Національний репозитарій академічних текстів

Новини

ОЕСР: ВИМІРЮВАННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ ДЕРЖАВНОГО СЕКТОРУ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Вимірювання продуктивності державного сектору.

Концепції, виклики та міжнародна практика» із серії «Документи департаменту економіки ОЕСР». У ньому розглядаються концептуальні засади, проблеми та нові міжнародні практики вимірювання продуктивності державного сектору. Незважаючи на розмір і важливість державного сектору в економіках ОЕСР, вимірювання його продуктивності залишається значно складнішим, ніж у ринкових секторах. Державні послуги зазвичай надаються безкоштовно та не мають економічно обґрунтованих цін. Для вимірювання використовуються дані системи національних рахунків. Вивчається досвід ряду країн щодо покращення вимірювання продуктивності державного сектору, зокрема – вирішення концептуальних проблем порівнянності, доступності даних, статистичних методів, покращення доказової бази та їхньої значущості для державної політики та управління державними витратами.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/measuring-public-sector-productivity_ac8d7932-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/10/measuring-public-sector-productivity_ac9a0b3d/ac8d7932-en.pdf, https://doi.org/10.1787/ac8d7932-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_OECD

2026-11-05

ПАРАДОКС: ВИКЛАДАЧ ПОКРАЩУЄ ІНСТРУКЦІЇ ДЛЯ СТУДЕНТСЬКИХ ЗАВДАНЬ, А ШІ КРАЩЕ ЇХ ВИКОНУЄ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Сухюн Ан ««Чим краще я вдосконалював інструкції, тим краще вони працювали як промпти для ШІ»».

У ній викладач філософії та керівник курсу критичного мислення описує «парадокс ясності»: біль чіткі та зрозумілі інструкції до освітніх завдань і їхній покроковий опис, покликані допомогти студентам зрозуміти мету, послідовність дій та критерії успіху, але вони одночасно стають ідеальними промптами для великих мовних моделей. Викладач завантажив одне зі своїх ретельно опрацьованих завдань у чат-бот і надав команду «виконуй», після чого вже через хвилину отримав роботу, яка за критеріями оцінювання набрала 48,5 з 50 балів. Після детальної перевірки посилань виявилися вигадані назви джерел і неробочі лінки, тож оцінка впала до 79 %. Хоча критеріям, які оцінюють зміст самого тексту (структура, зв’язність, стиль, пояснення), модель легко задовольняє. А ось критеріям, які перевіряють валідність — ні. Автор статті пропонує зосередитися на обґрунтованості тверджень: студент має навчитись думати, пояснювати, перевіряти висновки, наводити аргументацію власної позиції та демонструвати хибні висловлювання, згенеровані ШІ. Саме це піддається перевірці без будь-яких ШІ-детекторів. Робити завдання менш чіткими — помилка. Краще розділити два питання: як зробити завдання зрозумілим і як отримати достовірні докази того, що навчання відбулося. При кожному оцінюванні варто перевіряти: 1) когнітивну роботу, яку дійсно виконали студенти; 2) чи може ШІ виконати призначену роботу, чи для якісного результату необхідна людська участь; 3) як зміцнити зв’язок між отриманим результатом і самим студентом.

Детальніше: https://www.t i meshighereducation.com/campus/more-i-improved-my-instructions-better-they-worked-ai-prompts

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-11-05

ОЕСР: ПІДТРИМКА ВІД ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СУСПІЛЬСТВАХ, ЩО СТАРІШАЮТЬ

На сторінці блогу Організації економічного співробітництва та розвитку опублікована стаття «Підтримка від штучного інтелекту в суспільствах, що старішають».

У ній представлений огляд демографічних проблем, які ослаблюють економічне зростання в країнах ОЕСР та аналізуються можливості штучного інтелекту для підвищення продуктивності, пом’якшання дефіциту робочої сили, підтримки економічного зростання. Старіння населення може знизити реальне зростання доходу на душу населення до 0,8 відс. пункту на рік у ряді країн ОЕСР упродовж наступних десятиліть, а штучний інтелект може прискорити його до одного відс. пункту на рік у наступні десять років, якщо швидкість упровадження ШІ буде подібною до темпів попередніх ІКТ-технологій. Експерти аналізують попередні дані про те, як змінюється вплив штучного інтелекту та що це може означати для його упровадження в суспільствах, що старішають. Вивчається робота, що піддається автоматизації, де штучний інтелект може безпосередньо замінити працівників, а також робота, що піддається доповненню, де штучний інтелект доповнює здібності працівників, щоб зробити їх більш продуктивними. Процедурну роботу можна кодифікувати у відносно стабільні та чітко визначені послідовності дій, які виконуються в рамках відносно жорсткого виробничого процесу (наприклад, стандартна обробка страхових вимог або складання юридичних документів). Навпаки, контекстно-залежна робота не є повністю визначеною, а послідовність завдань часто має адаптуватися в режимі реального часу до змінних обставин, що включає людське судження (наприклад, управління проектами за умов змінних обмежень). Загальний показник впливу ШІ (автоматизація та доповнення) демонструє перевернуту U-подібну закономірність для різних вікових груп. Однак ця закономірність менш виражена при контролі освіти, професії та країни, що вказує на роль відмінностей між когортами в освіті та виборі професії у поясненні відмінностей у впливі ШІ між віковими групами. Вплив автоматизації найвищий у молодших вікових групах і швидко знижується з віком, причому працівники середнього та старшого віку менше схильні до заміни, оскільки їхній досвід, як правило, доповнює ШІ. Вплив автоматизації залишається подібним при контролі освіти, професії та країни, що свідчить лише про незначний вплив когортних ефектів. Сильний вплив автоматизації на молодь відповідає слабкому створенню робочих місць у секторах, що зазнають впливу ШІ, хоча дані про роль ШІ залишаються неоднозначними. Динамізм бізнесу та інновацій може слабшати у суспільствах, що старішають, а це може уповільнити поширення штучного інтелекту та стримати зростання продуктивності.

Детальніше: https://oecdecoscope.blog/2026/09/28/a-boost-from-artifical-intelligence-in-ageing-societies/

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_OECD

2026-11-04

МАТЕМАТИКИ ГОВОРЯТЬ ПРО НАДЗВИЧАЙНУ ЗАГРОЗУ ВІД ШІ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Френсіс Джонс «Королівське товариство закликають оголосити надзвичайний стан через ШІ».

У ній обговорюється відкрите звернення до президента Королівського товариства Великої Британії, підписане 42-ма членами цієї наукової академії. Математики висловили «надзвичайне занепокоєння» темпами розвитку штучного інтелекту та можливими наслідками цього для цивілізації. Після оприлюднення листа кількість його підписантів зросла майже до 200. Вони закликають Королівське товариство публічно визнати ситуацію надзвичайною та використати свій авторитет, щоб донести цю оцінку до уряду й засобів масової інформації. Причина – нещодавні досягнення систем ШІ у розв’язанні складних математичних задач. У зверненні згадується результат моделі, розробленої OpenAI, пов’язаний із проблемою Нав’є-Стокса – однією з семи задач тисячоліття, над якою математики працюють близько 90 років. Автори листа стверджують, що моделі OpenAI та Anthropic уже демонструють рівень провідних математиків у багатьох напрямах цієї дисципліни. Є значна ймовірність, що за порівняно короткий час такі системи зможуть перевершити людські можливості. Швидке зростання ШІ в математиці дає підстави серйозно поставитися до ризиків в інших технологічних сферах – кібербезпеці, керуванні автономними системами озброєння, розробленні біологічних і хімічних агентів, а також цілеспрямоване поширення дезінформації. В цих галузях можливості систем ШІ розвиватимуться швидкими темпами, тому попередження про потенційну загрозу не можна відкидати як перебільшення. Керівник Anthropic Д. Амодей закликав уповільнити розвиток технології ШІ, зі схожими застереженнями виступили С. Альтман та І. Маск. Якщо суспільство усвідомить масштаб небезпеки лише тоді, коли її наслідки стануть очевидними для широкого загалу, можливість своєчасно відреагувати буде втрачена. Але у зверненні немає конкретного плану регулювання ШІ або пропозиції щодо запровадження мораторію на розвиток великих мовних моделей. Настав час перевести дискусію про ризики штучного інтелекту з площини окремих попереджень у сферу суспільного й політичного реагування.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/royal-society-urged-declare-ai-emergency

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-11-04

ОЕСР: КЛІМАТИЧНА РІВНОВАГА

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Модель просторової загальної рівноваги адаптації клімату (OECD‑CASGEM)» із серії «Документи департаменту економіки ОЕСР».

У ньому представлено інформацію про макроекономічні витрати, пов’язані з протидією зміні клімату. Йдеться про мікропідхід «знизу вгору» для кількісної оцінки макроекономічних витрат на зміну клімату, який поєднує емпірично оцінені локальні кліматичні збитки з глобальною просторовою моделлю загальної рівноваги. Вона пов’язує кліматичні небезпеки з результатами для всієї економіки через торгівлю, міграцію, виробничі мережі та коригування чинників, з урахуванням просторових та економічних коригувань. Очікувані втрати глобального ВВП на душу населення становитимуть 3% до 2050 року та 6,3% до 2100 року за сценарієм поточної політики (SSP2-4.5) та 6% та 18% відповідно за сценарієм високих викидів (SSP5-8.5). Втрати нерівномірні між регіонами, будуть більшими в країнах, які історично більш схильні до кліматичних небезпек. Моделювання показує, що торговельні зв’язки, міграція та виробничі мережі можуть послаблювати або посилювати сукупні втрати залежно від країн, економічної структури та позиції в глобальних мережах.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/the-climate-and-adaptation-spatial-general-equilibrium-model-oecd-casgem_bd3ad48b-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/09/the-climate-and-adaptation-spatial-general-equilibrium-model-oecd-casgem_a6f9e6fb/bd3ad48b-en.pdf, https://doi.org/10.1787/bd3ad48b-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_OECD

2026-11-03

ПОДВІЙНІ СТАНДАРТИ: КЕРІВНИК ЗАКЛАДУ ОСВІТИ ВИКОРИСТОВУЄ ШІ, А ДЛЯ СТУДЕНТІВ ЗАПРОВАДЖУЮТЬ ОБМЕЖЕННЯ

На сайті Inside Higher Ed опубліковано статтю Кетрін Палмер «Провізор Дартмута під вогнем критики через його залежність від ШІ».

У ній розглядається скандальна ситуація навколо керівника Дартмутського коледжу Сантьяго Шнелла, якого звинувачують у широкому використанні генеративного штучного інтелекту для написання професійних текстів, зокрема – гостьової колонки в The Washington Post. Студенти і частина викладачів вважають це порушенням, свідченням подвійних стандартів та вимагають його звільнення. У серпні цього року Шнелл опублікував у The Washington Post колонку, де закликав університети чітко розрізняти, коли студенти робити свою роботу самостійно, а коли – за допомогою ШІ. Невдовзі видання Semafor, використовуючи детектор Pangram, віднесло цю колонку до розряду текстів, які щонайменше на 80 % згенеровані ШІ (у випадку Шнелла цей показник становить 100 %). В якості пояснення Шнелл каже, що написав есе на основі власних міркувань, а ChatGPT використав, щоб уточнити окремі аргументи, перевірити граматику і підготувати текст до подання. Студентська газета The Dartmouth провела власне розслідування, яке встановило: дев’ять цьогорічних статей Шнелла (колонка в Post і дві академічні праці з математики) на 96 % написані ШІ, причому в листуванні з газетою також використовувався ШІ для генерації листів. Шнелл захищається: великі мовні моделі є «допоміжними інструментами», які «не визначають проблему, не проєктують дослідницький проєкт, не гарантують валідність результатів, інтерпретацій, цитувань чи висновків і не замінюють моє дослідження, інтелектуальне судження чи авторство». Дартмутський коледж позиціонує себе як місце, де зародився термін «штучний інтелект», він активно просуває інтеграцію генеративного ШІ, закликає до ширшого використання технологій та розвиває партнерство з Anthropic і Amazon Web Services. Разом із тим, відповідно до кодексу честі Дартмута, студенти зобов’язані розкривати використання генеративного ШІ при виконанні освітніх завдань. Петиція місцевого осередку American Association of University Professors запитує: «Як ми можемо вимагати від студентів і колег дотримуватися правил, коли академічний лідер Дартмута має право їх порушувати?» та закликає усунути Шнелла з посади. Студент Елі Мойз у колонці для The Dartmouth назвав це «залежністю від ШІ» і вказав, що адміністрація надто зосереджена на технологічному хайпі. Опитування Inside Higher Ed серед академічних посадовців 2026 року показало: 65 % використовують ШІ для чернеток комунікацій, а 71 % застосовують у поточній роботі щонайменше щотижня. Консультантка з освітніх технологій Тонія Мінс зазначила, що потрібні чіткіші розрізнення між допомогою і заміною, а формулювання «використовувався ШІ» саме по собі мало що говорить про реальний внесок автора. Звісно, детектори ШІ не ідеальні та можуть давати хибнопозитивні результати. Дискусія про застосування штучного інтелекту в академічному житті та політиках університетів є набагато ширшою за історію в Дартмуті, де гостро проявилось протиріччя між прагненням освітнього закладу демонструвати відкритість до нових технологій і підтримувати академічну доброчесність.

Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/governance/executive-leadership/2026/09/29/dartmouth-provosts-ai-dependency-sparks-backlash

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-11-03

НАУКОВІ ВИДАВЦІ ВІДКРИЮТЬ 20 МІЛЬЙОНІВ СТАТЕЙ ДЛЯ ВИКОРИСТАННЯ ШІ-СТАРТАПОМ REDPINE

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Френсіс Джонс «Видавці поділяться 20 мільйонами наукових статей зі стартапом у сфері ШІ».

У ній повідомляється, що шість наукових видавців, серед яких Sage, група BMJ, Wangfang Data, видавничий підрозділ Institute of Physics, IGI Global Scientific Publishing та RCNi уклали угоду зі шведським стартапом Redpine. Компанія отримає доступ до 20 мільйонів наукових статей у галузі медицини, наук про життя, квантової фізики та фізичних наук на умовах оплати видавцям і авторам за кожне використання. Про угоду було публічно оголошено 6 жовтня 2026 року. Раніше видавці неодноразово висловлювали занепокоєння тим, що компанії, які розробляють ШІ, використовують їхні дані для навчання великих мовних моделей без належної згоди чи компенсації. Redpine, заснована у 2024 році, пропонує інший підхід — «плату за використання». Кожен видавець самостійно визначає, що саме може використовувати ШІ-агент, а також встановлює ціну за відповідну транзакцію. Доступ здійснюється в режимі реального часу через сервери Redpine. Це дозволяє агенту отримувати й цитувати первинну літературу безпосередньо в момент відповіді, а не покладатися на дані, на яких модель навчалася раніше. На думку компанії, такий механізм зменшує кількість «галюцинацій» і помилок. Фахівці Redpine вважають, що надані дані дадуть змогу командам, які займаються пошуком нових ліків, працювати з цінними архівами рецензованої літератури: у галузі клінічних досліджень «агенти з дизайну випробувань» зможуть аналізувати тисячі попередніх досліджень, щоб визначати реалістичні популяції пацієнтів та формат експерименту. Дослідницькі агенти в лабораторіях ШІ зможуть робити висновки на основі повних текстів закритих статей, а не лише їхніх коротких резюме. Співзасновник і генеральний директор Redpine Андерс Гаммарбек назвав підхід «зміною правил гри» для дослідницьких команд: майбутнє наукових відкриттів, керованих ШІ, має спиратися на всю наукову літературу — без галюцинацій, з атрибуцією та компенсацією правовласникам. Цей епізод є прикладом більш широкої дискусії про доступ ШІ до наукового контенту та пошуку компромісу, способу переходу від конфронтації з розробниками технологій до контрольованої монетизації, коли доступ до первинних джерел надається в реальному часі й супроводжується оплатою.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/publishers-share-20-million-research-papers-ai-start

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-11-02

ДОВГОСТРОКОВІ ФІСКАЛЬНІ ПРОБЛЕМИ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Ілюстрація довгострокових фіскальних проблем за допомогою моделі» із серії «документи департаменту економіки ОЕСР».

У ньому представлені оновлені оцінки довгострокових фіскальних розривів для 35 країн-членів ОЕСР та країн-кандидатів на вступ до ЄС з використанням «Глобальної довгострокової моделі ОЕСР». Довгостроковий фіскальний розрив спричиняє необхідність фіскального коригування на горизонті 2060 року для підтримки стабільних коефіцієнтів державного боргу на поточному рівні зі збереженням нинішніх стандартів послуг та права на отримання соціальної допомоги. Методологія була оновлена, передбачене збільшення витрат на оборону, здійснений детальний розгляд первинних витрат. За відсутності додаткових політичних дій, медіанній країні знадобиться фіскальне коригування на 4,7 відс. пункти ВВП між 2027 і 2060 роками для стабілізації боргу. Старіння населення є основним чинником довгострокового фіскального тиску через вищі витрати на пенсії, охорону здоров’я та довгостроковий догляд, що в багатьох випадках загострюється слабкими початковими фіскальними позиціями. У документі оцінюється чутливість фіскальних розривів до ключових припущень та сценаріїв політики.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/illustrating-long-run-fiscal-challenges-using-the-long-term-model_421bf86f-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/09/illustrating-long-run-fiscal-challenges-using-the-long-term-model_aeacb594/421bf86f-en.pdf, https://doi.org/10.1787/421bf86f-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_OECD

2026-11-02

ЯК НАУКОВІ ЖУРНАЛИ ВІДПОВІДАЮТЬ НА ВИКЛИКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА ШАХРАЙСТВА

На сайті DOAJ опублікований матеріал «Принципи прозорості та кращих практик у науковому видавництві переглянуто та оновлено», підготовлений командою DOAJ у співпраці з COPE, OASPA та WAME.

У ньому йдеться про вихід п’ятої версії «Принципів прозорості та кращих практик у науковому видавництві» — документа, який давно став своєрідним стандартом якості для журналів у всьому світі. Нова редакція з’явилася саме тоді, коли галузь гостро потребує чітких орієнтирів. Найпомітніші зміни стосуються штучного інтелекту. Відтепер журнали мають встановити правила використання ШI авторами: інструменти можна застосовувати для генерації чи редагування тексту, але штучний інтелект не може вважатися автором. Окремо вимагається прозоро декларувати використання нейромереж рецензентами та редакторами під час перевірки рукописів або підготовки експертних відгуків. Також рекомендовано розкривати політику доступу до контенту журналу для навчання ШI-моделей. Другий важливий блок — захист від «викрадених» журналів. Підробки, які копіюють назву, ISSN і зовнішній вигляд легітимних видань, стають дедалі більш поширеними. Оновлені принципи прямо забороняють такі дії та вимагають, щоб кожен журнал чітко визначав свій офіційний сайт, а всі дзеркала обов’язково перенаправляли на нього. Значно посилено вимоги до редакційної незалежності. Оцінку рукописів виокремили в окремий розділ. Заборонено винагороджувати редакторів залежно від кількості прийнятих статей і змішувати прийняття рішень з фінансовими питаннями (сплата публікаційних зборів чи надання пільг). Зосереджено увагу на захисті від геополітичного чи комерційного впливу. Оновлено підходи до академічної недоброчесності: детальніше описані питання самоплагіату, повторного використання тексту, препринтів та перекладів. З’явилися більш чіткі процедури розгляду скарг, апеляцій і захисту викривачів, а також вимоги до підготовки гостьових редакторів і рецензентів. Структура документу теж удосконалена: розділи про цілі й тематику журналу, а також про доступність, різноманітність, рівність та інклюзивність підняли на вищий рівень. У деяких країнах починають прив’язувати рейтинги видань саме до ступеня відповідності цим стандартам.

Детальніше: https://blog.doaj.org/2026/10/29/the-principles-of-transparency-and-best-practice-in-scholarly-publishing-have-been-revised-and-updated, https://doaj.org/apply/transparency, https://docs.google.com/document/d/174xyPzsAy4xFWPTObH4JuTQOPgd7Lm0eA4D6HYK3Rew/edit?usp=sharing

Фото: Gemini_Generated_Image

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_НауковіВидання_новини

2026-10-30

ЛІМІТ НА ПОДАННЯ РУКОПИСІВ ЯК ВІДПОВІДЬ НА ПОТІК ШІ-ГЕНЕРОВАНИХ СТАТЕЙ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Дірка Ліндебаума «Журнали мають обмежити кількість подань від кожного автора — але є нюанс».

У ній професор менеджменту та колишній головний редактор журналу пропонує два взаємопов’язані кроки, які дозволять протистояти ерозії якості наукових публікацій під впливом ШІ. Йдеться про якісні критерії оцінювання, що підкреслюють унікальну позицію автора, а також ліміти на кількість подань. Процес створення знання є соціальною справою: автори, рецензенти й редактори спілкуються, слухають один одного, уточнюють своє бачення, говорять про сумніви й знаходять консенсус. Наразі цей процес знаходиться під загрозою через масове перекладання, написання, рецензування і навіть прийняття редакційних рішень на основі технології ШІ. У 2025 році в науковий обіг потрапило понад 140 тисяч посилань на неіснуючі статті. ШІ допомагає публікувати більше і швидше, оскільки це безпосередньо впливає на кар’єри, але якість досліджень знижується. Упередження ШІ, закладені в навчальних даних, передаються людям і посилюються в петлях зворотного зв’язку «людина–ШІ». Схильність моделей відтворювати дані, на яких їх навчали, також поглиблює тенденцію до зменшення частки справді новаторських ідей. Багато авторів не розкривають використання ШІ, навіть коли журнали вимагають цього або прямо забороняють роботу з ШІ, в результаті політики розкриття працюють гірше, ніж це очікувалося. Контролювати застосування ШІ практично неможливо. Потрібно переглянути критерії підготовки та оцінювання рукописів, які заохочують чіткий, унікальний голос автора: володіння літературою, методом, аналізом, внеском і практичними рекомендаціями. Це особливо важливо в час, коли головним дефіцитом є не доступ до інформації, а здатність формувати й застосовувати обґрунтоване судження в умовах потоку нейрослопу. ШІ може бути корисним як «сократівський співрозмовник» для розвитку ідей, але здатність користуватися ним відповідально залежить від досвіду. Молоді науковці, аспіранти і студенти за нинішньої системи стимулів, яка цінує кількість публікацій вище за якість та оригінальність ідей, можуть не отримати мотивації для формування такої експертизи. Якщо рівень експертизи знизиться, відновити його буде надзвичайно важко. Крім того, є сенс запровадити ліміти на подання. Кожен автор, якого можна ідентифікувати за допомогою ORCID, може подавати до журналу не більше трьох нових рукописів на рік. Також автора можна стимулювати до підвищення якості першої версії: за кожне запрошення до перегляду й повторної подачі автор отримує право на одну додаткову подачу упродовж року, що може зменшити практику використання журналу як засобу «попередньої перевірки» готовності матеріалу. Треба розвивати людське судження й цінувати його у дослідницькому процесі, розуміючи неможливість повністю контролювати використання ШІ. Замість заборон і поліцейських заходів можна управляти обсягом подань і підтримувати експертизу.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/journals-should-cap-each-authors-submissions-twist

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-10-30