В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно входит в самые разные сферы нашей жизни, не обходя стороной и научную деятельность. Одной из последних тенденций, привлекших внимание исследователей и журналистов, стал волнообразный рост публикаций, сгенерированных с помощью ИИ-технологий. Анализ данных из крупных открытых баз здравоохранения продемонстрировал значительный всплеск публикаций с формальным и зачастую низкокачественным содержанием. Эта ситуация вызывает серьёзные дискуссии о будущем научного сообщества и качестве исследований. Главной причиной широкого распространения таких статей называют использование современных языковых моделей, способных создавать связный и тематически релевантный текст на основе заданных параметров.
Эти модели, в первую очередь крупные языковые модели (LLM), позволяют быстро генерировать значительный объём контента, что становится особенно привлекательным для авторов, стремящихся к публикации большого числа работ. Однако активное применение ИИ в генерации научных текстов нередко приводит к возникновению формальных и повторяющихся статей, основанных на уже существующих базах данных, но лишённых новизны, глубины анализа и проверяемых выводов. Одним из ключевых источников для таких исследований являются общедоступные базы данных в области здравоохранения. Эти массивы данных содержат огромное количество информации, которую ИИ может использовать для создания шаблонных, но с виду научно выглядящих текстов. Результатом становится лавина статей, зачастую не проходящих строгую экспертизу и не приносящих значимого вклада в развитие медицины и биологии.
При этом существует подозрение, что помимо отдельных исследователей, использующих ИИ для быстрого написания работ, за этим стоят так называемые "производственные центры" — paper mills, которые заказывают массовую генерацию научных статей за определённую плату. Подобная практика создаёт серьёзные проблемы как для издательств, так и для научного сообщества в целом. Во-первых, она снижает общее качество публикуемых исследований, затрудняя поиск по-настоящему ценной и проверенной информации. Во-вторых, избыток низкокачественных публикаций создаёт нагрузку на рецензентов и редакторов, что удлиняет процесс премодерации и повышает риск пропуска ошибочных или некорректных материалов. Научные журналы пытаются выработать стратегии борьбы с этим явлением.
Вариантом решения становится внедрение продвинутых алгоритмов для выявления ИИ-сгенерированного контента и детального анализа качества статей на ранних этапах рассмотрения. В некоторых случаях издаются специальные рекомендации для авторов по прозрачности использования ИИ при подготовке материала, а также вводятся требования по обязательному раскрытию участия алгоритмов в написании статьи. Эксперты подчеркивают, что полное исключение ИИ из научного процесса невозможно и даже нежелательно. Искусственный интеллект может стать мощным инструментом для обработки больших массивов данных и ускорения исследования. Особенно перспективным выглядит использование машинного обучения для открытий в медицине, биотехнологиях и других сферах.
Однако объединение творческого потенциала учёных с умением ИИ обрабатывать и структурировать данные должно подкрепляться строгими стандартами качества и этики. Появление массовых ИИ-генерированных публикаций также заставляет задуматься о необходимости изменения традиционной системы оценки научных трудов. Метрики, основанные только на количестве публикаций, становятся всё менее релевантными в эпоху автоматизированного создания статей. Это поднимает вопросы о новых путях оценки вклада исследователей, акцентируя внимание на качестве, инновационности и влиянии исследований, а не на объёмах печатной продукции. В перспективе возможно появление специализированных платформ и инструментов для проверки достоверности и оригинальности научных текстов с использованием искусственного интеллекта.
Такие решения помогут выявлять плагиат, недобросовестное использование данных и синтетические публикации, снижая тем самым негативное влияние бума ИИ-статей на научный процесс. Одновременно стоит учитывать и более широкие социальные и этические аспекты. Массовая генерация научных работ с помощью ИИ поднимает вопросы о защите интеллектуальной собственности, ответственности за опубликованную информацию и прозрачности перед обществом. В итоге, новое явление — лавина ИИ-сгенерированных статей — требует комплексного и сбалансированного подхода. Необходимо не только бороться с низкокачественными публикациями, но и разрабатывать новые стандарты, которые позволят использовать потенциал ИИ во благо науки, повышая эффективность и ускоряя научные открытия.
Научное сообщество, издательства и политики должны совместно искать решения, которые позволят сохранить доверие к научной информации и обеспечат её устойчивое развитие в эпоху цифровых технологий.
