Парадоксально звучит, но это насущная проблема современного студента, аспиранта и преподавателя, от которых требуется обязательное написание определенного количества научных статей в год. Соблазн воспользоваться услугами нейросети велик, однако, на самом деле, ожидаемый результат оказывается совершенно неудовлетворительным, особенно в гуманитарных науках. Кажущаяся простота написания научных статей по определенному алгоритму приводит к иллюзии о том, что ИИ способен легко с этим справиться и заменить настоящего ученого-исследователя. Но я как главный редактор журнала "Медиакультура" (РИНЦ), член редколлегии журнала "Наука телевидения" (WoS, ВАК), рецензент журналов "Культура и искусство", "Философия и культура" издательства NotaBene (ВАК), член редколлегии сетевого журнала "Телекинет" (РИНЦ) хочу предостеречь от этой ошибки.
С чем ИИ может и не может справиться?
В требованиях к научным статьям всегда есть несколько обязательных правил, которые необходимо соблюдать авторам, чтобы текст был опубликован. Во-первых, традиционно статья должна сопровождаться аннотацией, ключевыми словами и списком литературы. Во-вторых, по структуре статья должна быть разбита на введение, смысловые разделы и заключение. Во введении должны быть сформулированы отдельными тезисами следующие пункты:
Актуальность и новизна…
Цели и задачи исследования…
Методы исследования…
Степень разработанности проблемы (обзор фундаментальных источников и современных исследований по теме за последние 5 лет)…
Если формулировать эти пункты с помощью ИИ, то они будут звучать очень формально, банально и очевидно, а в целом бессмысленно, как набор слов. Так, например, в гуманитарных науках методами чаще всего являются философские или культурологические концепции, сравнительный и контекстуальный анализ, иногда привлекаются статистические данные и количественные исследования. Нейросеть может выдать список методов, но применить их для анализа конкретного материала не сможет, а если заявленные методы не будут соответствовать дальнейшему исследованию - статья не будет отвечать требованиям научности, предъявляемым всеми рецензируемыми изданиями.
Вот где ИИ может помочь - это в поиске источников и современных исследований по теме, но нужно быть осторожными - ссылки необходимо проверить, так как нейросеть часто обманывает и дает неверные данные. Кроме того, прочитать эти источники и исследования стоит самим, чтобы иметь представление об уровне изученности проблемы, иначе рецензент укажет вам на то, что вы "изобретаете велосипед".
Самая трудоемкая работа - это поиск цитат с указанием источников и страниц (это обязательное условие, все статьи проверяются на плагиат). Казалось бы, вот здесь то ИИ должен точно помочь! Но не тут-то было, поскольку, как я уже говорила, он частенько подсовывает неверную информацию, дает ссылки на несуществующие источники. Выход такой: нужно ему "скормить" нужную вам литературу, тогда он будет искать и выдавать правильные цитаты. Однако прочитать эту литературу вам нужно предварительно самим, чтобы понимать общий смысл цитируемого источника, иначе очень легко попасть впросак - сослаться на что-то, вырванное из контекста. А рецензент, знающий этого автора, очень легко поймет, что вы абсолютно не в курсе его взглядов и концепций.
Как рецензент отличает ИИ от человека?
Дело в том, что ИИ правильно формулирует текст с точки зрения построения предложений, но не смысла. Ученому, занимающемуся научными проблемами по определенной тематике, очень легко отличить сгенерированный текст от осмысленного анализа. ИИ не может передавать смыслы, он не генерирует новые идеи, а также не способен анализировать эмпирический материал в контексте каких-либо концепций. Кроме того, ИИ не обладает системным взглядом на научную проблематику, а выдает фрагментарную информацию, поэтому не стоит на него в этом полагаться. Научный взгляд на проблему - это всегда системный взгляд, то есть любое явление рассматривается как элемент структуры, процесса или закономерности. Всегда понятно, обладает ли автор таким системным представлением, демонстрирует ли широкие знания и понимание вопроса в контексте эволюции культуры, например.
В человеческих текстах тоже бывают недостатки, на которые указывает рецензент: нелогичность выводов, отсутствие новизны или анализа, недостаточность опоры на фундаментальные исследования и т.д. Однако особенность сгенерированного текста в том, что в нем нет осмысленной интерпретации тех или иных исследуемых феноменов. Текст ИИ отличается зацикленностью на одном и том же, только разными словами: повторяющимися фразами, которые не добавляют понимания, а постулируют нечто очевидное, что не нужно доказывать. Кроме того, нейросеть может выдать наоборот слишком идеальный текст, если речь идет о подборе фактологической информации.
Сейчас многие пользуются программами, которые маскируют текст ИИ так, чтобы Антиплагиат не смог определить, сгенерирован он или нет. Программу обмануть можно, но не рецензента, который пока мыслит по-человечески (посмотрим, что будет дальше:)).
Для настоящей научной работы важна формулировка гипотезы исследования - это тезис, который доказывается или опровергается в заключении. Как известно, ИИ работает с тем, что вложил в него человек, соответственно он может только компилировать, но не изобретать что-то новое. А поскольку целью любого научного исследования является либо создать новую концепцию, либо предложить новую интерпретацию каких-либо современных явлений, либо раскрыть новые аспекты проблемы, нейросеть не может с этим справиться. Она, конечно, может что-то сымитировать, создать иллюзию чего-то нового, но читает то этот текст специалист, поэтому он легко отличает симулякр от истины.
Какова ваша мотивация?
Мне всегда интересна мотивация людей, которые пытаются что-то имитировать вместе того, чтобы делать это по-настоящему, принося пользу и самому себе, и обществу. Многие имитируют, что они работают, любят и в целом живут. Такая привычка формируется с детства, когда в школе приучают к формализму, а не творчеству. Например, мне никогда не было понятно, почему некоторые студенты, заплатив за учебу немалые деньги, не ходят на занятия. Примерно тоже самое с написанием научных статей с помощью нейросетей: для чего использовать и тем самым обучать ИИ интеллектуальной и творческой деятельности, когда главный смысл человеческой жизни - развивать себя и свой интеллект?
Нейросети необходимо использовать как инструмент, который позволяет сократить время. Например, поиск необходимых ссылок на литературу часто отнимает много времени: особенно в журналах, индексируемых Web of Science или Scopus, где необходимо цитировать не менее 5 источников на иностранном языке. Для облегчения этой задачи уже появляются программы, которые выдадут вам ссылки на нужные статьи по теме, зарегистрированные в академических базах. Однако это не значит, что следует использовать их формально, так как важнее почитать, какие исследования уже проводились по данному вопросу, чтобы обогатить ваши знания и сделать работу более актуальной.
Мы часто сетуем на то, что гуманитарная наука дискредитирована из-за огромного количества бесполезного "шлака", создаваемого многочисленными работниками вузов, которые пишут статьи главным образом для отчетов. С появлением ИИ следует признать, что количество подобного материала будет расти невообразимыми темпами, к тому же в этот лавинообразный процесс включаются сгенерированные тексты диссертаций, дипломных и курсовых работ.
С точки зрения культуролога, могу лишь констатировать, что все это симптомы заката цивилизации и самоуничтожения себя как вида - и это уже не из области научной фантастики. Поэтому мотивация здесь абсолютно очевидна - хочу ли я вообще остаться человеком? Все, что связано с образованием, творчеством, культурой, гуманитарным знанием - это человеческое, так давайте будем его сохранять!