В последние годы искусственный интеллект стремительно внедряется в различные сферы науки и бизнеса, открывая новые возможности для автоматизации и повышения эффективности. Однако его повсеместное использование в подготовке заявок на научные гранты внезапно стало причиной серьезного беспокойства в научном сообществе, особенно в Национальных институтах здравоохранения США (NIH). Организация, отвечающая за финансирование биомедицинских исследований, в июле 2025 года выпустила официальное заявление с просьбой к исследователям ограничить использование генеративных ИИ-инструментов при создании заявок на гранты. Это связано с резко возросшим числом заявок, которые либо частично, либо полностью разработаны при помощи искусственного интеллекта, что ставит под сомнение их оригинальность и качество. NIH подчеркнул, что заявки, существенно подготовленные с помощью ИИ, не будут рассматриваться как оригинальные научные предложения.
В случае обнаружения такого использования уже после присуждения гранта возможны серьезные последствия, включая отозвание финансирования, приостановку проектов или даже увольнение исследователей. Подобная жесткая позиция объясняется не только необходимостью поддержки честности и профессионализма в научной деятельности, но и значительным увеличением нагрузки на сотрудников NIH, отвечающих за рассмотрение заявок. Стремительный рост числа заявок, порожденных генеративным ИИ, угрожает перегрузить систему экспертизы, снизить качество оценки и затруднить справедливое распределение грантов. Уникальность, авторский вклад и глубокая научная проработка — ключевые критерии, на которые опирается NIH при оценке заявок. Однако массовое использование ИИ позволяет отдельным исследователям подать десятки и даже более сорока проектов за один раунд подачи, что далеко выходит за пределы обычных шести заявок в год на ученого.
Такая тенденция не только нагружает службу экспертизы, но и создает угрозу научной экосистеме в целом. Более того, появление подобных программных продуктов создало новые вызовы, связанные с возможностью плагиата, подделкой ссылочных данных и вообще фальсификацией научных идей, что NIH также подчеркнуло в своих предписаниях. Помимо внутренних сложностей, NIH сталкивается с проблемой кадрового дефицита и политическими изменениями в структуре научного управления, что дополнительно осложняет эффективное реагирование на новые вызовы. Важно отметить, что запрет NIH касается исключительно заявок, существенная часть которых создана генеративными ИИ-инструментами. Использование искусственного интеллекта в ограниченных задачах, например для подготовки технической документации или помощи с форматированием, допускается.
Главное, чтобы финальная исследовательская идея и научный подход принадлежали непосредственно заявителю. Такая позиция свидетельствует о желании сохранить научную этику и качество исследований, не отказываясь при этом от положительных возможностей, которые предлагает ИИ при грамотном и частичном применении. Аналогичные проблемы с генеративным ИИ сегодня испытывают не только государственные исследовательские учреждения, но и множество других отраслей, где требуется оценка большого объема креативного контента. Открытые проекты с открытым исходным кодом, академические издательства, журналистика, веб-поиск и социальные сети также сталкиваются с наплывом низкокачественной информации, созданной массово автораматизированными системами. Эту проблему сложно решить, поскольку человеческие ресурсы и время на контроль материала ограничены, а качество автоматической генерации далеко от идеала.
В ответ некоторые компании, работающие с искусственным интеллектом, уже внедряют рекомендации и правила, ограничивающие использование ИИ в процессе подачи заявок или претендентных материалов. Например, известный разработчик ИИ Anthropic первоначально запрещал использование генеративного ИИ при подаче заявок на работу, стремясь проверить подлинность навыков и коммуникаций кандидатов. Позже компания смягчила свои требования и предложила использовать ИИ лишь там, где это оправдано, для раскрытия уникальной личности соискателя. Возвращаясь к ситуации в NIH, четко прослеживается стремление организации не потерять автентичность и научное реноме, поддерживая при этом баланс между инновациями и строгими требованиями к оригинальности. Во многом это отражает настороженное отношение к чрезмерному распространению генеративного ИИ, которое может снизить качество и достоверность научных исследований.
