ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В НАУЧНО-АКАДЕМИЧЕСКОМ ПИСЬМЕ: ЭФФЕКТИВНОСТЬ, ЭТИКА И КАЧЕСТВО ТЕКСТА

Активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферу научных исследований и академического письма в последние годы стало предметом пристального внимания исследователей. С одной стороны, ИИ рассматривается как инструмент, способный существенно оптимизировать отдельные этапы научной деятельности, включая поиск информации, обработку данных и редактирование текста. С другой стороны, его использование сопряжено с рядом методологических, этических и правовых рисков, которые требуют всестороннего осмысления и строгого контроля. В связи с этим цель настоящей статьи заключается в анализе преимуществ и ограничений применения инструментов искусственного интеллекта в процессе написания научных текстов, а также в обобщении существующих подходов к регламентации их использования.

Наряду с описанием возможностей искусственного интеллекта содействовать выявлению актуальных направлений научных исследований, многие авторы подчёркивают значительные ограничения и риски его применения без тщательного контроля на всех этапах работы. Одним из наиболее критических аспектов с точки зрения научной достоверности является риск фальсификации данных. Как отмечает П. В. Сысоев, в ситуациях отсутствия необходимой информации либо при некорректно и неполно сформулированных входных данных искусственный интеллект «начинает фантазировать или врать» [4, с. 288].

Данная особенность напрямую связана с зависимостью релевантности и точности ответов ИИ от качества исходных данных и полноты описания исследовательского контекста. Практически во всех проанализированных исследованиях подчёркивается, что некорректно заданные параметры приводят к снижению научной ценности получаемых результатов. Кроме того, принципиальные отличия искусственного интеллекта от человеческого мышления обусловливают его ограниченные аналитические возможности. Так, А. Ю. Телицына указывает на «неспособность искусственного интеллекта эффективно решать задачи, требующие критического мышления или рассуждения» [5, с. 226], вследствие чего итоговые выводы, сформулированные ИИ, нередко носят обобщённый характер и лишены глубокого критического анализа.

Несмотря на указанные ограничения, в научной литературе также широко представлены аргументы в пользу использования технологий искусственного интеллекта в академическом письме. Одним из наиболее значимых преимуществ является экономия времени и повышение эффективности работы исследователя. Как отмечают зарубежные авторы, инструменты, основанные на алгоритмах обработки естественного языка, позволяют выявлять и исправлять ошибки, что даёт возможность сосредоточиться на содержательной стороне текста, а не на его техническом оформлении [7, с. 327].

В своих исследованиях наиболее востребованным и оправданным по мнению М. В. Захаровой считается применение искусственного интеллекта для совершенствования научных текстов «за счет автоматизированной проверки орфографии, пунктуации, грамматики, лексической сочетаемости слов, связанности текста, его логической организации, а также вариантов по перефразированию» [1, с. 49].

Помимо функций редактирования и коррекции текста, современные ИИ-инструменты способны генерировать аннотации, резюме, повышать лаконичность изложения и предлагать семантически точные формулировки [5, с. 224]. Вместе с тем использование искусственного интеллекта для генерации полноценных научных текстов остаётся наиболее дискуссионным аспектом. В контексте научных публикаций термин «генерация» представляется оправданным, поскольку «тексты, созданные ИИ, не имеют эмоциональной окраски и не демонстрируют глубокого понимания контекста, интуитивного восприятия и чувства стиля, характерных для человека» [8, с. 224].

Более того, «при генерации текста искусственный интеллект может искажать информацию, отражать предвзятые данные, на которых обучается, порождать ошибки, связанные с фактами и здравым смыслом, так как имеет дело только со статистическими отношениями между словами, а не с отношениями между языком и внешним миром» [9, с. 40].

Существенным ограничением инструментов искусственного интеллекта является их «неспособность к генерации глубоких аналитических текстов, а также значительное снижение эффективности при работе с неанглоязычными материалами» [2, с. 15].

Отдельного внимания заслуживает вопрос распознаваемости текстов, созданных искусственным интеллектом. А. Ю. Телицына отмечает, что характерным признаком авторства ИИ является чрезмерная синонимизация, обусловленная особенностями обучения языковых моделей. Отсюда появление в научных текстах странных словосочетаний и, как следствие, нарушение логики изложения исследования» [5, с. 225].

Р.Е. Тельпов, С. В. Ларцина, исследуя типовые различия естественных и сгенерированных текстов, отмечают, что «в сгенерированных текстах слова, включённые в заголовок, встречаются по тексту значительно чаще, чем в естественных текстах» [6, с. 54].

А. И. Прохоров и К. В. Асадчая выделили следующие методы выявления сгенерированного текста:

• «анализ статистических характеристик текста (частота встречаемости слов, длина предложений, распределение слов в предложении);
• использование алгоритма машинного обучения;
• анализ структуры текста» [3, с. 251].

Кроме того, в подобных текстах могут отсутствовать слова, характерные для письменной человеческой речи, придающие ей эмоциональную окраску и тон.

В связи с активным привлечением технологий искусственного интеллекта к созданию научных публикаций в академическом сообществе обостряется проблема авторских прав. Понятие плагиата в науке охватывает не только прямое заимствование, но и адаптацию текстов, методик, графических данных и научных идей без должного атрибутирования. При этом искусственный интеллект может непреднамеренно предлагать подобные материалы как оригинальные результаты.

Многие исследователи подчёркивают необходимость прозрачности использования ИИ в научных работах, включая обязательное указание разделов, написанных с его применением, и обоснование целесообразности такого подхода. Согласно позиции зарубежных исследователей, инструменты ИИ следует рассматривать как ресурсы, а не как соавторов, с обязательным указанием их названия, версии и формата доступа. Авторы предлагают подробные рекомендации описания инструментов искусственного интеллекта в тексте научной работы: необходимо описать роль модели ИИ в исследовании и ее место в рабочем процессе проекта; указать название, версию и разработчика модели ИИ; подробно описать используемые подсказки и критерии их выбора; описать набор данных, к которому применялась модель ИИ, и предоставить ссылку на этот набор данных; описать методы оценки выходных данных модели ИИ, включая используемые метрики и участвующих оценщиков (или программное обеспечение); рассмотреть любые оговорки и предубеждения, связанные с моделью ИИ, которые могут повлиять на воспроизводимость исследования [8, с. 226].

Таким образом, резюмируя все вышеизложенное, можно сделать вывод о том, что использование искусственного интеллекта в академическом письме представляет собой многоаспектное явление, сочетающее значительный потенциал и серьёзные ограничения. С одной стороны, ИИ способен оптимизировать решение рутинных задач, связанных с корректировкой текста, поиском ошибок и структурированием материала, а также служить отправной точкой на ранних этапах формулирования научных идей. С другой стороны, риски искажения информации, недостаток критического анализа, проблемы авторства требуют обязательного участия эксперта-человека на всех этапах работы. В связи с этим искусственный интеллект следует рассматривать не как замену исследователя, а как вспомогательный инструмент.