首篇！《PNAS》文章由于AI瞎编参考文献被撤稿

 AI可以提高参考文献的整理效率，但无法替代真实性核验。题名、作者、年份、DOI，以及这篇文献能不能真正支持正文中的观点，仍要由作者逐条核对。

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一、一篇发表不到一年的PNAS文章，被撤了

2026年7月6日，PNAS在线发布了一则撤稿声明。

被撤回的是一篇讨论衰老大脑脑膜淋巴结构的文章，题为《Curiouser and curiouser: Meningeal lymphoid structures in the aging brain》。文章由Iftach Shaked和Dan Frenkel署名，2025年9月29日上线。从发表到撤回，时间还不到十个月。

PNAS在撤稿声明中列出了两项与生成式AI有关的问题：

• 其一，部分参考文献无法核验。编辑部收到有关部分参考文献无法核验的质疑。作者随后确认，他们曾用Microsoft Copilot把PubMed ID转换为格式化参考文献，投稿前没有继续检查转换结果。

• 其二，文章图片使用了生成式AI制作。PNAS在撤稿声明中援引期刊政策：作者要对生成式AI输出的准确性负责，并完成事实核查；除非AI本身就是研究对象，否则不允许使用AI图像生成工具。

最终，编辑部以违反期刊编辑政策为由撤回了这篇文章。

图1 涉事文章PDF首页已标注“Retracted”，页面顶部同时显示撤稿提示。来源：PNAS。

二、格式很完整，检索时为什么会对不上？

将PubMed ID转换为标准参考文献，是常见的文献整理操作，无论使用文献管理软件还是生成式AI，转换结果都需要进一步核对。关键在于，完成格式转换后，还要回到原始出版记录，逐项核对题名、作者、期刊、年份和DOI等信息。

一条参考文献通常包含题名、作者、期刊、年份、卷期、页码、DOI或PubMed ID。只要其中一个环节发生错配，最终结果仍可能“看起来很像真的”：作者和期刊都存在，年份也合理，甚至还有一串格式正确的DOI。等到编辑或读者按题名检索、点击DOI，才发现它指向另一篇文章，或者根本找不到对应记录。

格式统一只能说明排版完成，并不能证明文献真实存在、元数据准确或引用关系成立。格式统一只能说明排版完成了。文献是否存在、元数据是否一致、内容是否支持当前论点，还需要另一轮核验。

更稳妥的做法是：先确认DOI或PubMed ID能够正常解析，再核对题名、作者和期刊信息，最后打开原文确认引用关系。

三、AI参与之后，责任落在谁身上？

PNAS这次撤稿把责任边界写得很直接：作者对稿件内容负责，也要核查生成式AI提供的事实和引用。

AI无法承担作者责任，也无法在争议发生后解释某条引用的来源。提交稿件、确认参考文献并签署出版协议的，始终是作者本人。

需要说明的是，PNAS撤稿声明与AiScholar筛查报告属于两个层面的信息。官方撤稿声明说的是“无法核验的参考文献”，没有公布具体数量；AiScholar检测报告里的分类和数量属于另一层自动化筛查结果。与此同时，图1使用生成式AI也是撤稿理由之一。如果只讲参考文献，就会漏掉这次编辑决定的另一项依据。

AI参与到哪个环节，人工核验就应覆盖哪个环节。写作阶段要查事实和引用，制图阶段要查期刊是否允许、是否需要披露，还要保留足以说明处理过程的原始材料。

四、把这14条参考文献交给检测工具，结果怎么样？

我们采用【AiScholar参考文献真实性检测】查看了这篇文章所附的14条参考文献, 检测结果显示：其中11条标记为“虚构/伪造”，1条标记为“元数据矛盾”，2条标记为“验证真实”。

上述分类属于系统自动生成的筛查标签，用于提示优先核查的条目，不能直接等同期刊认定或学术不端结论。报告本身也说明，自动生成的结果仅供学术审查参考，建议结合人工核验。

在投稿前自查中，这类工具可以先定位异常条目，帮助作者缩小人工核验范围，【AiScholar参考文献真实性检测】会调用Crossref、OpenAlex、ORCID、中国DOI等来源，对题名、作者、发表年份、DOI等元数据进行交叉核验，并输出批量检测报告。

作者可据此先找到明显对不上的条目，再回到原始数据库和出版页逐条确认。

图2 AiScholar检测报告“汇总表格”（第1—14条）。表中状态为系统筛查标签，需结合原始出版记录人工复核。来源：AiScholar《参考文献真实性检测报告》

筛查到问题，只是核验的第一步。发现异常后，还需要回到原始数据库、出版社页面和文献正文，逐条确认引用是否真实、著录信息是否准确，以及原文能否支撑论文中的观点。

五、投稿前，按这五步核对参考文献

完成以上核验后，再进入投稿环节会更加稳妥。如需批量筛查参考文献，不妨先做一次参考文献“体检”。【AiScholar参考文献真实性检测】支持多源交叉核验、异常条目定位及PDF报告下载，首次可免费检测。