ИИ: парадокс публикации в научных журналах

На протяжении последних лет искусственный интеллект (ИИ) продемонстрировал значительный прогресс в области генерации текста, что привело к его активному внедрению в научное сообщество.

Распространение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) привело к значительному увеличению объёма научных публикаций, что, в свою очередь, создало дополнительную нагрузку на редакционные и рецензионные процессы. Редакционная группа журнала Organization Science провела детальный анализ 6957 заявок и 10 389 рецензий, поступивших в период с января 2021 года по февраль 2026 года. Особое внимание было уделено периоду после появления ChatGPT в конце 2022 года, который совпал с резким увеличением количества подаваемых работ и одновременным снижением их качества.

Анализ показал, что после распространения ChatGPT количество заявок возросло на 42%, а к февралю 2026 года использование ИИ при написании статей стало повсеместным. Для оценки степени присутствия машинного текста в публикациях применялся алгоритм Pangram 3.1. Согласно индексу удобочитаемости Флеша, среднее качество изложения к январю 2026 года снизилось на 1,28 стандартного отклонения по сравнению с январём 2021 года, что свидетельствует о значительном ухудшении качества научных материалов.

Статьи с высоким уровнем участия ИИ (свыше 70%) практически не проходили редакционный отбор: в 70% случаев они отклонялись ещё до передачи на рецензирование. В то же время работы с минимальными признаками использования ИИ отклонялись лишь в 43,7% случаев. Вероятность получения запроса на доработку также значительно снизилась с 11,9% до 3,2% при выявлении значительного участия ИИ в подготовке материала.

Важно отметить, что статистическая модель показала, что вероятность отказа сохранялась даже при гладком и стилистически аккуратном изложении, что ставит под сомнение качество научного содержания статей. Рецензии, подготовленные ИИ, оказались менее разнообразными: они чаще фокусировались на теоретических рамках, но уделяли меньше внимания данным, методам и результатам экспериментов. Авторы подчёркивают, что алгоритмы пока не позволяют с абсолютной уверенностью идентифицировать влияние ИИ на тексты, поэтому выводы основаны на общих тенденциях.

Однако учёные отмечают, что ИИ не обязательно наносит вред науке. В крупном эксперименте, проведённом группой Джеймса Эванса (James Evans), исследователи оценивали идеи, предложенные языковыми моделями. В результате 6749 учёных предоставили более 25 тысяч оценок, сравнивая новизну, практическую ценность и правдоподобие гипотез. Популярные языковые модели часто предлагали схожие идеи, тогда как более продвинутые модели демонстрировали истинную новизну.

ИИ-рецензенты также часто расходились во мнениях с профессиональными экспертами-людьми. Модель Qwen3-14B, специально обученная на рецензиях, подготовленных учёными, показала превосходство над универсальными моделями до 27%, подтверждая её эффективность в роли рецензента.

Таким образом, ИИ уже помогает ускорять процессы поиска данных, написания программ и подготовки текстов. Однако без человеческого контроля и пересмотра системы оценки научной работы, его использование может привести к неконтролируемому росту числа публикаций без существенного увеличения объёма новых знаний.

Источник: ft.com

Понравилась ли Вам статья?