В последние годы искусственный интеллект стремительно проник во все сферы жизни, включая академическую науку. Особенно заметным стал рост популярности ИИ-чатботов, которые помогают исследователям находить, анализировать и систематизировать информацию. Однако, несмотря на явные преимущества, использование таких инструментов вызывает серьезные опасения в научном сообществе. Уже сейчас становится очевидно, что ИИ-чатботы способны вносить искажения в процесс исследований, что требует срочного обсуждения и выработки соответствующих стандартов. ИИ-системы поглощают огромные объемы информации из сети, но при этом зачастую не направляют пользователей напрямую к оригинальным источникам и публикациям.
Например, в 2025 году компания OpenAI собирала около 1500 страниц материалов за каждого посетителя, отправленного на сайт издателя. Аналогичная ситуация наблюдается и по данным других технологических компаний, что ведет к тому, что цифровые платформы теряют традиционные потоки трафика. Это влияет не только на экономическую составляющую издательств, но и на качество исследований, поскольку упрощает поверхностное восприятие информации. Самое важное последствие использования ИИ-чатботов - это влияние на выбор научной литературы, на которую ориентируется исследователь. Такие системы, предоставляя емкие ответы, зачастую опираются на ограниченный или предвзятый набор источников.
Это может приводить к однобокому освещению тем и упущению важных альтернативных исследований. В результате формируется искаженное представление о текущем состоянии науки, что негативно сказывается на последующих работах. Также ИИ может подкреплять существующие научные предубеждения. Алгоритмы обучаются на больших массивах данных, которые отражают человеческие ошибки и социальные стереотипы. В научной среде это выражается в усилении когнитивных предубеждений, например, предпочтении публикаций известных авторов или популярных исследований, в ущерб работам начинающих специалистов или нетрадиционным точкам зрения.
Подобное смещение снижает разнообразие научной модели и замедляет прогресс. Сложность заключается и в прозрачности работы подобных систем. Многие ИИ-чатботы действуют как "черные ящики", не раскрывая алгоритмы отбора и сортировки информации. Это затрудняет научному сообществу объективную оценку качества и релевантности предлагаемых выводов. К тому же распространенные методы оценки научных публикаций (например, импакт-фактор) не всегда можно применить к материалам, рекомендованным ИИ, что порождает вопросы об этике и достоверности.
Эксперты подчеркивают необходимость установления четких правил работы с ИИ в научных исследованиях. Во-первых, важно гарантировать, что любой материал, который ИИ предлагает исследователю, будет сопровождаться ссылками на первоисточники, чтобы позволить проверить информацию. Это улучшит прозрачность и снизит риск распространения неточных данных. Во-вторых, нужно постоянно совершенствовать технологии, задействованные в ИИ, чтобы уменьшить предвзятость и обеспечить максимально объективный выбор научных публикаций. Немаловажным аспектом является обучение самих ученых работать с новыми инструментами.
Развитие навыков критического мышления и умения дистанцироваться от результатов, сгенерированных лишь на основе ИИ, поможет сохранить качество научной работы. Также необходимо стимулировать разработку независимых платформ и альтернативных сервисов, которые смогут дополнить и сбалансировать влияние крупных коммерческих ИИ-систем. Глобальное научное сообщество постепенно понимает масштаб вызовов, связанных с использованием искусственного интеллекта. Множество инициатив направлено на исследование вопросов этики, прозрачности и устойчивости ИИ в академической среде. Уже сейчас одни из ведущих журналов и научных организаций призывают к открытому диалогу и совместным мерам, которые позволят минимизировать негативные последствия и сохранить доверие к научным публикациям.
Нельзя забывать о том, что ИИ-чатботы сами по себе являются мощным инструментом, способным значительно ускорить процесс исследования, сэкономить время и ресурсы ученых, а также сделать науку более доступной для широкой аудитории. Их потенциал огромен, но для его реализации требуется ответственный подход и установление регламентов, которые предотвратят искажения и падение качества научной информации. В ближайшие годы необходимо сформировать международные стандарты и рекомендации по использованию ИИ в исследованиях. Для этого важно привлечь к обсуждению IT-специалистов, научных редакторов, исследователей и законодательные органы. Совместные усилия помогут создать сбалансированную систему, в которой инновации и этические нормы будут идти рука об руку.
Это позволит избежать распространения недостоверных данных и повысить эффективность научной деятельности в эпоху цифровой трансформации. Таким образом, ИИ-чатботы уже сегодня влияют на ход научных исследований, вызывая как положительные, так и негативные эффекты. Чтобы сохранить качество и объективность науки, необходимо оперативно внедрять новые правила использования этих технологий. Только при совместной работе всего научного сообщества можно обеспечить устойчивое развитие науки в условиях стремительных технологических изменений и использовать потенциал искусственного интеллекта во благо общества. .
