ИИ резко увеличивает научную продуктивность, но качество проседает
Использование языковых моделей позволило учёным публиковать на 30–50% больше статей, особенно неанглоязычным, но отполированный ИИ-текст перестал быть надёжным индикатором научной ценности, затрудняя рецензирование и оценку исследований
Короткое резюме
Исследование Корнеллского университета, опубликованное в журнале Science, показало, что массовое внедрение больших языковых моделей (LLM) привело к значительному росту научной продуктивности: учёные, использующие инструменты искусственного интеллекта для написания, публикуют на 30% (arXiv) до более чем 50% (bioRxiv, SSRN) больше препринтов. Наибольший прирост наблюдается у исследователей, для которых английский не является родным, что может со временем сместить глобальные центры научного производства в сторону регионов, ранее ограниченных языковым барьером.
Однако вместе с ростом количества возникла серьёзная проблема: отполированный текст, созданный с помощью искусственного интеллекта, перестал быть коррелирован с реальной научной ценностью работы. В то время как для написанных человеком статей более сложный и ясный язык традиционно указывал на более высокое качество и чаще приводил к принятию в журналы, для статей, созданных с помощью искусственного интеллекта, эта связь нарушилась — даже тексты с высокими баллами сложности реже принимались рецензентами. Это создаёт трудности для редакторов, рецензентов и фондов, которые полагались на языковые сигналы при оценке.
Исследование также отметило потенциальную пользу искусственного интеллекта для расширения научного кругозора: поиск через Bing Chat чаще находил новые и релевантные книги, чем традиционные инструменты, что может способствовать междисциплинарности. Учёные подчёркивают необходимость обновления политик научной оценки в эпоху искусственного интеллекта и планируют дальнейшие экспериментальные исследования причинно-следственных связей.
Резкий рост продуктивности
Использование LLM увеличило количество публикуемых препринтов на 30–50%, причём наибольший эффект наблюдается у учёных из неанглоязычных стран (прирост до 89,3%)
Разрыв между формой и содержанием
Высокое качество письма, традиционно служившее индикатором научной ценности, перестало быть надёжным сигналом для работ, написанных с помощью искусственного интеллекта; такие статьи реже принимаются журналами, несмотря на хороший язык
Потенциал для демократизации науки
Инструменты искусственного интеллекта могут снизить языковой барьер и сместить глобальные центры научной продуктивности, а также расширять круг цитирования, предлагая более новые и разнообразные источники
Вызов для научной системы
Рост объёма текстов и потеря доверия к языку как маркеру качества создают серьёзные проблемы для рецензирования (peer review), оценки исследований и распределения финансирования, требуя обновления политик
Текст сгенерирован с использованием ИИ
