科普之家
防治科研造假，可引入AI和人工相結合的審核方式，同時加大對學術不端的處罰力度。
近日，中科院計算所發布的國產程式語言「木蘭」被質疑套殼Python引發熱議。經該所道德委員會初步調查，「木蘭」系所內員工劉雷創辦的中科智芯研發的集成化產品，其開發包中包含了Python開源編譯器，卻對外聲稱「完全自主」，存在欺瞞與虛假陳述的科研不端問題。而對其初步處理是停職檢查，編譯實驗室負責人也被責令作檢討。後續仍將深入調查，並公布處理結果。
科研或學術不端的原因多種多樣，急功近利、意欲早日出名獲利的心理動機，是個重要因素。為此，有人有意造假，有人則是試探性造假。但在如今信息互通互聯、「技術帝」遍布網絡的背景下，那些「貼牌」或「套殼」技術的翻車實屬必然，甚至是很快就翻車——之前「漢芯1號」從產品發布到被曝光造假經過了4年，而今木蘭從高調稱「完全自主」到被定性為「科研不端」只用了4天。
如今，中科院對此進行了初步處理。而要讓類似事件絕跡，在學術打假上或許可採用更多手段。
此前，美國史丹福大學博士伊莉莎白·比克曾質疑我國學者多篇論文存在圖像造假問題。當時她提到，可用人工智慧來幫助「打假」——在過去5年里，比克已花將近5000個小時來「糾察」論文，如果應用AI軟體效率就會提高很多。事實上，中國國家自然科學基金委員會也正在嘗試利用AI系統來打假。「論導師崇高感」之類文章，如是現在過審，很可能會被AI的火眼金睛識別出異常。
而以「木蘭」為例，雖不是學術文章而是一種程式語言，但它在多大程度上照搬了Python語言，對於AI來說應非難事。因此，長遠來看，AI和人工相結合的審核方式，在「學術打假」過程中將大有可為。
對學術不端的處理，除了零容忍外，還需對造假的打擊更為嚴厲。比如美國，一旦對不端行為的指控被查證，責任人在一定年限內將不得參與任何由美國政府資助的研究項目（從18個月到10年不能獲得聯邦政府的研究經費），也不能在美國公眾與衛生服務部設立的任何諮詢委員會、評審委員會任職。其身份信息還將在研究誠信辦公室網站上公示，以供查詢，直到處罰到期才會撤銷。當然，對於學術不端行為者還會有被開除公職甚至判刑的處罰，而後者是迄今最為嚴厲的懲罰。
比較起來，我國處理學術不端似乎偏輕。2017年1月1日實行的科學技術部《國家科技計劃實施中科研不端行為處理辦法（試行）》，考慮到不同的調查機構其處罰權限不同，規定了相應的處罰方式。如，項目承擔單位可對行為人做出「記過」「降職」「辭退」等處罰；科技部可以「終止項目，收繳剩餘項目經費，追繳已撥付項目經費」，甚至「在一定期限內，不接受其國家科技計劃項目的申請」等，但仍不足以徹底震懾和打擊學術不端行為。
針對「木蘭」造假事件，如今相關單位目前做出了「停職檢查」的處理。接下來，會否有進一步處理，最終處理與造假矇混過關後獲得的利益是否相稱，也值得觀察。無論如何，為了防治學術造假，都有必要在事前審核與事後處理上多下些功夫，別讓急功近利者污染了整個科研群體的形象。
□張田勘（專欄作者）