Elisabeth Bik 博士是一位微生物学家，曾在斯坦福大学和荷兰国家卫生研究所工作，她的一大强项是有着高于平均水平的重复模式识别能力。2014 年她发现同一幅照片被用于两篇不同的论文，用于代表三个完全不同的实验结果。她对此类的造假非常生气，因为科学家必须依赖和基于另一名科学家的工作，而造假是对科学所应有的一切的背叛，会让其他研究人员将时间和金钱浪费在错误的结果之上。她不认为这是孤例，因此开始将空闲时间全部投入在识别可疑图像上。2016 年她报告在分析了 20621 篇同行评审论文后，发现每 25 篇论文中至少有一篇存在图像问题。2019 年她辞去了全职工作，专心于打假。自 2014 年以来，在分析了逾 10 万篇论文之后，她发现 4800 篇存在明显的图像重复，1700 篇存在其他问题。她向期刊编辑报告了其中 2500 篇，在发现期刊通常不会做出回应之后将结果公布在 PubPeer 网站上。学术出版行业对论文问题反应迟钝，至今她的工作只导致 956 次修订和 923 次撤稿，报告的大部分论文尚未得到处理。她认为科学需要认真对待造假问题，AI 可用于识别重复数据，也能用于生成假数据。