ИИ помогает учёным публиковать больше статей, но снижает их качество

Исследование Корнеллского университета показало, что инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, помогают учёным публиковать значительно больше научных работ, особенно тем, для кого английский не является родным языком. Однако рост числа отполированных, но малосодержательных статей затрудняет поиск по-настоящему важных исследований.

ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, помогают учёным публиковать гораздо больше статей, особенно тем, кто ранее сталкивался с языковыми барьерами. В то же время поток отполированных, но малозначимых работ усложняет поиск действительно важных исследований. Credit: Shutterstock

Учёные проанализировали более 2 миллионов статей, размещённых с января 2018 по июнь 2024 года на платформах arXiv, bioRxiv и Social Science Research Network (SSRN). Используя детектор, они выявили работы, вероятно написанные с помощью больших языковых моделей (LLM).

Результаты показали заметный рост продуктивности. На arXiv авторы, использующие ИИ, публиковали примерно на треть больше статей. На bioRxiv и SSRN прирост превышал 50%. Наибольший эффект наблюдался у учёных из азиатских институтов, чья продуктивность выросла на 43–89%.

Это очень распространённая картина в разных областях науки — от физики и компьютерных наук до биологии и социальных наук. Происходит серьёзный сдвиг в нашей экосистеме, который требует самого пристального внимания, особенно от тех, кто принимает решения о том, какую науку поддерживать и финансировать.

— сказал доцент информатики Ян Инь.

Исследование также выявило новую проблему для рецензирования. В статьях, написанных людьми, более сложный и ясный язык часто коррелировал с высоким качеством и вероятностью принятия журналом. Однако для статей, созданных с помощью ИИ, эта связь нарушилась: даже работы с высокими баллами за сложность письма реже принимались к публикации. Это указывает на то, что отполированный язык больше не является надёжным индикатором научной ценности.

Исследователи подчёркивают, что их выводы носят наблюдательный характер. Следующим шагом станут контролируемые эксперименты для установления причинно-следственных связей.

Исследование «Scientific production in the era of large language models» было опубликовано 18 декабря в журнале Science.