Het veel diepere probleem in de wetenschap zijn niet deze voor de hand liggende fouten. Het zijn de theorieën en claims die verkeerd zijn - gebouwd op experimentele artefacten, logische drogredenen of wild overdreven interpretaties - en toch blijven ze jarenlang of decennia in de discussie omdat ze zijn gepubliceerd in prestigieuze tijdschriften of geclaimd door invloedrijke autoriteiten en nooit serieus zijn uitgedaagd. Die studies worden de fundamenten voor hele onderzoeks-ecosystemen. Duizenden subsidies worden gefinancierd. Carrières worden eromheen opgebouwd, inclusief senior administratieve rollen. Universiteiten besteden miljoenen aan het werven van mensen op basis van die verhalen. Hier ligt de reproduceerbaarheidcrisis - niet in gemakkelijk te detecteren beeldproblemen, maar in invloedrijke ideeën die het wetenschappelijke systeem blijven vormgeven lang nadat hun fundamenten ter discussie hadden moeten worden gesteld. Dit soort 'gotcha'-moment intrekkingen over beeldproblemen behoren tot de gemakkelijkste problemen om te detecteren en te corrigeren. Ze verschijnen meestal in kleinere tijdschriften met beperkte redactionele en beoordelingsbronnen, waar mensen al vermoeden dat veel van het werk lijkt op papermill-output en het dienovereenkomstig behandelen. AI kan nu de meeste van deze problemen bijna onmiddellijk detecteren.