Keçən yay, Peter Degen adlı tədqiqatçı postdoktor rəhbəri tərəfindən qeyri-adi bir məsələdə köməyə çağırıldı: onun məqaləsi çox istinad alırdı. Akademiyada istinadlar çox önəmlidir, lakin bu hallarda vəziyyət başqaydı. 2017-ci ildə nəşr olunmuş məqalə epidemioloji məlumatlar üzərində müəyyən statistik analiz növünün doğruluğunu qiymətləndirirdi və illər ərzində bir neçə onluq istinad toplamışdı. Amma indi hər bir neçə gündən bir, yüzlərlə istinad alırdı, bu da şəxsin karyerasındakı ən çox istinad alan məqalələr sırasında idi. Adətən almaq istənilən belə vəziyyət, lakin Degenin rəhbəri məqalələri araşdırmağı tapşırdı.

Zürih Universitetinin Təkrar İstehsal Olunan Elm və Tədqiqatların Sintezi Mərkəzinin postdoktor tədqiqatçısı Degen aşkar etdi ki, istinadlar oxşar modelə malikdir. Onlar Ümumdünya Səhiyyə Metrikləri və Qiymətləndirmə İnstitutunun hazırladığı Qlobal Xəstəlik Yükü araşdırmasını təhlil edib, müxtəlif gələcək ehtimallar barədə sonsuz sayda proqnoz təqdim edirlər: 20 yaşdan yuxarı yetkinlərdə insult, gənc kişilərdə xərçəng, Çində yaşlıların yıxılma ehtimalı, az tam taxıl qəbul edənlərdə bağırsaq xərçəngi və bir sıra başqa nümunələr.

GitHub-da belə analiz üçün istifadə edilən kodu axtararkən Degen müxtəlif linkləri izləyərək Çin sosial media platforması Bilibili-yə gəlib çıxdı. Burada Quançjouda yerləşən bir şirkət eksperimental nəticələr yaradan proqram təminatından və süni intellekt yazı vasitəsindən istifadə etməklə iki saatdan az müddətdə tədqiqatın necə hazırlanması ilə bağlı təlimatlar təqdim edirdi. Bu tədqiqatlar çox yaxşı deyildi. Baş ağrıları üzrə araşdırma aparan alimlər səhvlər və səhv təmsillərdən dolu olduğunu qeyd etdilər. Lakin son dövrlər AI tərəfindən yaradılan çox səhv tədqiqat mətnləri qədər ifadəedici səviyyədə qəti səhvlər etməyərək, onların təhlükəsini artırırdı.

Degen dedi: “Bu, artıq həddində olan peer-review sisteminə böyük yükdür. Çoxlu məqalə dərc olunur, amma kifayət qədər dəyərləndirici yoxdur. Əgər böyük dil modelləri ilə məqalələrin kütləvi hazırlanması asanlaşırsa, bu, kritik vəziyyətə gətirib çıxaracaq.”

Generativ süni intellektə optimist yanaşanlar onun gələcək elmi kəşflərə, o cümlədən xərçəngin mümkün müalicəsinə təkan verəcəyini ümid edirlər. Lakin həmin texnologiya hazırda elmi nəşrlər sahəsinin əsas sütunlarından birini pozur. Redaktorları və ekspertləri davamlı süni intellekt vasitəsilə hazırlanan məqalələrin axınıyla üz-üzə qoyur. Paradiqmatik olaraq, texnologiyanın daha yaxşı məqalə yaratması böhranı daha da dərinləşdirir.

Son on ildə elmi nəşrlərdə "məqalə fabrikləri" adlanan qara bazar şirkətləri kütləvi şəkildə məqalə istehsal edərək müəlliflik yerlərini ticarətə çıxarırdılar. Bu fırıldaqçılığı aşkarlamağa ixtisaslaşan elmi tədqiqatçılar sayəsində nəşriyyatlar müəyyən zəiflikləri bağlayaraq mübarizə aparırdılar. Generativ süni intellekt isə "məqalə fabrikləri" üçün faydalı oldu, çünki plagiat aşkarlama sistemlərini yeni, tam orijinal mətn və şəkillər yaratmaqla çaşdıra bilirdi.