Как искусственный интеллект меняет научные тексты: 14% биомедицинских аннотаций 2024 года написаны с помощью ИИ

Институциональное принятие

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует научную деятельность, особенно в биомедицинской области, где точность и качество передачи информации играют ключевую роль. В 2024 году исследователи обнаружили, что примерно 14% биомедицинских аннотаций, размещённых в базе PubMed, почти наверняка были написаны с помощью ИИ. Такой вывод был сделан на основании масштабного анализа более 1,5 миллиона текстов, в котором выявили характерные лингвистические особенности, свойственные текстам, созданным крупными языковыми моделями (LLM). Эти данные открывают дискуссию о месте и роли ИИ в современной науке, а также о достоинствах и возможных рисках, связанных с его использованием в научной коммуникации. Одним из основных признаков, по которым удалось обнаружить ИИ-генерированные тексты, стали определённые слова и фразы, которые редко встречаются в традиционных научных публикациях, но часто используются в текстах, созданных языковыми моделями.

К таким словам относятся «unparalleled» (беспрецедентный), «invaluable» (неоценимый) и аналогичные емкие, но в то же время довольно обобщённые эпитеты. Такие выразительные средства зачастую делают текст более привлекательным, однако в научном контексте могут создавать иллюзию неординарности при недостатке конкретики. Рост использования ИИ в написании научных аннотаций связан с несколькими факторами. Во-первых, увеличивается объём исследовательской работы и давление на учёных по части публикаций. Применение ИИ может значительно ускорить процесс написания черновиков и формулирования основных идей, что особенно ценно в условиях высокой конкуренции.

Во-вторых, языковые модели позволяют повысить читаемость и структуру текста, делая сложные концепции более доступными для широкой аудитории. Тем не менее, использование ИИ в науке ставит массу вопросов, связанных с этикой, достоверностью и качеством публикуемой информации. В научном сообществе актуален вопрос о том, насколько допустимо полагаться на тексты, созданные алгоритмами, и как оценивать вклад человека в такие публикации. Если авторы полностью или частично пользуются ИИ для генерации аннотации, это может затруднить процесс рецензирования, так как проверяющие могут столкнуться с текстами, имеющими шаблонный или избыточно обтекаемый характер без глубокого содержания. Ещё одной областью беспокойства является потенциальное распространение ошибочной информации или искажений фактов.

Несмотря на впечатляющие возможности языковых моделей, они не всегда способны абсолютно точно интерпретировать или синтезировать научные данные. Это требует особого внимания к проверке полученного текста и свидетельствует о необходимости совмещения использования ИИ с профессиональным надзором учёных-человеков. Исследования, проведённые в 2024 году, касались именно выявления признаков таких текстов в биомедицинской литературе. Ученые использовали лингвистические анализаторы и алгоритмы машинного обучения для обнаружения аномалий и типичных для ИИ шаблонов. Результаты указывают на то, что внедрение ИИ в написание научных аннотаций уже приобрело массовый характер.

Это отражает тенденцию к цифровизации и автоматизации научных процессов, которая будет только усиливаться в ближайшем будущем. Стоит отметить, что использование ИИ в написании научных текстов приносит и положительные моменты. Алгоритмы могут помогать в формулировании идей, подборе литературы, стилистическом оформлении и даже в структурировании аргументов. Это снижает временные затраты и позволяет исследователям уделять больше внимания экспериментальной части работы или интерпретации данных. При этом важно, чтобы экспертам науки было понятно, каким образом использовался ИИ, а также чтобы это учитывалось при оценке статьи.

Некоторые журналы уже разрабатывают политики и инструкции по использованию искусственного интеллекта в научных публикациях, что способствует прозрачности и честности. Кроме того, существует необходимость развития технологий по выявлению ИИ-сгенерированных текстов, чтобы сохранять высокий стандарт научной коммуникации. Это включает в себя создание специализированных детекторов, которые могли бы автоматически предупреждать редакторов и рецензентов о вероятном использовании языковых моделей не только в аннотациях, но и в полном тексте статьи. Одним из значимых вызовов следующего этапа станет баланс между свободой использования ИИ-технологий и необходимостью поддерживать качество и достоверность научных публикаций. Научное сообщество должно выработать единые этические стандарты, которые позволят разумно и ответственно включать ИИ в свои исследования.

В целом, выявление того, что 14% биомедицинских аннотаций 2024 года содержат признаки ИИ-генерации, демонстрирует широкое распространение новых технологий в научной сфере. Это требует не только корректировки рабочих процессов и образовательных программ, но и усиленного внимания к этическим аспектам и качеству научной информации. Таким образом, использование искусственного интеллекта уже сегодня меняет лицо современной науки, помогая создавать тексты быстрее и в более удобной форме, но одновременно ставит перед исследователями и издателями новые вызовы. Понимание и контроль над влиянием ИИ на научное письмо станет ключевым фактором развития биомедицинских исследований и обеспечения доверия к публикуемым результатам в будущем.