Исследователи всего мира становятся свидетелями значительного роста научной продуктивности благодаря внедрению инструментов написания с помощью ИИ. Согласно недавнему исследованию Корнелльского университета, ученые, которые включили эти инструменты в свой рабочий процесс, отмечают существенное увеличение количества опубликованных статей, причем некоторые исследователи публикуют до 50 статей больше. Эта тенденция особенно выражена среди ученых, для которых английский не является родным языком, что потенциально может сдвинуть глобальные центры исследовательской власти.

Исследование показывает, что широкая доступность инструментов ИИ, таких как ChatGPT, в конце 2022 года спровоцировала этот бум продуктивности. С тех пор исследователи используют эти инструменты для создания хорошо написанных статей с беспрецедентной скоростью. Однако этот рост продуктивности также привел к растущей обеспокоенности по поводу качества исследований. Многие статьи, отполированные с помощью ИИ, не дают реальной научной ценности, что делает все более сложным для рецензентов, агентств финансирования и надзорных органов различать осмысленные результаты и пустую отполировку.

Немедленный эффект этой тенденции ощущается во всем научном сообществе. Исследователи борются за то, чтобы поспевать за огромным объемом статей, а процесс контроля качества становится все более сложным. Чтобы решить эту проблему, многие учреждения пересматривают свои процессы рецензирования и стратегии распределения финансирования, чтобы отдавать приоритет исследованиям, которые демонстрируют осязаемую научную ценность.

Фоновый контекст этой тенденции коренится в быстром развитии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Эти технологии позволили инструментам ИИ генерировать высококачественный письменный контент, включая исследовательские статьи, с замечательной скоростью и точностью. Хотя инструменты написания с помощью ИИ имеют потенциал демократизировать доступ к научным публикациям, они также вызывают обеспокоенность по поводу целостности и действительности исследований.

Поскольку научное сообщество осознает последствия исследований с помощью ИИ, разрабатываются несколько разработок, чтобы смягчить риски, связанные с этой тенденцией. Исследователи изучают новые методы оценки качества и действительности статей, сгенерированных с помощью ИИ, и учреждения инвестируют в программы грамотности ИИ, чтобы обучать ученых о потенциальных преимуществах и недостатках этих инструментов. Будущее научных публикаций, вероятно, будет включать сочетание человеческого опыта и инструментов, работающих с помощью ИИ, с обновленным вниманием к обеспечению целостности и ценности исследований.