Современные технологии искусственного интеллекта стремительно проникают во все сферы жизни, а особенно ощутимо их влияние заметно в научно-исследовательской деятельности. В последние годы AI-чат-боты стали мощным инструментом для обработки и генерации информации, позволяя ученым быстрее формулировать гипотезы, писать статьи и анализировать данные. Однако вместе с очевидными преимуществами появилась и серьезная проблема - систематические искажения и предвзятость в научных публикациях, которые могут оказывать разрушительное влияние на качество и достоверность исследований. Главная особенность AI-чат-ботов заключается в том, что они обучаются на огромных массивов данных, доступных в интернете. Для создания ответов такие системы, как правило, синтезируют информацию из множества источников, не всегда указывая на первоисточники или научные публикации.
По данным, опубликованным в 2025 году, компании, занимающиеся разработкой ИИ, в несколько раз увеличили объем потребляемого ими контента по сравнению с трафиком, который они перенаправляют конечным пользователям к первоисточникам. Это создает серьезную угрозу для научного сообщества, поскольку внимание исследователей и читателей концентрируется не на оригинальных работах, а на обобщениях, формируемых алгоритмами. Отсутствие прозрачной атрибуции и пропорционального цитирования оригинальных исследований ведет к тому, что некоторые научные работы получают чрезмерную популярность, в то время как другие остаются незамеченными. Это искажение литературного ландшафта становится причиной того, что новые исследования начинают опираться на ограниченный и потенциально предвзятый набор источников. В результате нивелируются разнообразие мнений и альтернативных гипотез, что противоречит самой природе научного поиска.
Еще один важный аспект - сам алгоритмический дизайн чат-ботов. ИИ обучается на исторических данных, которые уже содержат человеческие предубеждения, культурные и социальные стереотипы. Поэтому такие системы могут непреднамеренно усиливать эти предвзятости, в том числе по различным научным направлениям и темам. Например, исследования, проведенные в более популярных странах либо написанные на основном языке науки - английском, получают большее внимание в сравнении с работами из других регионов или на других языках. Это усугубляет проблему однобокости и может препятствовать развитию глобального и инклюзивного научного сообщества.
Еще одним негативным последствием становится изменение способов поиска и обработки информации исследователями. Появление AI-чат-ботов позволяет быстро получить краткий ответ без необходимости углубляться в первоисточники. Это, с одной стороны, повышает продуктивность, но с другой - снижает критическое мышление и навык тщательной верификации данных. Некритичное доверие к ответам ИИ способствует распространению научных мифов и ошибок, что в конечном итоге может подорвать доверие к научной методологии в целом. Особенно остро проблема проявляется в контексте публикационного давления на ученых.
Многие исследователи всё больше полагаются на ИИ для улучшения качества своих работ, автоматизации рутинных задач и ускорения подготовки публикаций. Однако при этом часто отсутствуют четкие этические рекомендации и методологические стандарты, регулирующие использование AI-чат-ботов в научном процессе. Это приводит к неоднозначным ситуациям, когда искусственный интеллект не только помогает, но и искажает распространение знаний. Известные мировые эксперты и организации уже поднимают тревогу относительно необходимости создания специальных правил и руководств для интеграции ИИ в науку. Прозрачность использования алгоритмов, обязательное указание источников, а также регулярный аудит и тестирование систем на предмет предвзятости - ключевые направления, на которые стоит обратить внимание.
Только разработка комплексной и скоординированной стратегии позволит минимизировать негативные эффекты и сохранить научные стандарты. Не менее важным остается вопрос об образовательной подготовке исследователей к работе с ИИ. Повышение цифровой грамотности и умение критически анализировать полученную от чат-ботов информацию должны стать неотъемлемой частью академического процесса. Кроме того, ученые должны активно участвовать в разработке и совершенствовании алгоритмов, чтобы сделать их максимально объективными и надежными. В итоге искусственный интеллект и чат-боты открывают огромные возможности для научного прогресса и демократизации доступа к знаниям.
Вместе с тем без должного контроля и осознанного подхода есть риск, что они станут причиной серьезных искажений и предвзятости в научных исследованиях. Наша задача как научного сообщества - научиться использовать потенциал этих технологий, не теряя при этом основные принципы методологии, открытости и разнообразия. Взгляд в будущее требует инвестиций в междисциплинарные исследования, которые объединят экспертов из области ИИ, этики, информационных наук и исследовательской практики. Только комплексный подход позволит выработать эффективные рекомендации и внедрить их в повседневную научную деятельность, обеспечивая справедливость, прозрачность и качество исследований в эпоху цифровой трансформации. .
