Штучний інтелект суттєво підвищив обсяг наукових публікацій, проте якість досліджень почала знижуватися.

Інструменти штучного інтелекту значно підвищили наукову продуктивність у глобальному масштабі, проте водночас ускладнили процес ідентифікації справжніх наукових досягнень від добре оформлених, але малозмістовних публікацій. Ці висновки містяться в новому дослідженні, проведеному в Корнельському університеті і опублікованому в журналі Science.

Науковці виявили, що після запуску ChatGPT в кінці 2022 року, дослідники, які почали застосовувати великі мовні моделі (LLM), стали публікувати на 50% більше робіт. Найзначніший вплив спостерігався серед авторів, для яких англійська не є їхньою першою мовою, що може суттєво вплинути на глобальну диспропорцію в науковій продуктивності між різними регіонами.

Водночас редактори наукових журналів повідомляють про зростання кількості добре написаних робіт, які не несуть суттєвої наукової новизни. Це створює розрив між якістю викладу та реальним науковим внеском, ускладнюючи рецензування, ухвалення рішень щодо фінансування та оцінку досліджень загалом.

Група дослідників з Корнелла провела аналіз більш ніж 2 мільйонів препринтів, які були опубліковані в період з 2018 по 2024 роки на ресурсах arXiv, bioRxiv та SSRN. Застосувавши спеціально розроблену модель, вчені визначили, які з цих робіт, ймовірно, були створені за допомогою штучного інтелекту, і дослідили, як змінилася продуктивність авторів до і після використання таких технологій.

Дослідження виявили, що на arXiv автори, які використовують штучний інтелект, публікують приблизно на третину більше статей. Водночас на платформах bioRxiv і SSRN цей показник перевищує 50%. Для вчених з азійських установ приріст коливався від 43% до майже 90%.

Водночас з'ясувалося, що для статей, створених із допомогою ШІ, високий рівень мовної складності вже не корелює з імовірністю прийняття до журналу. На відміну від "людських" текстів, добре написані AI-статті частіше відхилялися, що, на думку авторів, свідчить про знецінення стилю як індикатора наукової якості.

Науковий керівник Їань Їнь зазначає, що наукова екосистема зазнає суттєвих трансформацій, які вимагають ретельного вивчення з боку редакцій, університетів та фінансуючих організацій. У майбутньому команда має намір проводити експериментальні дослідження, щоб більш точно визначити вплив штучного інтелекту в порівнянні з іншими факторами.