Kai mokslininkai naudoja generatyvinius dirbtinio intelekto įrankius, tokius kaip „ChatGPT“, kad padėtų atlikti tokias užduotis kaip redagavimas ir vertimas akademiniams straipsniams, daugelis žurnalų dabar prašo jų atskleisti šią pagalbą. Taisyklės skirtos išlaikyti mokslinių publikacijų skaidrumą.
Tačiau daugelis tyrėjų nepripažįsta savo priklausomybės nuo šių programų, teigiama naujoje ataskaitoje, paskelbtoje žurnale PNAS. Yongyuan He ir Yi Bu iš Pekino universiteto Informacijos valdymo katedros išanalizavo daugiau nei 5,2 mln. straipsnių, paskelbtų 5114 žurnaluose nuo 2021 iki 2025 m.
DI naudojimo tikrinimas
Pirmiausia jie pasitelkė žmons-recenzentus ir dirbtinį intelektą, kad perskaitytų kiekvieno žurnalo paslaugų teikimo sąlygas ir nustatytų konkrečias su DI susijusias taisykles. Jie suskirstė juos į keturias grupes: tuos, kurie draudžia dirbtinį intelektą, tuos, kurie reikalauja atskleisti informaciją, tuos, kurie taiko atvirą politiką, ir tuos, kurie apie tai visai nemini. Jie nustatė, kad maždaug 70 % tirtų žurnalų dabar turi oficialią dirbtinio intelekto politiką.
Tada tyrėjai analizavo straipsnių rašymo stilių, naudodami statistinį metodą, vadinamą didžiausios tikimybės įvertinimu. Tai apima dirbtinio intelekto dalyvavimo požymių paiešką. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto modeliai linkę kartoti tam tikrus žodžių pasirinkimus dažniau nei žmonės.
Rezultatai atskleidė tvirtus statistinius įrodymus, kad dirbtinio intelekto pagalba rašoma visuose moksluose ir daugumoje žurnalų. Turbūt labiausiai stebinanti statistika yra ta, kad nuo 2023 m. tik 0,1 % (76 straipsniai iš 75 172) šiame tyrime apžvelgtų publikuotų straipsnių autorių atskleidė dirbtinio intelekto įrankių naudojimą.
Tyrime taip pat buvo nagrinėjama, kur ši technologija buvo plačiausiai naudojama. Didžiausias dirbtinio intelekto turinio augimas yra fiziniuose moksluose ir ne angliškai kalbančiose šalyse, tokiose kaip Kinija ir Brazilija.
Neaiškios taisyklės
Taigi, kodėl žurnalų dirbtinio intelekto politika neveikia? Tyrėjai siūlo kelias priežastis. Viena iš priežasčių yra ta, kad autoriai gali nerimauti, jog prisipažinimas naudojant dirbtinį intelektą gali paskatinti recenzentus suabejoti jų darbo originalumu ir taip pakenkti jų reputacijai.
Kita priežastis yra ta, kad taisyklės kartais gali būti neaiškios, todėl autoriai nežino, kada reikia atskleisti informaciją. Dėl šios priežasties tyrėjas, kuris gramatiką tikrina ir taiso tik dirbtiniu intelektu, gali manyti, kad taisyklė jam netaikoma.
Nustatę šią skaidrumo spragą, tyrimo autoriai aiškiai nurodo, kad reikia imtis veiksmų, kaip jie rašo savo straipsnyje.
„Mūsų išvados rodo, kad dabartinė politika iš esmės nesugebėjo skatinti skaidrumo ar apriboti dirbtinio intelekto diegimo. Raginame iš naujo įvertinti etikos sistemas, kad būtų skatinama atsakinga dirbtinio intelekto integracija į mokslą.“
Yongyuan He et al, Academic journals’ AI policies fail to curb the surge in AI-assisted academic writing, Proceedings of the National Academy of Sciences (2026). DOI: 10.1073/pnas.2526734123
Journal information: Proceedings of the National Academy of Sciences