В последние годы научный мир столкнулся с беспрецедентным явлением — волной публикаций, созданных с помощью технологий искусственного интеллекта. Количество научных статей, а особенно медицинских и биомедицинских исследований, резко возросло благодаря использованию алгоритмов генерирования текста, основанных на больших языковых моделях. На первый взгляд такой прогресс кажется захватывающим — технологии помогают ускорить подготовку рукописей, сократить время исследований и даже открыть новые горизонты для анализа данных. Но, к сожалению, за этой упрощённостью и быстротой стоит угроза качеству науки и объективности публикуемой информации. Проблема заключается в том, что тысячи статей создаются по формульному шаблону, основываясь на общедоступных базах данных, без глубинного анализа и экспертной оценки.
Такие «формальные» работы зачастую написаны машиной с минимальным вмешательством человека и практически не представляют инновационной научной ценности. Их целью может быть лишь наращивание количества публикаций для личного или корпоративного престижа, повышение числа цитирований или выполнение заказов бумажных фабрик — компаний, специализирующихся на массовом выпуске научных текстов по коммерческой модели. Результатом становится засорение научных журналов низкокачественным контентом, который вводит в заблуждение академическое сообщество и широкую общественность. Научные данные и выводы, не прошедшие тщательной проверки, способны дестабилизировать систему принятия решений в медицине, биологии и других сферах. Особенно тревожным этот феномен становится в условиях пандемий или других кризисов, когда от достоверности и оперативности информации зависит жизнь миллионов людей.
Одним из ключевых факторов, способствующих распространению таких статей, является доступность больших открытых медицинских и биологических баз данных. Эти хранилища информации служат своеобразным сырьём для ИИ, который по заданным алгоритмам и шаблонам формирует новые публикации. При этом сами базы не виноваты — их задача именно в том, чтобы обеспечивать исследователей данными. Проблема в том, как именно эти данные обрабатываются и используется ли при этом критический анализ и экспертное мнение. Эксперты отмечают, что массовое появление подобных «роботизированных» исследований связано с достижениями в области больших языковых моделей.
Созданные такие модели для генерации текста в ответ на запросы, приветствуются во многих сферах. Однако академическая сфера столкнулась с вызовом — как отделить полезный инструмент для написания от способа автоматизированного создания бесполезных или даже искажённых исследований. Параллельно с ростом AI-генерируемых публикаций увеличивается количество случаев аннулирования и отзыва статей. Ретракции — исключение некачественной работы из научного пространства — становятся обычным явлением. Последствия этого процесса двояки: с одной стороны, демонстрируется работа системы контроля качества, с другой — репутация научных журналов и институтов страдает из-за инфильтрации фальшивого контента.
Для борьбы с этим явлением научное сообщество ищет эффективные решения. Во-первых, всё больше изданий вводят обязательное декларирование об использовании искусственного интеллекта при подготовке рукописей и требуют раскрытия источников данных и методик обработки. Во-вторых, разрабатываются специальные алгоритмы и программные инструменты для выявления AI-сгенерированных текстов и плагиата. Третьим направлением является повышение стандартов и требований к экспертной рецензии, чтобы автоматизированные публикации не проходили незамеченными. Важную роль играет просвещение и этическое воспитание научных сотрудников.
В эпоху цифровых технологий особенно важно поддерживать высокие стандарты честности и уважения к научной методике. Грамотное и ответственное использование ИИ может приносить огромную пользу, участвуя, например, в аналитике данных, трансформации информации и создании научно-популярных материалов. Но замена живого автора и эксперта машиной, неспособной к творческому подходу, ведёт к деградации научных публикаций. Нельзя забывать и экономический аспект проблемы. Бумажные фабрики, зачастую связанные с фальсификацией данных и мошенничеством, используют технологии искусственного интеллекта для массовой генерации статей, которые потом продаются исследователям или институциям, стремящимся к количественному росту публикаций.
Это подрывает доверие к научной системе и дезориентирует тех, кто ищет достоверные источники информации. В конечном итоге будущее научной литературы зависит от гармоничного сочетания инновационных технологий и строгих традиций научного метода. Необходимо разрабатывать и внедрять инструменты, которые помогают минимизировать риск публикации низкокачественных исследований, одновременно не ограничивая прогрессивные возможности цифровой эпохи. Мир стоит на пороге переосмысления публикационной практики, требующей пересмотра и адаптации к новым реалиям. Только сбалансированный подход и коллективные действия научного сообщества могут обеспечить развитие науки, сохраняя при этом её фундаментальные ценности — объективность, прозрачность и проверяемость.
Таким образом, феномен наводнения научной литературы AI-генерируемыми статьями стал серьёзным вызовом для современности. Осознание проблемы и мобилизация ресурсов для её решения помогут превратить искусственный интеллект в помощника, а не врага науки.
