Science anuncia que «todas las revistas académicas utilizarán IA para buscar imágenes fraudulentas» – GigaZine

Science, una de las revistas académicas más prestigiosas del mundo, anunció el 4 de enero de 2024 que todas sus revistas académicas utilizarán «imágenes no autorizadas» como resultados de investigación. Anunciamos que introduciremos Inteligencia Artificial (IA) para automatizar el proceso de detección.

Imágenes reales en 2024 | Ciencia
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn7530

Todas las revistas científicas son ahora un fraude de imagen | Ars Técnica
https://arstechnica.com/science/2024/01/all-science-journals-will-now-do-an-ai-powered-check-for-image-fraud/

Los avances en la tecnología de procesamiento de imágenes y el cambio a procesos desde el envío en papel hasta la publicación, donde a veces todo se hace digitalmente, han hecho que sea más fácil cometer «fraude de investigación» al alterar imágenes presentadas como evidencia de los resultados de la investigación. Esto ha sido un problema durante años. Tradicionalmente, después de enviar un trabajo de investigación, es revisado por expertos para examinar la credibilidad del contenido y las conclusiones de la investigación, pero no es del todo posible detectar que las imágenes manipuladas deliberadamente sean engañosas. Puede ser difícil. Si realmente se descubre una falsificación de los resultados de la investigación, puede causar un gran daño a las carreras de los profesionales que no puede detectarse mediante una revisión por pares.

Utilice el ojo desnudo y la memoria para detectar plagio en trabajos de investigación y detectar trabajos de plagio que reutilizan y manipulan imágenes.ExpertoEn algunos casos, esto fue útil, pero en muchos casos, se utilizó Adobe Photoshop, que se utilizó para ampliar, invertir y superponer imágenes, para proyectar los artículos. Por otro lado, el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para detectar imágenes manipuladas de manera fraudulenta está avanzando y en octubre de 2023 se informó que han surgido herramientas que son más rápidas y precisas que el trabajo humano.

Una investigación muestra que las herramientas de inteligencia artificial ya son más precisas que los humanos para detectar «imágenes no reconocidas» en artículos científicos – GIGAZINE

En respuesta, Science es una herramienta de análisis de imágenes que utiliza IA.EvidenciaScience anunció que detectaría imágenes falsas en las seis revistas publicadas.

Profik analiza imágenes y genera informes que muestran datos históricos, ciclos, distorsiones de escala y «marcas de manipulación» como fusiones. Dependiendo de la investigación, «cualquier imagen rotada» puede publicarse como una imagen legítima, por lo que el autor del artículo examina manualmente el informe detectado por IA y el informe detectado por IA tiene un problema. Decide si importa. . Según Science, después de varios meses de pruebas de concepto, encontraron evidencia clara de que puede detectar imágenes complejas que contienen imágenes manipuladas antes de ser publicadas.

En respuesta al anuncio de Science, el medio técnico Ars Technica dijo: «Profik puede detectar problemas con cierto grado de precisión y es preferible detectar problemas antes de que se publique el artículo». Sin embargo, esto es importante para los sistemas de detección basados ​​en IA. Enfatice que no todo se puede completar». Por ejemplo, Proofig detecta la duplicación de datos comparándolos con la base de datos cuando los datos han sido plagiados de trabajos de investigación anteriores. Sin embargo, si los datos han sido manipulados en un artículo no comercial en un campo pequeño, existe una alta probabilidad de que la base de datos no los cubra.Además, si los datos publicados se falsifican a partir de resultados de investigación no publicados en lugar de imágenes utilizadas en artículos, no se pueden detectar mediante duplicación.

Ciencia 2023 se anunció al finaleditorialEn 2024, afirma, «el año 2024 traerá muchos desafíos». Al implementar IA de reconocimiento de imágenes, hacer referencia a artículos de investigación, aumentar la supervisión y controlar cuidadosamente los errores de investigación, dice Science, «esperamos generar una mayor confianza e integridad en la ciencia durante el próximo año».