让我给你讲一个故事。一家全球生命科学公司——我们称其为Biospec International（国际生物公司）——正在寻找一位首席科学家来帮助开发其在基质辅助激光解吸/电离（MALDI）领域的开创性治疗方案。
MALDI在研究和治疗涉及组织特异性分子变化的疾病方面具有重要意义，关键应用包括癌症、神经退行性疾病、传染病、心血管和代谢紊乱等。
在全球范围内，从事这一高度专业化质谱分析领域的人数有限，而Biospec很幸运地收到了一份来自卡尔·沃斯博士（Dr. Carl Voss）的申请，他似乎完全符合要求。
沃斯博士的简历无可挑剔——拥有常春藤盟校的博士学位、一系列高影响力的出版物以及行业领袖的盛赞推荐信。更重要的是，他的背景与公司正在进行的工作高度相关。
他的领英个人资料经过精心打磨，求职信令人信服，初步视频面试表现无懈可击。招聘团队印象深刻，并在他接受工作时感到欣喜若狂。
但对公司来说，唯一的问题是，卡尔·沃斯博士并不存在——至少不是他所描述的那样。
他的博士学位是由AI伪造的，并附有一份假大学成绩单。他的论文全是AI生成的内容，上传到预印本服务器，附有虚假的作者名单。他的推荐人？付费同谋或AI生成的语音克隆。他的面试表现？由ChatGPT编写脚本，并通过耳返实时接收AI提供的答案。
在其新职位上工作了几个月后，沃斯博士表现出色，直到公司发现他的研究无法复制，他的资历是伪造的，而他的工作存在严重缺陷。此时，数百万美元的研发资金已被浪费，临床试验受到损害，公司的声誉也遭到破坏。
上述情景虽是虚构的，但类似事件确实可能发生。尽管许多公司会进行极其严格的尽职调查，但航空业也曾有过类似的断言，却让弗兰克·阿巴格内尔（Frank Abagnale，《逍遥法外》中的角色，由莱昂纳多·迪卡普里奥饰演）成功混入客机驾驶舱。
AI和现代通信工具让骗子比以往更容易渗透到像医疗技术、生物科技和生命科学这样的高风险行业。
过去十年间，大规模制造虚假研究的欺诈行为已经工业化，销售假冒学术论文的现象层出不穷。这些所谓的“论文工厂”通过向科学文献灌注伪造的研究获利，从而削弱了医生、工程师和政策制定者对研究的信任。
迄今为止，已有超过55,000篇虚假学术论文被撤回，但专家估计仍有数十万篇欺诈性研究未被发现。
虚假研究减缓了合法科学进步的步伐，尤其是在医学和癌症研究等关键领域。当欺诈性论文未被发现时，它们会误导研究人员，使其浪费时间分析伪造的数据。即使被识别，期刊往往也会延迟撤稿，使有缺陷的研究继续存在于学术数据库中。
许多生命科学公司认为，他们防止欺诈的最大保护在于工作的高度专业化性质，这使得伪造几乎不可能实现。但他们是否过于自满？
行业内越来越多的人担心，类似于二十年前金融服务行业发生的情况，工作的复杂性实际上可能让骗子更容易不被察觉。
2008年的金融危机正是因为证券化资产和其他金融工具变得过于复杂，以至于连世界上最杰出的经济学家都无法理解，最终导致全球抵押贷款市场的崩溃。
生命科学研究人员已经开发出扫描数百万篇论文的工具，每周寻找欺诈迹象，但由于出版物数量庞大以及复杂的操纵手段（包括伪造的同行评审和贿赂期刊编辑），检测仍然充满挑战。
2018年，肿瘤学家弗兰克·卡考斯基（Frank Cackowski）遇到了一篇声称某种分子（SNHG1）与前列腺癌之间存在关联的论文。他的团队发现了不一致之处，包括重复的图表，并揭露该研究为欺诈。尽管期刊最终撤回了论文，但此类案例表明伪造研究如何误导科学努力。
批评者认为，旨在确保研究质量的同行评审系统已变得容易被利用，一些出版商更注重利润而非严谨性，接受有缺陷的论文以收取出版费用。
在某些极端情况下，诈骗者甚至创建了伪造的同行评审圈或渗透到编辑委员会，以推动虚假研究的发布。
据估计，已发表论文中有1%至3%可能是欺诈性的，生物医学领域的比例更高。像Wiley这样的出版商已撤回了超过11,000篇论文，并关闭了19个与论文工厂相关的期刊。Jennifer Byrne的研究发现，近6%的筛查癌症研究显示出欺诈迹象。
招聘骗局的新时代
数字时代让骗子更容易实施欺骗，而雇主则更难确保看似资质优秀且经验丰富的求职者的申请真实可靠。
过去，欺诈性申请人可能会因伪造学位证书不佳或就业历史不一致而被识破，但如今的骗子使用AI制作完美的简历、生成虚假的研究论文，甚至模拟专业网络。
大型语言模型AI平台可以生成听起来真实的学术论文、项目摘要和技术术语，使得招聘经理很难区分真正的专业知识和伪造的知识。
一名坚定的诈骗者可以创建完全虚构的推荐人来为其技能和经验背书，而理论上，AI驱动的语音调制和视频深度伪造技术可以让候选人实时外包他们的面试答案。
问题的复杂性还在于，许多生物技术和生命科学职位高度专业化，使得招聘经理（可能缺乏足够的技术深度）难以彻底评估候选人的声明，尤其是在依赖自动化筛选工具优先考虑关键词而非真正专业知识的情况下。
这对医疗技术和生物技术公司意味着什么
与其他行业不同，在生命科学和医疗技术领域，糟糕的招聘后果不仅仅是财务损失，而是可能关乎生死。
例如，一名伪造临床试验数据的研究人员可能会导致不安全的医疗产品进入市场，而一名不合格的工程师设计诊断设备可能会引入缺陷，从而产生错误的结果。
即使不涉及直接欺诈，招聘过程中对AI的日益依赖也带来了更微妙的风险。自动化系统可能会无意中过滤掉不符合算法模式的强大候选人，同时让那些表面光鲜但不合格的申请人通过。
公司如何保护自己
为了减轻这些风险，企业必须采用更加严格、以人类为中心的招聘实践。以下是十项关键措施：
- 进行面对面或实时视频面试：AI生成文本是一回事，但实时对话更难伪造。技术讨论、白板练习和解决问题的环节可以揭示知识空白。
- 直接验证资历：通过官方渠道联系大学和前雇主，而不是使用候选人提供的联系方式。
- 要求动手评估：实验室测试、编程挑战或案例研究迫使候选人展示技能，而不仅仅是描述技能。
- 仔细审查出版物：快速搜索PubMed或Google Scholar可以确认候选人引用的研究是否真实存在。
- 采用多阶段面试：不同面试官（包括技术主管和人力资源部门）应评估候选人，以减少一个人被骗的风险。
- 警惕过于完美的履历：如果候选人的职业轨迹看起来好得不像真的，那很可能确实如此。如果敲响警钟，深入挖掘。
- 检查每位候选人的数字足迹：缺乏可验证的在线存在或看似新创建的存在可能是一个危险信号。
- 培训招聘经理识别欺诈：了解常见骗局可以帮助面试官发现不一致之处。
- 避免过度依赖AI筛选：算法可以被操控；人类判断仍然至关重要。
- 实施并严格执行试用期：在密切监督下的试用期可以揭示新员工的技能是否与其声明相符。
(全文结束)
