摘要（中文）
本文调查了广泛使用的预印本存储库中，由AI生成且质量可疑的学术论文的存在和影响，重点关注它们在引用操纵中的作用。受到我们正在进行的GenAI增强网络安全研究中观察到的可疑模式的驱动，我们识别出可疑论文和个人资料的集群。这些论文通常表现出最少的技术内容、重复的结构、无法验证的作者身份以及一组重复出现的作者之间相互加强的引用模式。为了评估这种做法的可行性和影响，我们进行了一项受控实验：使用GenAI生成一篇虚假论文，嵌入对可疑出版物的引用，并将其上传到其中一个存储库（ResearchGate）。我们的研究结果表明，此类论文可以绕过平台检查，保持公开访问，并有助于夸大H指数和i10指数等引用指标。我们详细分析了所涉及的机制，强调了内容审核中的系统性弱点，并为提高平台责任感和维护GenAI时代的学术诚信提出了建议。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在揭示由GenAI生成的、质量可疑的学术论文在预印本平台上的泛滥现象，以及这些论文如何被用于进行引用操纵。现有学术平台的内容审核机制存在漏洞，难以有效识别和过滤这些低质量的AI生成内容，导致学术指标被恶意操纵。
核心思路：论文的核心思路是通过观察和实验相结合的方式，揭示AI生成论文的特征，并验证其在引用操纵中的作用。通过分析已发表论文中的可疑模式，并进行受控的虚假论文生成和上传实验，来论证平台审核机制的不足和引用操纵的可行性。
技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个阶段：1) 可疑论文识别：通过分析已发表论文，识别出具有重复结构、低技术含量、作者身份不明等特征的可疑论文集群。2) 引用模式分析：分析这些可疑论文之间的引用关系，发现相互引用的模式，验证其引用操纵的可能性。3) 受控实验：使用GenAI生成虚假论文，并嵌入对可疑论文的引用，然后上传到预印本平台。4) 平台审核评估：评估平台对虚假论文的审核效果，验证其是否能够成功绕过审核。5) 影响分析：分析虚假论文对引用指标（如H指数和i10指数）的影响。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次系统性地揭示了GenAI生成论文在学术平台上的滥用现象，并分析了其对学术诚信的潜在威胁。2) 通过受控实验验证了AI生成论文绕过平台审核并进行引用操纵的可行性。3) 提出了改进平台内容审核和作者身份验证的建议，旨在维护学术生态的健康发展。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 虚假论文生成：使用GenAI生成具有一定学术外观，但内容空洞的论文。2) 引用策略：在虚假论文中嵌入对特定可疑论文的引用，以观察其对这些论文引用指标的影响。3) 平台选择：选择ResearchGate等开放的预印本平台进行实验，因为这些平台的内容审核相对宽松。4) 指标评估：关注H指数和i10指数等常用引用指标的变化，以评估引用操纵的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用GenAI生成的虚假论文能够成功绕过ResearchGate等预印本平台的审核，并保持公开访问。这些虚假论文通过相互引用，能够有效提升相关论文的引用指标，如H指数和i10指数，从而验证了引用操纵的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于改进学术平台的论文审核机制，提升AI生成内容检测能力，并加强作者身份验证，从而维护学术诚信。研究结果对学术出版界、研究机构和政策制定者具有重要参考价值，有助于构建更健康、更可靠的学术生态系统。
📄 摘要（原文）
This paper investigates the presence and impact of questionable, AI-generated academic papers on widely used preprint repositories, with a focus on their role in citation manipulation. Motivated by suspicious patterns observed in publications related to our ongoing research on GenAI-enhanced cybersecurity, we identify clusters of questionable papers and profiles. These papers frequently exhibit minimal technical content, repetitive structure, unverifiable authorship, and mutually reinforcing citation patterns among a recurring set of authors. To assess the feasibility and implications of such practices, we conduct a controlled experiment: generating a fake paper using GenAI, embedding citations to suspected questionable publications, and uploading it to one such repository (ResearchGate). Our findings demonstrate that such papers can bypass platform checks, remain publicly accessible, and contribute to inflating citation metrics like the H-index and i10-index. We present a detailed analysis of the mechanisms involved, highlight systemic weaknesses in content moderation, and offer recommendations for improving platform accountability and preserving academic integrity in the age of GenAI.