Искусственный интеллект (ИИ) уже давно перестал быть лишь футуристической идеей и стал неотъемлемой частью научной деятельности. Особенно это заметно на примере 1800 исследователей, которые приняли участие в опросе, организованном платформой Paperpile в начале 2025 года. Их опыт и мнения отражают современные тенденции использования ИИ-инструментов в науке и дают важное понимание о том, как эти технологии меняют методы работы учёных и исследователей во всём мире. Одним из ключевых итогов этого исследования стало признание ChatGPT как лидирующего инструмента среди ИИ-сервисов, используемых в научной сфере. Данный чат-бот значительно опережает своих конкурентов, в том числе платформу Gemini, с почти трёхкратным превосходством по частоте использования.
Ученые, как и широкая аудитория, выбирают именно этот инструмент за его универсальность, доступность и высокий уровень алгоритмической поддержки. Однако наряду с популярностью универсальных решений, научное сообщество не забывает и о специализированных сервисах, таких как Perplexity, NotebookLM, а также современных приложениях для AI-поиска литературы, которые акцентируют внимание на проверяемости и прозрачности цитирования, что особенно важно для академической среды. Значительная часть респондентов отмечает использование ИИ именно для работы с научной литературой. Здесь наиболее востребованной функцией является автоматическое резюмирование статей — процесс, который ранее требовал больших временных затрат и глубокого погружения в текст. Современные модели, в том числе и новые поколения с расширенным контекстом, демонстрируют впечатляющие способности к лаконичному и точному извлечению сути сложных текстов.
Это сокращает время на изучение первоисточников и позволяет исследователям сконцентрироваться на интерпретации данных и разработке новых гипотез. Парни, трудящиеся над улучшением пользовательского опыта, неоднократно подчеркивали, что для развития технологий автоматического резюмирования нельзя использовать шаблонный подход. Для учёных важно иметь возможность настраивать параметры создаваемых резюме в зависимости от области знания, стадии карьеры и контекста использования информации. Такая гибкость сделает инструменты более ценными и релевантными для повседневной работы исследователей. Кроме того, поиск и открытие релевантных научных публикаций — ещё одна сфера, где ИИ показывает огромный потенциал, хотя и сталкивается с определёнными ограничениями.
Несмотря на известные проблемы, такие как галлюцинации в ответах и задержка обновления информации из-за отсроченного обучения моделей, современные чат-боты активно внедряют функции веб-поиска и углублённого исследования. Это позволяет получать более свежие и проверенные данные, которые необходимы при работе с быстро меняющимися областями науки. Интересно, что даже среди исследователей, которые пользуются ИИ, мало кто выбирает «быстрые» и простые решения типа ChatPDF, предназначенные для общения с единственным документом. Подлинное научное мышление требует интеграции и синтеза информации из множества источников, и запросы к искусственному интеллекту в этом направлении становятся всё более комплексными. Поэтому инструменты, способные обрабатывать большие объёмы литературы с сохранением точности ссылок и контекста, всё больше занимают центральное место в научных экосистемах.
Для многих учёных также важна возможность работать с полнотекстовыми статьями, в том числе с закрытым доступом. В этом плане ИИ сталкивается с серьезными барьерами, связанными с авторскими правами и ограничениями публикаций. Тем не менее некоторые сервисы уже начинают налаживать сотрудничество с издательствами, чтобы легально получить доступ к таким материалам. Одновременно усиливаются возможности для загрузки личных коллекций исследователями, что расширяет способность ИИ анализировать источники с учётом индивидуальных потребностей. Особого внимания заслуживают языковые функции ИИ, которые помогают улучшать качество текста, переводить работы на другие языки и поддерживать глобальную научную коммуникацию.
Для многих учёных из стран с неанглоязычной средой это становится настоящим облегчением, способствуя более активному участию в международных дискуссиях и публикациях. Отчёты подтверждают, что такие инструменты пользуются большой популярностью именно в этих группах, позволяя нивелировать языковые барьеры и сконцентрироваться на сути научного труда. Интересен и ещё один аспект — использование ИИ в качестве партнёра для глубокого критического анализа собственных исследований и подготовленных рукописей. Современные модели становятся способны давать разумные, аргументированные и конструктивные рецензии, что значительно ускоряет процесс подготовки статей к публикации и повышает их качество. Однако эффективное применение таких возможностей требует выбора подходящей модели — современных и «умных» алгоритмов вроде OpenAI o3 или Gemini 2.
5 Pro. Тем не менее, мнение об ИИ в научной среде далеко не однозначно. В сообществе Paperpile наблюдается небольшая, но значительно выраженная группа ученых, настроенных против интеграции ИИ-инструментов в академический процесс. Их аргументы разнообразны и включают обеспокоенность по поводу неточностей и ошибок ИИ, возможной утраты навыков у молодых исследователей, этических дилемм, связанных с авторским правом, а также возможных негативных экологических и социальных последствий. Компания Paperpile, разработавшая опрос и продолжающая развитие собственных продуктов с учётом этих тенденций и настроений, сосредоточена на том, чтобы предоставлять пользователям полный контроль над внедрением ИИ.
Пользователи смогут сами решать, хотят ли они активировать AI-возможности и какие именно функции использовать. Такой подход уважает разнообразие мнений и позволяет сочетать традиционные методы с инновационными технологиями. Будущее ИИ в науке обещает быть захватывающим и неоднозначным. Уже сегодня видно, что эти технологии меняют научный ландшафт, делая процессы поиска, анализа, написания и рецензирования статей более эффективными и доступными. От исследователей требуется вырабатывать новые навыки взаимодействия с ИИ, а разработчикам — внимательно слушать сообщество и создавать инструменты, которые действительно отвечают потребностям учёных.
Важно помнить, что ИИ — это прежде всего инструмент, который должен служить углублению знания и ускорению прогресса, а не заменять человеческое мышление и творческий подход. При этом роль ответственного использования технологий и сохранения этических норм в науке приобретает особое значение в эпоху активного цифрового преобразования. По мере развития, ИИ продолжит быть одной из движущих сил научных открытий, если удастся успешно интегрировать технологии в привычные рабочие процессы, сохраняя баланс между инновациями и традициями.
