Вам не кажется, что научные заголовки в последнее время стали звучать как-то одинаково? Словно их писал один очень умный, но слегка механический автор. Если кажется — вы не одиноки. Широкое внедрение больших языковых моделей (LLM) предсказуемо добралось до святая святых — академической среды. И речь идёт не просто о студенческих рефератах, а о серьёзных исследованиях. Группа энтузиастов из мира науки решила выяснить, насколько глубоко нейросети проникли в лаборатории и кабинеты учёных. Спойлер: ситуация сложилась двоякая, и радоваться пока рано.
Как ловили цифровых призраков
Поскольку откровенно странные, а порой и бредовые материалы начали просачиваться даже в журналы с высоким рейтингом (о чем красноречиво говорит статистика отзывов статей уже после публикации), игнорировать проблему стало невозможно. Исследователи из университетов Беркли и Корнелла взялись за масштабный анализ.
Задача стояла амбициозная: оценить масштаб бедствия или, возможно, прогресса. Учёные взяли временной отрезок с 2018 года по середину 2024-го. Этот период идеально захватывает эпоху «до» и «после» взрывного роста популярности генеративных нейросетей.
Массив данных впечатляет — проанализировано около двух миллионов текстов. Основными источниками стали популярные платформы препринтов:
- arXiv — база по физике и математике (1,2 млн документов).
- SSRN — социальные науки (675 тысяч).
- bioRxiv — биология (220 тысяч).
Методика поиска была довольно ироничной: клин клином вышибали. Исследователи взяли старые аннотации, написанные гарантированно живыми людьми, пропустили их через современные языковые модели для «редактуры», а затем научили детектор различать эти два состояния текста. Получился своеобразный фильтр, отделяющий человеческое творчество от машинного кода.
Взрыв продуктивности: кто и почему использует нейросети
Результаты оказались предсказуемыми, но от этого не менее впечатляющими. Как только доступ к чат-ботам стал массовым, количество подаваемых работ резко пошло вверх. Учёные словно обрели второе дыхание.
Особенно заметный скачок произошел среди авторов из Азии или исследователей с азиатскими фамилиями. На платформах bioRxiv и SSRN рост составил до 100%, а на техническом arXiv — более 40%. И знаете, в этом нет ничего предосудительного. Исследователи объясняют феномен довольно просто: ИИ стал идеальным инструментом для преодоления языкового барьера.
Для многих талантливых физиков и биологов английский язык не является родным. Раньше необходимость писать на нём становилась мучительным препятствием, тормозившим публикацию важных открытий. Нейросети снесли эту стену. Теперь сложные идеи можно донести до мирового сообщества на понятном, грамматически выверенном языке. Это, безусловно, жирный плюс — наука становится глобальной и доступной.
Иллюзия компетентности: умнее, но не качественнее
Здесь начинается самое интересное. Нейросети делают тексты «умнее». Лингвистически они становятся сложнее, богаче, насыщеннее профессиональными оборотами. Такой стиль подсознательно вызывает у читателя больше доверия. Парадокс в том, что живые люди обычно пишут проще. Мы часто путаемся, не всегда ясно формулируем мысли, используем простые конструкции. Машина же выдает рафинированный, академический слог.
Однако за красивым фасадом обнаружилась неприятная изнанка. Статистика показала, что тексты, сгенерированные или отредактированные ИИ, гораздо реже доходят до финальной публикации в рецензируемых журналах. Они застревают на стадии препринтов — предварительных версий. А в научном мире вес имеет именно опубликованная статья, прошедшая через жернова критики коллег.
Конечно, стоит сделать скидку на бюрократию. Публикация — процесс долгий, порой занимающий месяцы и даже годы. Вполне вероятно, что часть «машинных» статей просто еще стоит в очереди и со временем прорвется в печать. Тогда мы увидим еще более сильную корреляцию между сложным «нейросетевым» языком и количеством публикаций.
Неожиданная польза цифрового помощника
Было бы несправедливо обвинять ИИ во всех грехах. Исследование выявило и действительно полезные аспекты его применения. Нейросети оказались отличными библиографами.
Работы, подготовленные с помощью ИИ, отличались:
- Возросшим количеством ссылок на релевантные исследования.
- Учетом самых свежих публикаций по теме.
- Грамотным использованием стандартизированной терминологии.
В поиске и структурировании информации машина пока переигрывает человека. Даже если сама научная гипотеза в статье слабовата, качественная подборка литературы делает материал полезным для других ученых. Это экономит время читателей.
Кроме того, ИИ заменяет узкоспециализированный жаргон на общепринятые термины. Это критически важно для междисциплинарных исследований, когда физику нужно понять биолога, а социологу — математика. Текст становится универсальным кодом, понятным более широкому кругу специалистов.
Опасность красивой обертки
Главный негативный вывод исследования звучит тревожно: возникает существенный разрыв между формой и содержанием. ИИ создает «красивую картинку», за которой может скрываться научная посредственность. Без глубокого погружения в тему, при беглом чтении, такую пустышку легко принять за прорывное исследование.
Авторы анализа честно признают: они могли даже недооценить масштаб проблемы. Ведь многие ученые используют ИИ хитро — просят набросать черновик, а потом тщательно его редактируют, убирая все маркеры «машинности». В таких случаях отличить работу киборга от труда человека практически невозможно.
Что нас ждет дальше?
Искусственный интеллект, безусловно, стал мощнейшим инструментом для выражения идей. Глупо отрицать прогресс и требовать писать статьи гусиным пером. Однако есть реальный риск размывания стандартов качества. Пока на страже стоят живые рецензенты — люди, которые вычитывают работы перед публикацией. Но их катастрофически не хватает, нагрузка на них растет лавинообразно.
Представьте сценарий: уставший рецензент решает облегчить себе жизнь и поручает проверку статьи другой нейросети. Получится змея, кусающая себя за хвост. Генератор бреда будет соревноваться с детектором бреда, а наука рискует превратиться в бессмысленный обмен гигабайтами текста без реального смысла.
Разумный компромисс где-то рядом, но мы его пока не нащупали. Технологии бегут быстрее, чем мы успеваем вырабатывать этические нормы их использования. Остается надеяться, что в погоне за количеством публикаций ученые не забудут о главной цели науки — поиске истины, которую не сгенерирует ни один алгоритм.
Подпишись, поставь лайк и поделись с друзьями!
Жмякни на колокольчик