柳葉刀：2026年初PubMed Central收錄論文中，每277篇就有一篇引用了假文獻

2026年5月9日，柳葉刀發表了一篇“CORRESPONDENCE“，對250萬生物醫學論文的參考文獻進行審查發現：2023年，約每2828篇論文中有一篇論文包含虛假參考文獻；到2025年，該比例上升至每458篇論文中有一篇；2026年初收錄的論文中，每277篇論文中就有一篇包含至少一條假文獻。

1. 原文鏈接：https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(26)00603-3/fulltext

既往研究估計，生物醫學領域大語言模型（LLM）生成的參考文獻中，30%至69%是虛構的。這些參考文獻看起來格式正確，歸屬于真實的研究者，出版日期也很合理，導致同行評審難以察覺。

柳葉刀發表的這篇“CORRESPONDENCE“文章，納入近3年250萬篇生物醫學論文，對參考文獻進行了系統審查。

具體來講，研究團隊開發了一套自動化參考文獻驗證系統，掃描了2023年1月1日至2026年2月18日期間PubMed Central收錄的文獻：共計2,471,758篇論文和125,615,773條結構化參考文獻。

研究者從中提取的參考文獻，保留了具有PubMed 標識符（PMID）的文獻。在1.256億條參考文獻中，9710萬條（77%）帶有PMID并通過驗證，其余23%參考文獻主要是網站、書籍和灰色文獻，被排除在外。

對通過驗證的參考文獻，研究者從 PubMed 和 Crossref 獲取標識符對應的文獻，并將其與論文引用的文獻進行對比。

研究者還會在以下數據庫進行驗證：PubMed、Crossref、OpenAlex以及Google Scholar。在所有數據庫中均未找到的參考文獻被歸為“虛假參考文獻”；若能找到文獻但關聯了錯誤的PMID，則歸類為“錯誤引用”。

虛假參考文獻的情況

在9710萬條經過驗證的參考文獻中，識別出了4046條虛假參考文獻，來源于2810篇論文：

• 2023年，大約每2828篇論文中就有1篇包含至少一條虛假參考文獻

• 2025年，比例上升至每458篇中有1篇

• 2026年的前7周內（2月18日前），每277篇論文中就有1篇

2023年每萬篇論文約有4條虛假參考文獻，2025 年第四季度每萬篇論文有51.3條，在2026年初達到了每萬篇論文56.9條。虛假參考文獻率增長了12倍以上。

圖. 2023年1月至2026年2月期間，PubMed Central收錄論文的虛假參考文獻率

舉個例子， 2025年一篇發表在開放獲取腫瘤學期刊、關于輸尿管回腸吻合技術的論文中，在30條經驗證的參考文獻中，有18條（60%）是虛假參考文獻，每一條都針對該論文主題量身定制，發表年份顯示為2023年或2024年。

研究還發現了“論文工廠”活動的跡象。有兩位作者在2025年某一外科期刊的11篇論文中署名，這些論文包含15條虛假參考文獻，涵蓋CRISPR診斷、AI引導的納米疫苗和腸道微生物組標志物。

大多數論文（91%，n=2564）僅包含一兩條虛假參考文獻；246篇包含三條或以上。綜述類文章的虛假參考文獻率顯著高于其他類型論文（16.7/10000篇 vs 10.6/10000篇；p<0.0001）。

2024年年中出現的急劇轉折，與LLM普及后的預期相吻合。LLM于2022年底和2023年開始廣泛可用；考慮到100-200天的投稿至出版周期，使用LLM輔助的論文預計在2024年年中起出現在PubMed Central中。

這些虛假參考文獻并沒有明顯缺陷：與論文主題相關、格式正確、歸屬于真實的研究人員，出版日期看起來合理。

本研究建議采取四項行動：

• 出版商應在同行評審開始前，將自動化參考文獻核查集成到投稿工作流程中；

• 文獻收錄系統應在文章記錄中添加完整元數據，以便下游用戶評估參考文獻的可靠性。

• 出版商應追溯篩查現有出版物，并在虛假參考文獻危及論文結論時發布更正或撤稿。

• 在主要的科研誠信數據庫中，“偽造參考文獻”目前還不是一個獨立的分類；建立這一分類將有助于進行系統性的追蹤和問責。

參考文獻：Lancet, 407, 1779-1781. doi：10.1016/S0140-6736(26)00603-3