Vymyšlené reference pronikají i do fyziky a informatiky. Podíl zasažených článků se za tři roky skoro zčtyřnásobil

✅ Peer-reviewed · Publikováno říjen 2026 · Data: články publikované leden 2023 až březen 2026 · PNAS

Odkazy na studie, které neexistují, nejsou jen problém medicíny. Audit 500 000 recenzovaných článků z chemie, fyziky, materiálových věd, inženýrství a informatiky našel 1 135 podezřelých referencí v 619 článcích. Podíl zasažených článků přitom roste: v roce 2023 šlo o jeden článek z 1 600, v prvním čtvrtletí 2026 už o jeden z 435. Ukazuje to studie Maxima Topaze a kolegů, která vyšla 26. října v PNAS.

Co studie zjistila

Na 10 000 článků připadalo v roce 2023 zhruba 6 zasažených, v roce 2025 přes 15 a v prvních třech měsících roku 2026 už 23. Mezi obory se míra liší přibližně šestkrát. Nejhůř dopadla fyzika s 25,6 zasaženými články na 10 000, následují materiálové vědy (18,4), informatika a AI (11,1) a inženýrství (10,3). Nejméně problémů má chemie (4,3). Čísla uvádí tisková zpráva Columbia University.

Většina zasažených článků obsahuje jednu nebo dvě vymyšlené reference. Malá skupina je ale výrazně horší: 27 článků s pěti a více podezřelými referencemi tvoří přes třetinu všech nálezů. Z 619 zasažených článků byly v době auditu stažené jen dva. Když autoři aplikovali oborové míry na zhruba 7 milionů článků, které OpenAlex v těchto oborech eviduje, vyšel jim odhad kolem 8 500 publikovaných prací s aspoň jednou vymyšlenou referencí.

Jak to zjistili

Autoři vzali stratifikovaný náhodný vzorek článků z databáze OpenAlex publikovaných od ledna 2023 do konce března 2026. Automatický nástroj podle tiskové zprávy prověřil zhruba 21,6 milionu referencí. „Vymyšlená“ je v paperu operační nálepka: označuje referenci, jejíž uvedený název se nepodařilo najít v žádném ze sedmi bibliografických a webových zdrojů. Neznamená to tedy prokázaný podvod, ale studii, kterou nelze dohledat.

Kvalitu nástroje ověřili dva nezávislí experti v zaslepeném hodnocení náhodného vzorku 400 označených referencí. Za skutečně vymyšlené jich potvrdili 85,8 %. Zbylých zhruba 14 % byly falešné poplachy, tedy reálné práce, které nástroj nenašel.

Veřejné zdroje neříkají, zda pipeline v PNAS používá jazykový model. U předchozího auditu téhož týmu v The Lancet, který prověřil 2,5 milionu biomedicínských článků, AI pomáhala odlišit skutečné výmysly od formátovacích nesrovnalostí, například zkrácených názvů. Tento audit našel fabrikovanou referenci v jednom z 277 článků z počátku roku 2026.

Proč je to důležité

Paper příčinu nezkoumá a AI výslovně neobviňuje. Nárůst ale časově odpovídá nástupu generativních nástrojů a další práce tuto souvislost podporují. Preprint Zhao a kolegů, dosud nerecenzovaný, prověřil 111 milionů referencí v 2,5 milionu prací a zjistil prudký nárůst neexistujících citací po rozšíření LLM. Výrazněji se objevovaly v oborech s rychlým přijetím AI a v textech s jazykovými stopami AI psaní. Jiný preprint Topazova týmu testoval 26 jazykových modelů: v 55 % odpovědí si vymyslely biomedicínskou referenci. Stále jde o korelace a laboratorní testy, ne o důkaz, že konkrétní vymyšlené reference v PNAS auditu napsal chatbot. Část z nich mohou mít na svědomí i papírny článků nebo obyčejná nedbalost.

Mimo vědu už podobné případy skončily veřejně. V kauze Mata v. Avianca federální soudce v New Yorku v roce 2023 pokutoval dva advokáty a jejich firmu 5 000 dolary za podání se šesti smyšlenými judikáty z ChatGPT. V květnu 2025 NOTUS zjistil, že vládní zpráva Make America Healthy Again cituje sedm zdrojů, které podle všeho neexistují. Bílý dům chyby označil za problémy s formátováním.

Ve vědě je dopad dlouhodobější. Recenzní řízení zjevně neověřuje, že každá citovaná práce existuje. Publikovaný článek s vymyšlenou referencí pak slouží jako zdroj dalším autorům, vyhledávačům i jazykovým modelům, které se na vědecké literatuře trénují a odpovídají z ní. Chyba se tak může dál množit. „Reference je pro čtenáře slib, že zdroj existuje,“ shrnuje Topaz v tiskové zprávě. Autoři doporučují automatickou kontrolu referencí při podání rukopisu a zpětné prověření už publikované literatury. Spoluautorka Laura-Maria Peltonen z University of Eastern Finland vyzývá, aby si takovou kontrolu zavedly i národní časopisy a univerzity.

Pro české univerzity je to praktická otázka. Studenti píšou kvalifikační práce s pomocí chatbotů a vedoucí práce ani oponenti seznam literatury běžně položku po položce neověřují. Kontrola existence zdroje přes DOI nebo databázi přitom patří k těm málo integritním problémům, které jde automatizovat. Fakulty ji mohou zařadit do stejného kroku jako kontrolu plagiátů.

Limity a otevřené otázky

Zhruba každá sedmá označená reference je podle expertů skutečná, takže z 1 135 nálezů jde asi o 160 falešných poplachů. Naopak recall neznáme a část vymyšlených referencí nástroj nejspíš přehlédl. Odhad 8 500 článků je extrapolace, která předpokládá, že oborová míra platí pro celý obor rovnoměrně. Údaj za rok 2026 pokrývá jen tři měsíce. Studie nerozlišuje, zda referenci vytvořil chatbot, papírna článků, nebo autor chybou při přepisu. Nevysvětluje ani, proč je fyzika na tom hůř než informatika, kde by člověk čekal nejrychlejší přijetí AI.

Mezi koncem období sledovaných publikací (březen 2026) a vydáním studie uplynulo 7 měsíců. Články navíc vznikaly měsíce před svou publikací, takže odrážejí nástroje z doby psaní. Od té doby se zlepšily jazykové modely s napojením na vyhledávání a podle zmíněného preprintu si modely vydané v roce 2026 vymýšlejí méně často (35 % odpovědí oproti 55 % napříč všemi testovanými). Topaz ale pro Retraction Watch připomněl, že kontaminace literatury nezmizí s tím, jak se AI zlepší. Co už je publikované, zůstává v záznamu.