С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) в разных сферах человеческой деятельности, в том числе и науки, меняются не только методы оценки научных исследований, но и подходы к написанию, рецензированию и публикации статей. Сегодня многие престижные журналы и дистрибуционные платформы используют системы на базе ИИ для предварительной проверки рукописей. Задачи таких систем — оценить качество, оригинальность и соответствие установленным стандартам, а также выявлять возможные плагиаты и ошибки. Несмотря на очевидные преимущества, появление этих технологий спровоцировало и новые вызовы, один из которых — скрытая манипуляция контентом статей с целью «обмануть» ИИ и получить более благоприятный отзыв при рецензировании. Недавние исследования и публикации, включая статью Nature от июля 2025 года, подробно освещают эту проблему, раскрывая, как ученые используют «скрытые сообщения» в своих статьях.
Такие сообщения зачастую размещаются в виде текста белого цвета, практически незаметного невооруженному глазу, или в виде мелкого шрифта, который виден только при использовании специальных сканирующих программ и алгоритмов ИИ. В результате эти укромные фразы или инструкции встроены в научные работы для манипуляции искусственным интеллектом, преследуя цель получить положительную экспертную оценку. Это явление не просто эксперимент отдельной группы ученых — оно приобретает масштабы, вынуждая платформы предлагать меры по выявлению и удалению подобных материалов с препринт-серверов. Появляются серьезные вопросы относительно этических стандартов научной деятельности и надежности рецензирования с помощью ИИ. Использование скрытого текста и сообщений, адресованных исключительно машинам, подрывает доверие к системе экспертной оценки и может исказить научный процесс в целом.
Истоки подобного явления связаны с растущим давлением на исследователей публиковать результаты в престижных изданиях, где конкуренция чрезвычайно высока. В условиях ускоренного цикла публикаций и ограниченного времени на рецензирование многие ученые ищут способы оптимизировать шансы на одобрение работы. Именно это стимулирует использование недобросовестных методов, включая внедрение секретных инструкций для ИИ. С технической стороны данные спрятанные сообщения — это особый вид «бот-инжиниринга» (prompt engineering), когда авторы формируют текст таким образом, чтобы машины воспринимали его иначе, чем человек. Для ИИ скрытые инструкции могут означать «переквалифицировать» оценку, подчёркивать сильные стороны исследования, игнорировать слабости или требовать более мягкого подхода к критике.
В свою очередь, люди обычно не замечают подобных манипуляций, что создает серьезный риск искажения восприятия качества научной работы. Последствия таких действий для академической среды многогранны. Во-первых, это ставит под сомнение объективность и транспарентность научного процесса. Если ИИ становится уязвимым к манипуляциям, ценность машинного рецензирования снижается. Во-вторых, талантливые и честные ученые оказываются в невыгодном положении по сравнению с теми, кто использует подобные «хитрости».
Еще одним аспектом проблемы становится техническая сторона контроля. Как выявлять «скрытые» послания в текстах, которые стараются быть незаметными для человеческого глаза? Большинство традиционных инструментов анализа и модерации контента не способны распознавать подобные приемы. В ответ на сложности с выявлением подобных манипуляций несколько платформ объявили о планах по удалению статей с подобным скрытым контентом с препринт-серверов, а также разработке новых алгоритмов, способных обнаруживать необычные паттерны текста. Кроме того, обсуждается необходимость внедрения более жестких правил этики публикаций и повышения информированности исследователей об ответственности за честность научных исследований. Интересный аспект раскрывает социальный и культурный контекст этого явления.
В традиционной научной среде главным критерием оценки исследовательской работы является качество представленных данных, строгость методологии и новизна результатов. Появление новых технологий изменяет эти устои, заставляя адаптироваться как ученых, так и само сообщество. Важно обеспечить баланс между инновационным использованием ИИ для эффективности рецензирования и сохранением высочайших этических стандартов. Среди возможных путей решения проблемы выделяют активное взаимодействие экспертов в области ИИ, работников издательств и научного сообщества. Создание специализированных инструментов для выявления аномалий в тексте, повышение прозрачности в процессе рецензирования, а также образовательные инициативы, направленные на продвижение ответственной науки, являются ключевыми направлениями на ближайшее будущее.
Кроме того, стоит обратить внимание на тенденции разработки ИИ-систем, способных не только анализировать текст по формальным признакам, но и глубже понимать смысл информации и контекст, что поможет снизить уязвимость к манипуляциям. В контексте более широкой картины развития науки интеграция ИИ в рецензирование остается неизбежной и полезной тенденцией. Она позволяет ускорить процесс обработки сотен и тысяч статей, снизить затраты времени и ресурсов. Однако данный опыт с «скрытыми сообщениями» служит напоминанием о необходимости постоянного совершенствования технологий и форматов взаимодействия человека и машины. Эти вызовы проясняют важность прозрачности, честности и доверия в научной деятельности, которые должны быть фундаментом для какого бы то ни было технического прогресса.
В конечном итоге эффективная система рецензирования строится на сочетании инновационных инструментов и высокой этики исследователей. Предотвращение и противодействие скрытым манипуляциям будет тем элементом, который позволит сохранить надежность и объективность научных публикаций в эпоху ИИ. Таким образом, хотя практика сокрытия сообщений для обмана искусственного интеллекта в рецензировании научных статей вызывает беспокойство, она одновременно способствует развитию методов борьбы с недобросовестным поведением и улучшению качества научной коммуникации. Внимательное отношение и совместные усилия академического сообщества и технологических компаний смогут превратить вызовы времени в возможности для укрепления науки и доверия к ней.
