يعتبر الاقتباس أمراً أساسياً لبناء الثقة في الادعاءات العلمية، حيث أن وجود اقتباسات غير صحيحة أو مختلقة يمكن أن يؤدي إلى انهيار هذه الثقة. ومع استمرار استخدام نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) في الكتابة الأكاديمية، ارتفع مستوى المخاطر المرتبطة بالاقتباسات غير الصحيحة المعروفة بـ"الاقتباسات الشبحية".

اتجه مؤخرًا فريق من الباحثين لتطوير إطار عمل مفتوح المصدر يُعرف باسم "citeb" لأغراض التحقق من الاقتباسات على نطاق واسع، وذلك لدراسة مدى صحة الاقتباسات في عصر هذه النماذج. وتشمل الأبحاث ثلاثة تجارب متكاملة:

1. **تقييم أداء نماذج الاقتباس**: تم اختبار 13 نموذج كخط أساس لتوليد الاقتباسات في مجالات بحثية متنوعة. وُجد أن جميع النماذج تنتج اقتباسات مختلقة بنسبة تتراوح بين 14.23% و 94.93%.

2. **تحليل الاقتباسات في الأبحاث**: قام الباحثون بتحليل 2.2 مليون اقتباس من 56,381 ورقة بحثية ضمن فعاليات الذكاء الاصطناعي والأمن (2020-2025). وكانت النتائج مدهشة، حيث أظهرت أن 1.07% من الأوراق تضم اقتباسات غير صحيحة، مع ارتفاع بنسبة 80.9% في عام 2025.

3. **استطلاع آراء الباحثين**: شمل الاستطلاع 97 باحثًا، أظهر أن 87.2% منهم يستخدمون أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في عملهم، و76.7% من المراجعين لا يقومون بفحص المرجعيات بدقة، و74.5% يعتبرون أن مراجعة الأقران غير فعالة في اكتشاف أخطاء الاقتباسات.

وبالاعتماد على هذه النتائج، يجادل الباحثون بأن الاقتباسات الشبحية تمثل تهديدًا منهجيًا للنزاهة الأكاديمية. لذا، تُعتبر الدعوة إلى جهود منسقة من المجتمع العلمي خطوة رئيسية لمواجهة هذا التحدي المتنامي. هل تعتقد أن هذه المخاطر تؤثر على دقة الأبحاث العلمية؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.