В последние годы мировая научная литература столкнулась с существенной проблемой — массовым появлением низкокачественных научных статей, основанных на данных общественного здравоохранения. Эти работы, зачастую формализованные и шаблонные, заполонили публикационное пространство, что вызывает серьезные опасения как у исследователей, так и у профессионалов в сфере здравоохранения. Причины такого явления тесно связаны с развитием искусственного интеллекта, доступностью крупных открытых баз данных и появлением компаний, специализирующихся на массовой генерации научных статей, так называемых «производством статей» или paper mills. Открытые данные общественного здравоохранения всегда были важным ресурсом для ученых: ежегодно тысячи исследователей по всему миру используют их для аналитики, моделирования, выявления трендов и профилактики заболеваний. Наличие широкодоступной информации способствует развитию медицины, социальной политики и улучшению здоровья населения.
Однако именно тот факт, что эти данные легко доступны, делает их привлекательной мишенью для злоупотреблений. Современные технологии искусственного интеллекта и особенно большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, позволяют автоматизировать процесс написания текстов различных стилей и тем. Это не только помогло ученым при подготовке материалов, но и дало возможность недобросовестным создателям контента массово производить статьи с минимальным участием людей. В результате на свет появляются многочисленные статьи с поверхностным анализом, сомнительной научной ценностью и повторяющимися шаблонами оформления. Высокая скорость производства таких текстов способствует увеличению количества публикаций, что создает ложное впечатление активной исследовательской деятельности в области общественного здравоохранения.
Этот феномен является вызовом для издателей, рецензентов и научной журналистики, так как он затрудняет отделение действительно прорывных и значимых исследований от многочисленных посредственных или даже фальсифицированных работ. Помимо технологического аспекта, стоит отметить и экономическую сторону. Paper mills предлагают свои услуги по написанию научных трудов за плату, что привлекает некоторых ученых и студентов, стремящихся увеличить число своих публикаций для карьерного роста. Однако качество таких статей зачастую оставляет желать лучшего, а их появление подрывает доверие к научной среде в целом. Низкокачественные публикации могут иметь негативное влияние на общественное здоровье.
Исследования, основанные на неправильно обработанных данных, ошибок анализа или предвзятости, могут привести к ложным выводам, что, в свою очередь, скажется на принятии неверных решений и политик в медицине и здравоохранении. Вред от распространения недостоверной информации может быть особенно значимым в условиях глобальных кризисов, таких как пандемии, когда от качества и надежности данных напрямую зависит жизни миллионов людей. Проблема также усугубляется тем, что некоторые из этих статей публикуются в уважаемых журналах с открытым доступом, которые стремятся соблюдать принципы прозрачности и демократичности научной информации. Однако даже у крупных издателей возникают трудности с качественной проверкой всех поступающих рукописей из-за огромного объема и использования новых технологий генерации текста. Это ставит задачу перед научным сообществом искать новые методы контроля и фильтрации контента, а также повышать культуру публикаций.
Для борьбы с наводнением низкокачественных работ необходим комплексный подход. Во-первых, важно совершенствовать системы рецензирования, включая использование автоматизированных инструментов, способных выявлять шаблонность и признаки машинной генерации текста. Во-вторых, следует увеличивать ответственность авторов и укреплять этические стандарты. В-третьих, важно развивать образовательные программы, которые обучают молодых ученых правильной работе с данными и подготовке качественных научных материалов. В долгосрочной перспективе появление и распространение таких недобросовестных публикаций требуют переосмысления моделей научного обмена информацией.
Возможно, необходимо более тщательно регулировать доступ к открытым базам данных, чтобы предотвратить их злоупотребление. Также стоит рассмотреть развитие механизмов открытого анализа данных и совместного рецензирования, когда сообщество в целом способно оперативно выявлять и обесценивать низкокачественные исследования. Следует отметить, что, несмотря на существующие риски, открытые данные общественного здравоохранения остаются фундаментальным инструментом для прогресса в науке и медицине. Тем не менее, важно сохранять баланс между доступностью информации и качеством научных публикаций, чтобы исследования действительно служили благу общества, а не превращались в формальное наращивание числа работ без содержательного вклада. Одним из перспективных направлений является внедрение технологий искусственного интеллекта не только для генерации текста, но и для его проверки, анализа и оценки достоверности.
Это позволит научным изданиям и организациям более эффективно выявлять и устранять подозрительные публикации, тем самым поддерживая высокие стандарты науки. В заключение можно сказать, что наводнение низкокачественных статей, основанных на данных общественного здравоохранения, — это вызов, который невозможно игнорировать. Он требует объединения усилий исследователей, издателей, технологов и регуляторов для создания устойчивой системы, поддерживающей честность, качество и актуальность научных знаний. Только в таком случае можно обеспечить, чтобы наука оставалась надежным фундаментом для принятия важных решений, направленных на улучшение здоровья и благополучия людей во всем мире.
