Штучний інтелект допоміг збільшити кількість наукових статей, але знизив довіру до них

25 грудня 2025 р. 10:02

25 грудня 2025 р. 10:02

Поширення генеративного штучного інтелекту різко підвищило продуктивність науковців у світі. Водночас редакторам і рецензентам стає дедалі важче відрізнити реальні наукові прориви від добре відредагованого, але малозмістовного тексту, повідомляє ScienceDaily .

Після появи ChatGPT наприкінці 2022 року дослідники почали повідомляти про зростання власної продуктивності. Паралельно редактори наукових журналів зафіксували наплив добре написаних статей із сумнівною науковою цінністю.

Автори дослідження, опублікованого в журналі Science , дійшли висновку, що саме великі мовні моделі, зокрема ChatGPT, змінюють підходи до підготовки рукописів. Вони збільшують кількість публікацій, але водночас ускладнюють оцінку їхньої якості.

“Це дуже поширена закономірність у різних галузях науки — від фізичних та комп’ютерних наук до біологічних та соціальних наук. У нашій сучасній екосистемі відбувся великий зсув, який вимагає дуже серйозного розгляду, особливо для тих, хто приймає рішення про те, яку науку нам слід підтримувати та фінансувати”, — заявив доцент Корнелльського коледжу обчислювальної техніки Ян Інь.

Команда Іня проаналізувала понад 2 мільйони препринтів, опублікованих у 2018–2024 роках на платформах arXiv, bioRxiv та SSRN. Ці ресурси охоплюють фізичні, біологічні та соціальні науки й містять роботи без рецензування.

Дослідники порівняли тексти, написані до 2023 року, з імовірно згенерованими ШІ, і створили модель для виявлення використання великих мовних моделей (LLM). Вони відстежили динаміку публікацій авторів і перевірили, чи приймалися ці роботи журналами.

На arXiv науковці, які, ймовірно, використовували LLM, опублікували приблизно на третину більше статей. На bioRxiv і SSRN зростання перевищило 50%.

Найбільший ефект зафіксували серед авторів, для яких англійська не є рідною мовою. Дослідники з азійських установ опублікували на 43–89% більше робіт після початку використання LLM.

Автори також виявили вплив ШІ на пошук літератури. Інструменти на кшталт Bing Chat частіше пропонували новіші та тематично релевантні джерела, ніж традиційні пошукові системи.

“Люди, які використовують LLM, отримують доступ до більш різноманітних знань, що може спонукати до появи більш креативних ідей”, — зазначив провідний автор дослідження Кейго Кусумегі. Він планує перевірити, чи пов’язане це з більш інноваційною та міждисциплінарною наукою.

Хоча мовні моделі дозволяють писати більше, вони руйнують звичні критерії оцінки якості. Раніше складна мова була ознакою сильного дослідження та підвищувала шанси на публікацію.

Тепер цей маркер не працює: рецензенти через складні вислови помічають згенеровані ШІ статті та часто відхиляють їх, навіть якщо вони написані бездоганно. Добре відшліфований текст більше не є гарантією наукової цінності.

Ян Інь застерігає, що це може мати серйозні наслідки для науки. Кількість публікацій дедалі менше відображатиме реальний внесок дослідників.

Надалі команда планує перевіряти причинно-наслідкові зв’язки за допомогою контрольованих експериментів. Також Інь організовує симпозіум у березні 2026 року, присвячений впливу генеративного ШІ на науку.

“Вже зараз питання не в тому, чи використовували ви ШІ. Питання в тому, як саме ви використовували ШІ та чи був він корисним, чи ні”, — підсумував дослідник.

За даними звіту компанії Graphite, частка згенерованих штучним інтелектом текстів у мережі вже перевищила 52%. Аналітики зазначають, що на початку 2025 року ШІ вперше випередив людей за обсягами створення контенту.

Політика