迄今为止，自动化图像完整性筛查一直局限于生命科学领域。相关工具专为印迹、凝胶、FACS 和显微图像分图而设计，因为视觉证据集中在这些地方，诚信风险也同样集中在这里。在生命科学以外的计算机科学、经济学、工程学以及更广泛的数据密集型领域，承载科学主张的插图通常是图形、图表、示意图或统计数据图。这些插图在很大程度上一直处于自动化诚信筛查的覆盖范围之外。
而这一缺口正在审查日益严格之际不断扩大。AI 生成的图表越来越难以识别。出版商和科研机构的诚信团队被要求以有限的资源，筛查更多学科的更多投稿。视觉证据向来难以核查的领域，恰恰也是如今诚信压力上升尤为迅速的领域。
图形、图表、示意图和数据图检测
Proofig AI 在新版本中将图像完整性筛查扩展到图形密集和数据密集型领域。Proofig AI 是一款可检测稿件中图形、图表、示意图和数据图重复的图像完整性平台，既能识别单篇投稿内部的复用，也能识别与开放获取文献之间的复用。检测在单个视觉分图层面进行，而不仅仅停留在完整组合图层面。因此，出现在较大组合图中的复用图形，即使修改了标签或周围搭配了不同的分图，如今也能纳入自动化审查的范围。这类复用一直难以通过人工筛查大规模发现，而它恰恰是视觉诚信风险在实际投稿中的主要表现形式。
超大规模图像抄袭数据库
支撑这一检测的是一个经过扩充的比对数据库，收录了来自 PubMed Open Source 语料库的 1.55 亿+ 张图像，是业内屈指可数的大型图像抄袭数据库。比对库规模越大、针对性越强，分图层面的检测就越能可靠地找出有意义的匹配，而不是似是而非的近似结果或误报。
为跨学科筛查做好准备
出版数据期刊和定量领域期刊的出版商，如今拥有了与其实际图表类型相匹配的筛查环节。开展跨学科诚信项目的科研机构，无需另购工具即可覆盖生命科学以外的院系。图形密集型领域的研究人员，如今可以在投稿前发现无意中的复用，而在这一阶段发现问题，造成的干扰也小得多。Proofig AI 帮助用户筛查更多视觉内容、覆盖更多文献，并更有力地检测新出现的风险：
- 对出版商而言，这意味着可以对更多类型的期刊开展更广泛的筛查。
- 对科研机构而言，这意味着可以在更多学科中加强诚信监督。
- 对研究人员而言，这意味着在投稿前有更多机会发现视觉内容复用和图像完整性风险。
此次发布的其他更新
此次发布还增强了平台的其他多个部分：
- AI 生成图像检测已通过新模型和进一步的再训练完成更新，并继续着力减少正常科学图像上的假阳性。
- 可配置支持更大篇幅的稿件和多文件上传工作流程，使处理大量稿件的诚信团队更便于开展出版商规模的审查。
- 审查效率方面的 Beta 版改进，有助于减少合理或冗余重复带来的干扰信息。
- 全平台检测准确率和处理速度均已提升。
图像完整性始终是一个不断变化的目标。视觉证据的形式不断变化，稿件日益复杂，用于改动或生成图像的工具也越来越先进。此次发布反映了诚信挑战的发展方向：覆盖更多学科、更多图表类型，以及出版工作流程中的更多环节。
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