تعد الاستشهادات العلمية جزءاً أساسياً من الأبحاث الأكاديمية، حيث تعكس مصداقية الدراسات وموثوقيتها. ومع ذلك، كشفت دراسة حديثة عن مشكلة خطيرة تتمثل في ظهور استشهادات وهمية (hallucinated citations) في الأبحاث المحكمة بمؤتمرات مرموقة مثل ICLR وICML وNeurIPS.

تعمل النماذج اللغوية الضخمة (Large Language Models) على توليد نصوص علمية مصقولة، إلا أنها قد تتضمن ادعاءات غير مدعومة، مما يتيح للإشاعات والجوانب المضللة دخول السجلات الأرشيفية. وفي محاولة لمشاهدة هذا الخطر، طور الباحثون أداة RefChecker، التي تعمل على التحقق من دقة الاستشهادات عبر مصادر متعددة.

تستند هذه الأداة إلى قياس الاستشهادات الوهمية من خلال تعريف محافظ يقتصر على فشل هوية المؤلف، مثل الأعمال غير الموجودة والتباينات الكبيرة في قائمة المؤلفين. بعد تطبيق RefChecker على الأوراق المعتمدة في مؤتمرات مرموقة، تم اكتشاف أن حوالي واحد من كل عشرين ورقة في مؤتمر NeurIPS وUSENIX تحتوي على استشهادات أكاديمية وهمية، مما يثير القلق حول فعالية نظام المراجعة العلمية الحالي.

تظهر النتائج زيادة في عدد الاستشهادات الوهمية بعد ظهور ChatGPT، بما في ذلك بعض الأوراق المتميزة التي حظيت بجوائز. هذه الاتجاهات تشير إلى أن النظام القائم على المراجعة العلمية لا يكفي لضمان نزاهة الاستشهادات.

لذا، فإن التدقيق الشامل يتمثل في خطوة ضرورية لضمان دقة وموثوقية الأبحاث العلمية، حيث يمكن إجراء ذلك بتكلفة معقولة تبلغ حوالي 0.04 دولار لكل ورقة. يمكن للجميع الوصول لأداة RefChecker المتاحة مفتوحة المصدر، مما يسهل التحقق من الاستشهادات وتجديد الثقة في الأعمال الأكاديمية.