Современная наука стремительно меняется под влиянием новых технологий, и развитие искусственного интеллекта (ИИ) занимает в этом процессе центральное место. Одной из наиболее ярких тенденций последних лет стало активное внедрение ИИ в написание научных текстов, особенно в биомедицинской области, где объем информации растёт с невероятной скоростью. Согласно недавнему исследованию, опубликованному в 2025 году, примерно 14% биомедицинских аннотаций, представленных в крупнейшей базе PubMed, содержат признаки генерации с помощью искусственного интеллекта. Это вызывает интерес и одновременно множество вопросов как у ученых, так и у редакторов научных журналов, поскольку внедрение ИИ меняет формат научной коммуникации и ставит новые стандарты достоверности и этики в научной публикации. Биомедицина — это одна из тех областей, где качество и точность информации имеют жизненно важное значение.
Аннотации к научным статьям являются краткими, но информативными резюме исследований, которые помогают другим ученым быстро ознакомиться с ключевыми выводами. Однако использование ИИ для их создания может привести к появлению текстов с характерными выражениями и клише, которые обычно встречаются в генеративных языковых моделях. Несмотря на то, что ИИ позволяет структурировать информацию более эффективно и экономит время ученых, присутствие типичных фраз вроде «unparalleled» (беспрецедентный) и «invaluable» (неоценимый) становится маркером того, что текст мог быть автоматически сгенерирован. Большое исследование, охватившее анализ около 1,5 миллионов аннотаций, показало, что более 200 тысяч из них содержат лингвистические особенности, характерные для моделей, подобных GPT и иным крупным языковым моделям. Этот факт свидетельствует не только о повсеместном распространении ИИ в научном процессе, но и о необходимости переосмысления критериев научной оригинальности и прозрачности при публикации.
Применение искусственного интеллекта в научных публикациях несёт и множество преимуществ. В первую очередь, генерация текста с помощью ИИ позволяет ученым быстрее создавать качественные черновики, автоматизировать рутинные задачи и сосредоточиться на анализе и интерпретации данных. ИИ помогает стандартизировать язык и делает научные тексты более понятными для широкой аудитории, снижая барьеры в восприятии сложных исследований. По мере развития технологий появляются инструменты, которые не только генерируют текст, но и помогают анализировать и систематизировать огромные объёмы информации. Тем не менее, широкое использование ИИ создаёт также вызовы, связанные с научной этикой.
Во-первых, отсутствие ясных правил относительно того, как и когда можно использовать ИИ в научном письме, приводит к неоднозначности. Часть исследований и публикаций уже требует раскрытия факта использования ИИ, чтобы обеспечить прозрачность и избежать недоразумений. Кроме того, автоматическая генерация текста может привести к появлению ошибок, неточностей или даже плагиата, если ИИ создаёт контент на основе существующих публикаций без должной проверки. В ответ на эти опасения научное сообщество ищет методы детекции ИИ-сгенерированных текстов. Анализаторы лингвистических паттернов, выявление избыточных или шаблонных фраз, сопоставление со словарём оригинального научного стиля — всё это помогает редакциям и рецензентам идентифицировать потенциально автоматизированные тексты.
Некоторые платформы развивают специальные алгоритмы для проверки подлинности и оригинальности содержимого в контексте научных публикаций. На фоне повышения доли ИИ-текста в биомедицинской литературе важно также помнить о социальной и образовательной роли технологии. Молодые ученые и студенты учатся работать с ИИ, используя его как вспомогательный инструмент для улучшения качества и стиля письма. Однако при этом они должны развивать критическое мышление и навыки самостоятельного анализа, чтобы не стать чрезмерно зависимыми от машинного интеллекта. Урегулирование правовых и этических норм — ещё одна важная задача будущего.
Необходимо формировать политику использования ИИ в научных публикациях, которая учитывала бы все заинтересованные стороны: авторов, издателей, читателей и даже разработчиков технологий. Важна совместная работа над созданием четких стандартов, которые помогут избежать манипуляций и защитить репутацию науки. Интеграция искусственного интеллекта в научную коммуникацию – это необратимый процесс, отражающий эволюцию технологии и изменчивость научной среды. Научное сообщество стоит перед дилеммой: как максимально эффективно использовать преимущества ИИ, оставаясь верными основным принципам науки – прозрачности, точности и честности. По мере того, как все больше публикаций будут содержать элементы машинно-сгенерированного текста, возникают новые критерии оценки и проверки.
