9個月發200多篇論文 芝大教授爆AI爭議 驚人產量遭質疑

芝加哥大學布斯商學院(Chicago Booth)統計學教授波爾森(Nicholas Polson)。(芝大官網)

芝加哥 大學布斯商學院(Chicago Booth)統計學教授波爾森(Nicholas Polson)，今年利用人工智慧(AI)協助研究，短短九個月署名超過200篇論文及多達14本書，驚人產量引發學界質疑。學術研究平台SSRN已撤下257篇由他撰寫或共同撰寫的文章，並凍結相關上傳帳戶，使AI介入學術研究的程度及揭露規範再度成為討論焦點。

波爾森是芝大布斯Robert Law Jr.計量經濟與統計學教授，1991年加入芝大，研究領域包括貝氏統計(Bayesian statistics)、金融計量經濟及AI，目前仍在該校任教。

華盛頓郵報 23日報導，一般學術研究人員一年可能只發表數篇論文，即使產量較高的教授，一年也可能僅十多篇；波爾森今年卻已署名或共同署名超過200篇論文，另有多達14本書，產量之高引起其他研究人員注意。

事件8月已開始在學術圈發酵。 哥倫比亞大學 統計學教授蓋爾曼(Andrew Gelman)等人發現，截至8月26日，波爾森相關SSRN帳戶已有約258篇研究文章，許多長達20至50多頁，甚至曾一天上傳六篇。文章題材除了統計、數學及AI，還涉及社會安全金、TikTok推薦機制及國際象棋等。

波爾森向華郵承認使用AI協助完成這些研究，但沒有說明是否在每篇文章中揭露AI的使用。他表示，AI讓研究過程中大量繁重工作變得容易，使原本具有生產力的研究人員可以大幅提高效率。他並強調，這些研究仍是自己針對感興趣的問題努力完成。

不過，龐大的論文數量引起部分學者對品質的疑問。蓋爾曼表示，他並未閱讀波爾森所有文章，但在看過其中一篇約80頁、試圖提出人際連結統一理論的文章後，認為內容缺乏實質價值，部分文字也像是聊天機器人生成。

爭議出現後，波爾森在SSRN上的大量文章陸續消失。SSRN向華郵證實，過去一個月已撤下257篇由波爾森撰寫或共同撰寫的文章，並凍結上傳這些文章的帳戶。

SSRN表示，許多文章確實沒有AI使用揭露，但這並非平台採取行動的主要原因，更重要的是發現「不尋常的投稿活動」。SSRN主要是研究人員分享working papers及尚未經同儕審查研究的平台，因此文章遭撤下並不等同正式學術期刊撤稿，目前也沒有證據顯示這257篇文章均涉及造假。

華郵指出，事件凸顯學界更廣泛的憂慮：AI雖能協助搜尋文獻、處理資料及提高研究速度，但也可能讓大量品質不佳、引用錯誤甚至含有虛構資料的文章迅速進入學術體系，使負責把關的編輯與同儕審查者難以負荷。

截至目前，芝大官網仍將波爾森列為布斯商學院教授，2026年秋季並安排他教授「Bayes, AI and Deep Learning」及Business Statistics等課程。華郵表示，芝大沒有回應該報有關是否要求教授揭露AI使用，以及校方是否計畫調查波爾森今年大量研究成果的詢問。

精華 FAQ Q1：波爾森今年的研究產量為何引發學界高度關注？ 因為他在短短9個月內就署名超過200篇論文，還有多達14本書，遠超一般學者年度產出，數量異常到讓同行懷疑其研究流程與品質。 Q2：SSRN為何撤下波爾森相關文章並凍結帳戶？ SSRN證實已撤下257篇由他撰寫或共同撰寫的文章，並凍結上傳帳戶，主因是發現不尋常的投稿活動；雖有部分未揭露AI使用，但平台並未直接指控造假。 Q3：這起事件反映AI介入學術研究哪些爭議？ 事件顯示AI能加速文獻整理、資料處理與寫作，但也可能讓大量低品質、引用錯誤甚至含虛構內容的文章迅速流入學術系統，增加審查與揭露的壓力。

Q1：波爾森今年的研究產量為何引發學界高度關注？ 因為他在短短9個月內就署名超過200篇論文，還有多達14本書，遠超一般學者年度產出，數量異常到讓同行懷疑其研究流程與品質。

Q1：波爾森今年的研究產量為何引發學界高度關注？

因為他在短短9個月內就署名超過200篇論文，還有多達14本書，遠超一般學者年度產出，數量異常到讓同行懷疑其研究流程與品質。

Q2：SSRN為何撤下波爾森相關文章並凍結帳戶？ SSRN證實已撤下257篇由他撰寫或共同撰寫的文章，並凍結上傳帳戶，主因是發現不尋常的投稿活動；雖有部分未揭露AI使用，但平台並未直接指控造假。

Q2：SSRN為何撤下波爾森相關文章並凍結帳戶？

SSRN證實已撤下257篇由他撰寫或共同撰寫的文章，並凍結上傳帳戶，主因是發現不尋常的投稿活動；雖有部分未揭露AI使用，但平台並未直接指控造假。

Q3：這起事件反映AI介入學術研究哪些爭議？ 事件顯示AI能加速文獻整理、資料處理與寫作，但也可能讓大量低品質、引用錯誤甚至含虛構內容的文章迅速流入學術系統，增加審查與揭露的壓力。

Q3：這起事件反映AI介入學術研究哪些爭議？

事件顯示AI能加速文獻整理、資料處理與寫作，但也可能讓大量低品質、引用錯誤甚至含虛構內容的文章迅速流入學術系統，增加審查與揭露的壓力。

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