В современную эпоху стремительного развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) многопрофильные организации и научные сообщества находят новые способы улучшения и оптимизации своих ключевых процессов. Одной из важнейших областей научной деятельности является рецензирование научных работ – сложный, ответственный и требующий высокого уровня экспертного участия процесс. Недавно Ассоциация содействия развитию искусственного интеллекта (AAAI) объявила о запуске пилотной программы, направленной на внедрение в процесс рецензирования на конференции AAAI-26 передовых больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs). Эта инициатива призвана повысить эффективность научной экспертизы, не снижая при этом стандартов строгости и качества оценки. AAAI – это ведущая международная организация, основанная в 1979 году и посвящённая продвижению исследований и сотрудничества в области искусственного интеллекта.
За десятилетия своего существования она стала центральной платформой для научных открытий и внедрения ИИ-технологий. Инициатива с LLM демонстрирует стратегический и взвешенный подход AAAI к ответственной интеграции новейших технологий в академический процесс. В основе пилотной программы лежит идея о том, что искусственный интеллект может выступать в качестве дополнительного инструмента, усиливающего работу экспертов, но не заменяющего человека. В рамках программы LLM задействуются на двух основных этапах: в качестве дополнения к первичному рецензированию и для помощи старшим членам программного комитета в систематизации и обобщении дискуссий между рецензентами. Такой подход позволяет разнообразить и углубить анализ научных работ, одновременно снижая временные издержки и обеспечивая максимальную прозрачность.
Одним из ключевых моментов является категорический отказ от использования LLM для окончательных решений о приёме или отклонении статей. Искусственный интеллект не выносит оценок в виде числовых рейтингов и не заменяет человеческое суждение, а служит исключительно инструментом поддержки. Все рекомендации и сгенерированные системой материалы проходят обязательную проверку экспертами, что гарантирует сохранение научной целостности и профессионализма процесса. Особое внимание уделяется безопасности данных и конфиденциальности. В пилотном проекте предусмотрены строгие меры защиты информации: ни одна работа не используется для обучения моделей, вся информация остаётся строго внутри процесса рецензирования, а доступ к ней контролируется в соответствии с действующими правилами и стандартами защиты данных.
Такой подход предотвращает возможные риски компрометации информации и способствует поддержанию доверия среди исследовательской общественности. Используемые LLM основываются на сложных многоступенчатых этапах вывода и включают возможности веб-поиска как части логической цепочки обоснований. Это позволяет не только генерировать качественные и обоснованные письменные материалы, но и уверенно проверять источники, что является важным условием прозрачности и научной достоверности. Взгляд на перспективы указывает на то, что интеграция ИИ в систему рецензирования откроет новые горизонты для повышения качества научных дискуссий, расширения возможностей для исследователей и оптимизации административных процессов. Результаты пилотного проекта будут тщательно проанализированы, а выводы опубликованы для всеобщего ознакомления, что внесёт значительный вклад в практику ответственного использования ИИ в научной среде.
Не менее важным аспектом является то, что такой подход сохраняет центральную роль человеческой экспертизы, профессионализма и этических стандартов. Технологии лишь дополняют и расширяют возможности рецензентов, предоставляя им дополнительные инструменты для эффективной работы и анализа. В условиях стремительного роста научной информации и сложности исследовательских тем это существенно способствует повышению качества научных публикаций и интеграции результатов исследований в практику. В целом, запуск AI-поддерживаемой системы оценки статей AAAI является значимым этапом на пути к гармоничному синтезу инновационных технологий и научной традиции. Он показывает, как продуманные и этически выверенные решения могут привести к существенным улучшениям в самых критичных аспектах академической деятельности.
AAAI своим примером задаёт ориентиры для целого сообщества по ответственному внедрению искусственного интеллекта в научные процессы, что неизбежно повлияет на качество и скорость научных открытий и развитие ИИ как инструмента для улучшения жизни общества. Таким образом, сочетание высокотехнологичных решений с человеческим интеллектом и контролем создаёт новую эру научного рецензирования – более эффективную, прозрачную и ориентированную на высочайшие стандарты.
