Tlak na publikování nebo zahynutí je intenzivní jako vždy pro fakultu, která se snaží posílit svou kariéru na nesmírně těsném akademickém trhu práce. Na vrcholu svých výukových zátěží se očekává, že fakulta zveřejní – a vzájemné hodnocení – zjištění vyhledávání, často dostávají jen málo až žádnou kompenzaci mimo prestiž a uznání publikování v nejlepších časopisech.
Někteří vědci argumentovali že takové prostředí motivuje učence Chcete -li předložit pochybnou práci do časopisů—Nay má Dobře zdokumentované backlogy re-review a nedostatečné zdroje k detekci vadných informací a akademického pochybení. V roce 2024 bylo více než 4 600 akademických dokumentů zasunuto nebo jinak označeno k přezkumu, Podle databáze Reclaction Watch;; Během šestidenního rozpětí loni na podzim jeden vědecký časopis publikoval Springer Nature zasunulo více než 200 článků.
Ale Akademické vydavatelství ve výši 19 miliard dolarů se stále více obrací k umělé inteligenci, aby urychlil produkci a, jak tvrdí, zvyšuje kvalitu výzkumu. Od začátku roku oznámily Wiley, Elsevier a Springer Nature přijetí generativních nástrojů nebo pokynů pro AI, včetně těch, jejichž cílem je pomoci vědcům při výzkumu, psaní a vzájemném hodnocení.
„Tyto nástroje AI nám mohou pomoci zlepšit integritu výzkumu, kvalitu, přesnou citaci, naši schopnost najít nové poznatky a propojit tečky mezi novými myšlenkami a nakonec tlačit lidský podnik vpřed,“ řekl Josh Jarrett, senior viceprezident AI Growth ve Wiley, řekl, Uvnitř vyšší ed začátkem tohoto měsíce. „Nástroje AI lze také použít k generování obsahu a potenciálně zvýšení rizika integrity výzkumu.
Většina vědců však pro takový účel ještě nepoužívá AI. A Nedávný průzkum Wiley zjistil, že zatímco většina vědců se domnívá, že dovednosti AI budou kritické do dvou let, více než 60 procent uvedlo, že nedostatek pokynů a školení jim brání v jejich používání ve své práci.
V reakci na to, Wiley vydáno nové pokyny Minulý týden v oblasti „odpovědného a efektivního“ využití AI, zaměřené na nasazení technologie, aby byl proces publikování efektivnější „a zároveň zachoval autentický hlas a odborné znalosti a udržoval spolehlivý, důvěryhodný a přesný obsah, chránil duševní vlastnictví a soukromí a splňoval nejlepší etiku a integritu osvědčených postupů“.
Minulý týden, Elsevier také spustil ScienceDirect AICož extrahuje klíčová zjištění z milionů recenzovaných článků a knih o ScienceDirect a generuje „přesné shrnutí“, aby zmírnila výzvy vědců o „přetížení informací, nedostatek času a potřeba efektivnějších způsobů, jak posílit stávající znalosti“.
Obě tato oznámení se řídila lednovým spuštěním Springer Nature spuštění interního programu poháněného AI, jehož cílem je pomoci editorům a recenzentům vrstevníků automatizací kontrol kvality redakční kvality a upozorněním editorů, aby potenciálně nevhodné rukopisy.
„Se zvyšujícím se objemem výzkumu jsme nadšeni, jak můžeme nejlépe využít AI k podpoře našich autorů, editorů a recenzentů vrstevníků, což zjednodušuje jejich způsoby práce a zároveň dodržující kvalitu,“ Harsh Jegadeesan, hlavní vydavatelský důstojník Springer, řekl v tiskové zprávě. „Pečlivým zavedením nových způsobů kontroly článků pro zvýšení integrity výzkumu a podpoře redakčního rozhodování můžeme pomoci urychlit každodenní úkoly pro vědce a osvobodit je, aby se soustředily na to, co na nich záleží-obklíčení výzkumu.“
„Zjevný finanční výhoda“
Odborníci na akademické vydavatelství se domnívají, že existují jak výhody-a dole-a dole-zapojené AI do notoricky pomalého procesu vzájemného hodnocení, který je sužován deficitem kvalifikovaných recenzentů ochotných a schopných nabídnout svou neplacenou práci vysoce ziskovým vydavatelům.
Pokud se použití asistentů AI stane normou pro recenzenty, „problém s objemem by byl okamžitě z průmyslu odešel“ a zároveň vytvořil „zřejmou finanční výhodu“ pro vydavatelský průmysl, uvedl Sven Fund, generální ředitel recenzentů recenzentů recenzentů Peer-Review-Expert.
Důsledky AI však pro kvalitu výzkumu jsou více nuanční, zejména jako Vědecký výzkum se stal cílem Pro konzervativní politiky a modely AI by mohly být – a může být již– Používání k cílení na termíny nebo výzkumné zákonodárce se nelíbí.
„Existují části vzájemného hodnocení, kde je stroj rozhodně lepší než lidský mozek,“ řekl Fund a poukazoval na úkoly s nízkou intenzitou, jako jsou překlady, kontrola referencí a nabízejí autorům důkladnější zpětnou vazbu jako příklady. „Mým znepokojením by bylo, že vědci psaní a zkoumání toho, co chtějí, je omezeno lidmi, kteří lidé přezkoumávají materiál pomocí technických agentů … což se může stát prvkem cenzury.“
Aashi Chaturvedi, programová referentka pro etiku a integritu v Americké společnosti pro mikrobiologii, uvedla, že jedním z jejích největších obav z zavedení AI do vzájemného přezkumu a dalším aspektům procesu publikování je udržování lidského dohledu.
„Stejně jako by stroj mohl vytvořit dokonale jednotný koláč, který postrádá duši ručně vyráběného stvoření, mohou se recenze AI zdát zdravé, ale nedokážou zachytit hloubku a novinkou výzkumu,“ napsala v Nedávný článek pro ASMkterý si vyvinul vlastní Generativní pokyny AI Pro četné vědecké časopisy, které publikuje. „Nakonec, zatímco automatizace může zvýšit účinnost, nemůže replikovat umělecké a intuici, které pocházejí z let oddané praxe.“
To však neznamená, že AI nemá místo v vzájemném přezkumu, řekla Chaturvedi, která v nedávném rozhovoru uvedla, že „cítila zvláštní tlak, aby se ujistila, že vše, co autorka hlásí, zní proveditelné“ během jejího 17 let pracující jako akademická recenzentka v době před AI. Vzhledem k tomu, že tempo a složitost vědeckého objevu neustále zrychluje, uvedla, že AI může pomoci zmírnit určitou zátěž recenzentů i vydavatelů „zacházet s velkým množstvím podání“.
Chaturvedi však varoval, že zavedení takové technologie v celém akademickém publikačním procesu by mělo být transparentní a přicházet až po „přísném“ testování.
„Modely velkých jazyků jsou jen tak dobré jako informace, které jim poskytnete,“ řekla. „Jsme v klíčovém okamžiku, kdy AI může výrazně zlepšit pracovní postupy, ale potřebujete pečlivé a strategické plánování … to je jediný způsob, jak získat úspěšnější a udržitelnější výsledky.“
Nejste vybaveni k zajištění kvality?
Ivan Oransky, lékařský výzkumný pracovník a spoluzakladatel Retaction Watch, řekl: „Všechno, co lze udělat pro odfiltrování nevyžádaného, který v současné době znečišťuje vědeckou literaturu, je dobrá věc,“ a „zda to může AI efektivně udělat.“
Ale kromě toho, přijetí AI nakladatelství ve jménu zlepšování kvality výzkumu a vyjasnění nevyřízených nevyřízených refeviewů věnuje většímu problému předcházejícího vzestupu silných generativních modelů AI.
„Skutečnost, že vydavatelé nyní trumfují skutečnost, že oba jsou a musí být – podávají – pomocí AI pro boj proti papírem a dalším špatným hercům, je trochu přiznání, které nebyli ochotni donedávna učinit: jejich systémy nejsou ve skutečnosti vybaveny k zajištění kvality,“ řekl Oransky.
„To je jen více důkazů, že se lidé snaží příliš prosadit skrz systém vzájemného hodnocení,“ dodal. „To by nebyl problém, s výjimkou skutečnosti, že všichni jsou buď přímo-nebo implicitně-přijímají strašlivé pobídky na publikování nebo dostávající.“
