Научное сообщество демонстрирует серьезный рост в области публикаций, и этому во многом способствуют достижения в развитии искусственного интеллекта. Недавнее исследование выявило, что ученые, применяющие большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, начинают публиковать гораздо больше статей в самых различных научных областях. Эта технология также способствует выравниванию возможностей для исследователей, чей родной язык не является английским.
Распространение ИИ в научных исследованиях вызывает опасения относительно качества работ и риска создания неверных фактов. Однако новый анализ также продемонстрировал, что статьи, составленные с использованием LLM, сложнее лингвистически, что вызывает больше доверия к публикации, и характеризуются более обширными ссылками на источники.
Чтобы количественно оценить влияние ИИ на публикации, исследователи из Корнельского университета и Калифорнийского университета в Беркли проанализировали почти 2,1 миллиона аннотаций, опубликованных на трех крупных препринт-серверах с января 2018 по июнь 2024 года. Эти аннотации были размещены до рецензирования.
В ходе анализа команда использовала GPT-3.5 Turbo-0125 для создания версий аннотаций, опубликованных до 2023 года, с привлечением ИИ. Затем текст, созданный ИИ, подвергался анализу на предмет отличительных особенностей по сравнению с текстом, написанным человеком. На основе этих наблюдений был разработан алгоритм для сканирования новых статей в поисках схожих признаков, чтобы определить, какие работы созданы с помощью ИИ. Также исследователи отслеживали авторов во времени для измерения изменений в их публикационной активности.
Исследование показало, что применение ИИ значительно увеличивает научную продуктивность. Наиболее резкий рост был зафиксирован в социальных и гуманитарных науках, где производительность увеличилась на 59,8%, в биологии — на 52,9%, а в физике и математике — на 36,2%. «Внедрение LLM напрямую связано с повышением научной продуктивности», — подчеркнули исследователи.
Особенно примечательно, что в странах, где не говорят по-английски, производительность исследователей возросла значительно. Ранее высокие требования к уровню английского языка создавали трудности для таких ученых, но теперь благодаря помощи ИИ в некоторых случаях их продуктивность увеличилась на 89%.
Тем не менее авторы предупреждают о возможных проблемах с качеством, связанным с ИИ. Хотя машины могут придавать научным работам более профессиональный вид, это может быть обманчиво. Как показывает практика, часто стиль текста, сгенерированный ИИ, может скрывать слабые идеи. Важно помнить, что оценка качества научной статьи не должна основываться исключительно на уровне лексики и стиля.
Авторы подчеркивают, что необходимо переосмыслить методы оценки научных текстов, так как традиционные подходы теряют свою эффективность. Они рекомендуют усилить проверки в научных учреждениях и внедрить специализированные программы для дифференциации текстов, созданных человеком и машиной, для обеспечения научной добросовестности.
Результаты исследования опубликованы в журнале Science.
Изображение: фрипик
