耿同學,一個退學博士用AI降維打擊中國頂層學術圈

2026-05-21 | 來源: 鳳凰網 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

2026年的春夏之交，中國學術圈和文學圈接連經歷了兩場“地震”。

學術圈的震中，是一個叫“耿同學講故事”的B站up主。36天時間裡，他連續實名舉報了5位985高校院長級學者的論文造假，被點名的無一例外都是手握國家傑出青年科學基金和“長江學者”等頭銜的資深學者。

文學圈的震中，是一個叫“抒情的森林”的普通網友。從2024年10月開始，他用逐字逐句的文本對比，一年多時間內點名了近40位作家涉嫌抄襲——從86歲的楊本芬，到賈平凹、賈淺淺父女，再到蔣方舟等中生代與青年作者，覆蓋文壇老中青三代。

一個是生物醫學退學博士，一個是普通讀書人；一個用的是AI圖片查重和統計學工具，一個靠的是肉眼比對和查重軟件。兩個普通人，憑著各自的“武器”，正在撼動兩個領域的權威。

這聽起來像是兩個“憤青”打假的故事。但仔細一想，這裡面還有更多值得思考的地方，那就是AI時代的到來，當普通人也能使用技術工具，監督權不再是少數人的特權，正在交還給每一個會使用工具的人。

當然，更深層的問題是，當一個體系需要靠一個退學博士來糾錯時，到底該從哪些方面來改進？

打假門檻低了

這場風暴最讓人震驚的地方，不是耿同學有多厲害，而是他用的方法竟然出奇地“低門檻”。

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在中國學術圈，過往的學術打假是極少數人的能耐。要麼你是同領域學者，要麼得像饒毅那樣有學界影響又有揭露問題的勇氣，普通人連Nature這種期刊的文章都未必能完全讀懂，更別提找出數據造假的痕跡了。造假者占盡了所有便宜，專業壁壘讓外行人無從下手，學術共同體的“熟人社會”讓內行人睜一只眼閉一只眼，期刊審稿人時間精力有限只能基於信任評審。這三個門檻對普通人來說太高了，也因此讓造假長期是一種“低成本、高回報”的選擇。

而耿同學的打法和所有人都不一樣。他不跟你討論高深的生物學機制，不需要在Nature發過論文才有資格質疑你。他的武器是AI輔助的圖片和數據查重技術。

他的操作方法被技術圈拆解過，核心流程其實只有三步：把一篇論文的PDF拆成文本、表格和圖片，再把數據交給AI做審查。

具體來說，他重點檢查三個地方：

第一，看數據末尾數字分布是否過於集中。真實的實驗數據因為測量誤差的存在，小數點後一位乃至兩位應該是隨機分布的，而造假數據則會出現大量“5”“0”或某個數字完全消失的情況。

第二，看不同量表之間的數據有沒有雷同。比如基因表達量的數據序列和腫瘤體積的數據序列，本該毫不相幹的實驗卻出現了幾個數值完全相同。

第三，用視覺大模型檢查圖片有沒有被篡改或重復使用。

耿同學自己有一句話說得極妙，在揭露中山大學鄺棟明的論文造假時，他說：“這不僅是學術界的恥辱，更是造假界的恥辱。連隨機數生成器都不會用的人，也配學術造假？”

數據造假被發現，根本原因往往不是造假者技術太差，而是太敷衍。中山大學康鐵邦論文中被質疑的實驗圖片，被網友形容為“像是從不同論文裡直接復制粘貼的”。上海大學蘇佳燦的論文數據中，一組數據直接呈等差數列，“人為編造痕跡明顯”。就連同濟大學王平的那篇Nature論文，196只小鼠的體重數據中也出現了一只末位為“0”的離群值，這在統計學上是極不自然的。