На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Низькоякісні статті та статті, створені за допомогою штучного інтелекту, можуть захлеснути видавництва».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Низькоякісні статті та статті, створені за допомогою штучного інтелекту, можуть захлеснути видавництва».
У ній обговорюються результати проведеного Cambridge University Press опитування понад трьох тисяч дослідників щодо впливу ШІ наакадемічний процес. Вони висловили занепокоєння, що зростання кількості публікацій з низькою якістю чи з використанням контенту, згенерованого ШІ, може перевантажити систему рецензування і підірвати довіру до видавничої екосистеми. Зокрема, 53% вважають, що вплив ШІ на систему академічних публікацій буде негативним, і лише 18 % вбачають в ньому потенціал для покращення. Опитані висловлювали побоювання, що ШІ сприятиме збільшенню текстів, основаних на сумнівних наборах даних, що містять «галюцинації» (вигадування джерел і тверджень) у тексті й порушенню права інтелектуальної власності. Близько третини опитаних сказали, що через поширення ШІ буде важче отримати належне визнання власних наукових здобутків. Окрм того, посилюється загальний тиск на систему публікацій через зростання обсягу відкритого доступу і число проіндексованих статей: між 2016 і 2022 роком кількість статей зросла приблизно на 897 тис. (біля 6% на рік). 81% опитаних вважає, що обсяг робіт перевантажив систему рецензування, а 50 % пов’язують погіршення якості рецензії з масовістю поданих статей. Отже, слід припинити гонитву за кількісними показниками в академічному середовищі, а натомість переорієнтувати мотивацію на якість результатів. Необхідна декомпозиція оцінювання наукової діяльності, визнання інших форм внеску (наприклад, даних, програмного забезпечення, рецензій, викладацької роботи), використання альтернативних форматів публікацій і зменшення залежності від метрик журналів. Також видавці мають розробляти низьковартісні, масштабовані альтернативні шляхи публікації, які були б визнані науковою спільнотою. Автор попереджає про системну кризу наукової та видавчничої діяльності: коли кількість витісняє сенс, рецензування стає втратою часу, а наукова довіра — надто тонкою ниткою. Якщо університети, наукові журнали й фінансуючі інституції не переглянуть моделі мотивацій, система може зруйнуватися зсередини.
Відкрите відповідальне рецензування має надзвичайно важливе значення для розвитку сучасної науки.
Відкрите відповідальне рецензування має надзвичайно важливе значення для розвитку сучасної науки.
Це по суті всеохоплюючий рамковий термін, що описує «способи адаптації моделі експертної оцінки до концепції відкритої науки, включно з відкритими ідентичностями рецензентів і авторів, відкритою публікацією звітів про рецензування та забезпеченням широкої участі у процесі експертизи». Існує сім основних ознак відкритого відповідального рецензування (які не обов’язково мають виконуватись усі одночасно), а саме: (1) відкриті ідентифікатори (інформація про авторів та рецензентів відома); (2) відкриті звіти (текст рецензії публікується у прив’язці до рецензованого твору); (3) відкрита участь (широка спільнота зацікавлених осіб може зробити свій внесок у процес рецензування); (4) відкрита взаємодія (допускається та заохочується пряме взаємне обговорення між автором(ами) та рецензентами та/або між рецензентами); (5) відкриті рукописи для попереднього рецензування (рукописи стають доступними для ознайомлення негайно, наприклад, через сервери попереднього рецензування, такі як arXiv, – до того, як розпочинаються будь-які офіційні процедури рецензування); (6) відкриті коментарі для остаточної версії наукового твору (усі бажаючі можуть переглядати і коментувати остаточну опубліковану версію твору); (7) відкриті платформи (процес рецензування відокремлений від публікації і здійснюється іншою організаційною структурою, яка не тотожна місцю опублікування). Ці ознаки можуть поєднуватись у будь-яких комбінаціях, що різняться за змістом і кількістю складових. Визначальними, найбільш характерними з них є перші дві, важливі та доволі поширені – третя, четверта і п’ята. Відкрите відповідальне рецензування в сучасному його розумінні розглядається у беззаперечному зв’язку з концепцією відкритої науки та новітніми ІКТ-технологіями, які забезпечують легке поширення інформації та безбар’єрне долучення спільноти до взаємодії з авторами наукових праць, рецензентами та іншими зацікавленими особами. Що дає науці відкрите відповідальне рецензування у контексті описаних вище ознак? По-перше, посилює відповідальність та підзвітність рецензента, мотивує до більш глибокої, якісної та коректної експертизи, робить більш прозорим та очевидним конфлікт інтересів (якщо він має місце), є чинником впливу на академічну репутацію, дозволяє зацікавленим особам з огляду на особистість рецензента приймати рішення про доцільність ознайомлення з твором. По-друге, текст рецензії, опублікований разом з рецензованим науковим твором, стає самостійною науковою працею, яка у свою чергу може піддаватись рецензуванню і коментуванню; стає підставою для рішення про доцільність ознайомлення не лише з рецензованим твором, а й науковими працями рецензента, формує уявлення про його компетентність і наукову активність, разом з іншими рецензіями є ресурсом для навчання молодих науковців, інших рецензентів або більш детального вивчення наукових поглядів самого рецензента і розуміння специфіки позицій наукової школи, яку він представляє. По-третє, відкрита участь являє собою можливість будь-яких зацікавлених осіб публічно висловитись з приводу наукового твору. Це можуть бути фахові експерти, науковий досвід та формальний статус яких дозволяє здійснювати рецензування у класичному його розумінні. Або будь-хто, якщо він ознайомився з твором, сформував своє бачення щодо нього, має сумніви щодо обраних методів, наведеної аргументації або зроблених висновків та має пропозиції стосовно продовження дослідження чи можливих варіантів його практичного застосування. Такі міркування можуть бути оприлюднені як самостійні завершені матеріали або мати форму коротких висловлювань у ході онлайнової дискусії з автором чи іншими представниками зацікавленої спільноти. Відкрита участь активізує процес обговорення, розширює читацьке коло, спричиняє додатковий інтерес до твору, робить експертизу більш об’ємною. У результаті підвищується якість експертизи і розвивається наукова комунікація, що є надзвичайно важливим елементом процесу дослідження. По-четверте, відкрита взаємодія експертів та авторів наукових творів є ефективним комунікаційним процесом, від якого виграють як його учасники, так і читачі. У співпраці рецензента і автора уточнюються формулювання, удосконалюється і доповнюється аргументація, більш чітко окреслюється контекст, залучається й обговорюється дотична наукова література. Така взаємодія може мати епістолярну форму (листування), «живого» спілкування автора і рецензента (із залученням у разі потреби редактора, адміністраторів, грантодавців тощо). По-п’яте, відкриті рукописи, оприлюднені у початковій авторській редакції ще до початку експертизи є основним ресурсом для відкритого рецензування та коментування. Як правило, вони відрізняються від остаточної версії внаслідок поступового внесення автором покращень, викликаних взаємодією з рецензентами. Раннє оприлюднення. доповнене відкритим рецензуванням та коментуванням робить науковий твір більш видимим та підвищує інтерес до нього. Крім того, аналіз послідовних версій наукового твору (від відкритого рукопису до фінальної версії, опублікованої у вигляді статті) вкупі з авторськими поясненнями стає надзвичайно цінним матеріалом для навчання молодих науковців. По-шосте, відкрите коментування остаточної версії наукового твору, що відбувається як у вигляді публічних відкритих листів, оприлюднених рецензій або онлайнового або офлайнового обговорення, може здійснюватись на сторінках того самого видання, інших видань, вебсайтах видавництв, у репозитаріях, блогах, соціальних мережах. По-сьоме, відкриті платформи рецензування, аутсорсинг рецензій завдяки спеціалізованим онлайновим ресурсам, які задають рамки рецензування і забезпечують взаємодію авторів та рецензентів, по суті розвивають у контексті відкритої науки історично сформований зв’язок «автор-видання-редактор-рецензент-редактор-автор-редактор». При цьому сутність рецензування залишається класично незмінною: відбувається об’єктивне неупереджене оцінювання наукового твору, встановлення його якості, визначення перспектив подальшого залучення в академічний обіг та використання у наступних наукових дослідженнях, освітньому процесі й наукових комунікаціях. Відповідно до нових технологічних можливостей цільова аудиторія рецензування у рамках відкритої наукової екосистеми значно розширюється порівняно із тим, як це було 100 і більше років тому. Поряд із грантодавцями, фінансуючими організаціями, видавцями, науковими та освітніми установами, організаторами наукових заходів, до неї тепер входять споживачі наукової продукції (розробники політики, підприємці, управлінські структури) та широка громадськість. Звісно, не можна ігнорувати проблеми і ризики наукової експертизи у формі рецензування, а саме: упередженість щодо наукової школи, інституції та безпосередньо автора рецензованого твору (наприклад, соціальні упередження, такі як вік, стать, національність, релігійні та політичні погляди); недостатній фаховий рівень рецензента, його низька обізнаність з предметом та об’єктом дослідження, застосовуваними методами, об’єктивна неможливість оцінити міждисциплінарну роботу, виконану на стику декількох галузей знань; низька мотивація до глибокої якісної експертизи (обмежений час, відведений на ознайомлення з роботою та підготовку рецензії, виконання експертизи поза рамками основної діяльності, у особистий вільний час і за остаточним принципом як необхідна данина традиціям або слідування адміністративним вимогам); недоброчесна поведінка (підготовка завідомо негативної рецензії для отримання особистого зиску – наприклад, відтермінування чужої публікації щоб незаконно скористатись чужими ідеями або просто забезпечити свою «першість» у разі, якщо рецензент одночасно з автором рецензованого твору дійшов до аналогічних висновків у власних дослідженнях; створення бар’єрів для конкуруючих науковців чи організацій; безпідставне надання переваг знайомим, колегам, друзям, співавторам й підготовка для них завідомо схвальної рецензії); формальний підхід (констатація власного погляду на рецензований твір без намагання запитати у автора додаткову аргументацію та без надання автору рекомендацій щодо покращення публікації); низька відповідальність за результат, якщо рецензія залишається службовим і закритим для ознайомлення твором, доступним лише вузькому колу фахівців і при цьому не оприлюднюється навіть загальний характер рецензії та відомості про рецензента; безвідповідальне ставлення до бажання автора наукової роботи найскоріше продемонструвати академічній спільноті отримані результати та розпочати продуктивну дискусію (наприклад, редактори журналів можуть повільно опрацьовувати матеріали, що надходять до редакції, тривалий час залишати їх у режимі «очікування», що в умовах етичних обмежень і практику заборони одночасного передавання твору до декількох видавництв спричиняє втрату актуальності та неможливість широкого обговорення) тощо. Рецензування наукових праць зазвичай виконується на безкоштовних засадах, при цьому вимагаючи від рецензента значної інтелектуальної роботи і витрат часу, тоді як закритість текстів рецензій не дозволяє рецензентам отримати належне суспільне визнання. Натомість опублікований текст рецензії може бути оцінений академічною спільнотою, він додається до «портфоліо» науковця і є додатковим підтвердженням його позиції та фахового рівня. Молоді дослідники та недосвідчені рецензенти можуть навчатись професії або удосконалювати свої навички і знання, вивчаючи текст рецензій або повну історію наукових комунікацій, що супроводжують процес рецензування. Надзвичайно корисним є, наприклад, порівняння першої та остаточної версії рецензій кожного рецензента, знайомство з процесом листування з автором, аналіз його реакцій та відповідей, долучення до розгорнутої дискусії, в рамках якої сторони наводять додаткову аргументацію, оцінювання змін, внесених до фінальної версії наукової праці, що рецензується. Відкриті коментарі, що публікуються спільнотою зацікавлених читачів (які не обов’язково мають бути науковими рецензентами) значно розширюють спектр оцінок і точок зору на науковий твір. Вони залучають до обговорення як автора наукової роботи, так і рецензентів та інших стейкхолдерів – підприємців, розробників політики, освітян. Фактично створюється «жива» дискусія, яка відбувається вже після завершення формального етапу експертизи, тобто прийняття роботи замовником чи опублікування видавництвом тощо.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джорджа Шалхуба «Ми повинні встановити правила використання ШІ у наукових роботах і рецензуванні».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джорджа Шалхуба «Ми повинні встановити правила використання ШІ у наукових роботах і рецензуванні».
У ній автор наголошує, що без чітких правил використання інструментів генеративного штучного інтелекту у наукових текстах і процесі рецензування може бути втрачена довіра до самої системи академічної комунікації. Шалхуб зазначає, що великі мовні моделі дедалі частіше стають невидимими співавторами наукових текстів. Уже траплялися випадки, коли до наукових статей потрапляли фрази, очевидно породжені ШІ, або навіть цілі абзаци, які не мали жодного стосунку до змісту дослідження. Окремі журнали змушені були відкликати публікації після виявлення таких фактів. Дослідження показують, що ознаки машинного тексту присутні щонайменше у кожній восьмій науковій анотації, а в галузі комп’ютерних наук — майже у 20% робіт. Такі самі тенденції мають місце і в рецензуванні: до 17 % рецензій містять фрази, сформовані штучним інтелектом. Проблема посилюється через зростання кількості наукових рукописів, які потребують рецензування. Академічне середовище заохочує кількість публікацій, тоді як сама процедура оцінювання залишається неоплачуваною і надмірно перевантаженою. Це створює спокусу використовувати штучний інтелект, аби скоротити час підготовки текстів чи рецензій. Водночас з’являються нові форми маніпуляцій — автори іноді приховують у документах інструкції для ШІ, які впливають на оцінювання наукової роботи. Автор переконаний, що ця ситуація вимагає невідкладного врегулювання. Передусім наукові журнали та організатори конференцій мають ухвалити політики, які зобов’язують декларувати будь-яке використання штучного інтелекту. Має бути чітко вказано, який саме інструмент застосовано, з якою метою і яку роль він відіграв у створенні тексту. Відповідальність за зміст і достовірність завжди залишається за людьми, тому ШІ не може бути вказаний як співавтор. Рецензенти повинні ретельно перевіряти подані матеріали (зокрема – на предмет прихованих інструкцій) і користуватися лише перевіреними інструментами. Одночасно потрібно створювати механізми аудиту та контролю, які передбачатимуть не лише виявлення порушень, а й послідовну систему відповідальності: від попередження у разі ненавмисних помилок до суворих санкцій за повторні або свідомі порушення. Така регламентація не повинна зупиняти використання ШІ, а має зробити його безпечним і відповідальним. Загальний висновок автора полягає в тому, що стрімкий технологічний прогрес потребує нової культури академічної доброчесності. Штучний інтелект може бути корисним інструментом для науковців, але лише тоді, коли його застосування буде прозорим, підзвітним і підконтрольним. Тільки за цієї умови можливо зберегти довіру до наукового знання як колективного людського надбання.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Шелдона Г. Джейкобсона «Рецензування за допомогою ШІ має пройти належну перевірку».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Шелдона Г. Джейкобсона «Рецензування за допомогою ШІ має пройти належну перевірку».
У ній автор порушує питання використання інструментів штучного інтелекту для рецензування наукових праць і наголошує, що перед тим, як запроваджувати відповідні практики, потрібно ретельно перевірити надійність і здатність ШІ адекватно виконувати ці завдання. Автор звертає увагу, що нині існують десятки тисяч наукових журналів, і процес оцінювання рукописів вимагає величезних витрат ресурсів часу та зусиль фахівців. Якщо кожну статтю мають рецензувати кілька незалежних експертів, то загальний обсяг роботи вимірюється мільйонами годин на рік. Саме тому зростає інтерес до можливостей штучного інтелекту як інструмента, який міг би зменшити таке навантаження. Будь-який процес рецензування наукової праці зводиться до трьох основних питань: чи є дослідження новим, чи коректними є отримані результати та чи додає робота вагомий інтелектуальний внесок у відповідну сферу знань. У кращому випадку технології штучного інтелекту можуть більш-менш успішно визначати рівень новизни, порівнюючи рукописи з наявною базою знань. Однак оцінка коректності та інтелектуальної цінності дослідження потребує глибокого контексту і часто пов’язана з суб’єктивними судженнями, що робить завдання значно складнішим. Джейкобсон застерігає: алгоритми навчаються на даних, які вже містять певні неточності й помилки, тому ймовірність упереджень дуже висока. Крім того, існує ризик, що система ігноруватиме роботи, які виходять за межі усталених підходів, натомість надаючи перевагу тим, що розвивають уже добре відомі напрямки. Це може посилити так званий «груповий ефект», коли інноваційні ідеї не отримують належної уваги. Щоб уникнути таких проблем, автор пропонує не замінювати людей автоматизованими рішеннями, а звернутись до гібридної моделі: статті оцінюють рецензенти, але паралельно ті самі рукописи проходять перевірку штучним інтелектом. Порівняння результатів дозволить з’ясувати, в яких галузях збіг між оцінками людей і алгоритмів може бути досить високим, а де навпаки — різниця виявиться суттєвою. Лише після такого тестування можна говорити про поступове розширення ролі технологій. Ключовий висновок полягає в тому, що системи ШІ самі мають пройти своєрідне «рецензування». Наразі немає доказів їхньої стабільної роботи без значних похибок і упереджень, тому їхнє застосування в офіційному процесі рецензування слід відтермінувати. Майбутнє науки може виграти від технологічної підтримки, однак це відбудеться лише за умови, що надійність таких інструментів буде перевірена так само суворо, як і будь-яке інше дослідницьке нововведення.
На сторінці блогу DOAJ опубліковано матеріал Метт Ходжкінсон «Переосмислення рецензування в епоху штучного інтелекту», приурочений до «Тижня рецензування-2025», який проходить з 15 по 19 вересня 2025 року.
На сторінці блогу DOAJ опубліковано матеріал Метт Ходжкінсон «Переосмислення рецензування в епоху штучного інтелекту», приурочений до «Тижня рецензування-2025», який проходить з 15 по 19 вересня 2025 року.
У ньому йдеться про те, як штучний інтелект починає змінювати глобальний ландшафт рецензування та, зокрема – процес рецензування наукових публікацій. Люди все більше цінують переваги автоматизованих інструментів, у тому числі сервісів генеративного штучного інтелекту, причому легкість їх використання спричиняє зниження, а подекуди – навіть вимкнення критичного мислення. Коли ChatGPT вперше було відкрито для широкого загалу наприкінці 2022 року, з’явився цілий шквал наукових статей, у яких інструмент був вказаний як автор/співавтор, незважаючи на те, що цей по суті інструмент явно не мав здатності брати на себе відповідальність за будь-які згенеровані результати. На щастя, здоровий глузд було відновлено, і швидко сформувався консенсус щодо того, що автоматизовані інструменти не можуть бути авторами. Однак люди все ще знаходять нові способи зловживання такого роду інструментами. Цьогоріч DOAJ змушений був відхилити заявку журналу, який використовує штучний інтелект для обрання рецензентів. Це була не єдина проблема з журналом, але вона була головною, що засвідчила більш широкий пласт видавничих проблем з публікаційною етикою. Використання автоматизованих алгоритмів для підбору потенційних рецензентів здійснюється вже багато років, для чого використовуються бази даних видавців та зовнішніх джерела (наприклад, Publons як частина Web of Science). Однак, експертів DOAJ вразило у політиці журналу те, що використаний алгоритм жодним чином не був описаний, тобто він був «чорною скринькою», над якою повністю відсутній людський контроль. З огляду на цей досвід Метт Ходжкінсон звертає увагу на цінність оновлення посібника із подання заявок, до якого було додано розділ про штучний інтелект та інші автоматизовані інструменти. Тепер DOAJ вимагатиме від журналів чіткої та прозорої політики використання ШІ, яка повинна включати наступні аспекти: як автори повинні розкривати використання ШІ (окрім перевірки орфографії, граматики тощо); як автори нестуть відповідальність за результат роботи з інструментами ШІ (авторами можуть виступати лише люди); чи повинен ГШІ цитуватися; чи мають рецензенти використовувати генеративний штучний інтелект для написання своїх звітів тощо. Журнал повинен розкривати використання інструментів ШІ, здійснювати належну перевірку та пропонувати людям перевіряти результати рецензування. Ці пропозиції по суті своїй не нові, бо спираються на позицію COPE, Асоціації STM, AME та інших авторитетних організацій. Нові правила ураховують нинішній консенсус щодо ШІ і пропонують запобіжні заходи, при цьому не надто обмежуючи експерименти з автоматизацією процесів.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Еріка Цуя «Чотирьохетапна структура категоризації інструментів штучного інтелекту для досліджень».
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Еріка Цуя «Чотирьохетапна структура категоризації інструментів штучного інтелекту для досліджень».
У ній йдеться про те, як використовувати інструменти штучного інтелекту на кожному етапі процесу дослідження. Автор зазначає, що упродовж останніх трьох років було розроблено велику кількість інструментів штучного інтелекту, спеціально орієнтованих на науковців. Ці інструменти можуть покращити практично кожен етап дослідницького процесу, пропонуючи нові можливості – від опрацювання початкової концепції до підготовки публікації про отримані результати. Розуміння їх специфіки та опанування ними допомагає дослідникам коректно та ефективно упроваджувати інструменти штучного інтелекту там, де вони можуть забезпечити максимальну користь та пришвидшити темпи досліджень. Якщо розглядати внесок інструментів штучного інтелекту через призму основних етапів традиційного дослідницького процесу, то їх можна класифікувати наступним чином: для ранньої фази дослідження (перегляд літератури, ознайомлення з науковою літературою, формулювання ідей, окреслення дослідницької області та ключових питань); для етапу огляду літератури (підсумовування інформації щодо еволюції поглядів та сучасного стану дослідженості обраних напрямків, визначення ключових/ фундаментальних робіт і формулювання значення дослідження); для фази аналізу даних (узагальнення інформації та підготовка висновків на основі даних спостереження, аналіз зібраних даних, виявлення тенденцій чи закономірностей, перевірка гіпотез, формування креативних ідей); для етапу підготовки рукопису (опис та оформлення результатів своїх досліджень для поширення, зокрема- публікацій, презентацій, повідомлень у засобах масової інформації та соцмережах). Для кожної фази найкраще використовувати різні інструменти підтримки на основі генеративного штучного інтелекту. Найбільш корисними виявляються інструменти ШІ для аналізу даних, оптимізації експериментального дизайну, поглибленого аналізу та відстеження цитувань, підготовки документації, підтримка рецензування, які можуть бути підлаштовані до специфіки конкретних дисциплін та їхньої методології. Автор вважає, що правильне використання інструментів штучного інтелекту може принести цілий ряд переваг дослідникам, а саме: прискорений початок дослідження; покращене генерування ідей; повне охоплення літератури; ефективність посилань. Разом із тим, використання інструментів штучного інтелекту має бути збалансованим з їхніми недоліками та обмеженнями, такими як алгоритмічні упередження, проблеми конфіденційності даних, неповнота пошуку, неточність інформації. Важливо критично оцінювати контент, створений штучним інтелектом, здійснювати постійний належний нагляд за результатами ШІ, використовувати його для доповнення, а не заміни людського судження. Ринковий ландшафт інструментів штучного інтелекту дуже мінливий, науковці мають захистити себе від негативних наслідків таких перманентних змін. Для цього потрібно здійснювати часте збереження результатів виконаної роботи (включаючи дані, підказки та відповіді), резервне копіювання, експорт в інші системи, найголовніше – постійно розвивати власне мислення, змінювати моделі та сервіси ШІ.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Сонджіна Хонга «Мою роботу, ймовірно, переглянув штучний інтелект – і це серйозна проблема».
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Сонджіна Хонга «Мою роботу, ймовірно, переглянув штучний інтелект – і це серйозна проблема».
Автор розповідає, що його статтю було відхилено через коментарі рецензентів, які були розпливчастими, шаблонними, часом неточними і у багатьох випадках недоречними. Як науковець з 15-річним досвідом роботи, який має понад 150 рецензованих публікацій, Сонджін знайомий з усією специфікою підготовки та просування академічних публікацій. Але на цей раз було щось надзвичайно дивне у рішенні про відхилення рукопису, яке надійшло від відомого міжнародного журналу. Після початкового рішення про суттєвий перегляд автор ретельно дослідив кожне зауваження рецензентів та подав суттєво перероблений рукопис, де були більш точні формулювання та якісні наукові пояснення. Однак статтю було відхилено через несподівано негативний відгук одного з рецензентів під час другого раунду роботи з рукописом, в якому був не лише неприйнятний тон, а й незрозумілий характер критичних зауважень, причому рецензент порушив абсолютно нові питання, які раніше не піднімалися й не обговорювалися. Більше того, коментарі були шаблонними, розпливчастими, іноді навіть не стосувалися фактичного змісту рукопису. Зауваження на кшталт «потрібно більше уваги» та «потребує перевірки» не мали технічного обґрунтування чи зворотного зв’язку, що ґрунтується на даних. Оскільки рукопис стосувався результатів дослідження у галузі хімії навколишнього середовища, зосередженого на польовому застосуванні нового методу аналізу, обговорення мало точитись навколо конкретних питань. Але рецензент розкритикував відсутність «всебічної екологічної оцінки» і те, що воно «не вивчає вплив екології на поведінку тварин». Також рецензент стверджував, що «повторюваність хімічного аналізу не повністю пояснена», хоча саме цьому питанню у рукописі було присвячено декілька крупних фрагментів тексту. Сонджін запідозрив, що огляд був написаний (принаймні частково) за допомогою генеративного штучного інтелекту. Адже відомо, що рецензії, створені штучним інтелектом, мають зазвичай п’ять ключових недоліків: вони спираються на розпливчасту, надто загальну мову та спотворюють текст статті абстрактною критикою, висвітлюють проблеми, які вже були розглянуті, демонструють непослідовну або суперечливу логіку, їм бракує емпатії та нюансів стилю, властивих вдумливому рецензенту. Щоб підтвердити свої підозри, Сонджін порівняв коментарі рецензента зі зразком рецензії, яку створив за допомогою ГШІ. Подібність двох документів була вражаючою, що глибоко розчаровує. Дехто може сприйняти це як невдачу. Але наука не повинна залежати від удачі – оцінка рукопису має ґрунтуватися на справедливості, прозорості та експертності. Отже, заклик повністю заборонити використання штучного інтелекту в процесі рецензування не буде сприйнятий, що очевидно. Але інструменти ГШІ мають лише допомагати рецензентам та редакторам, виявляючи невідповідності, плагіат або покращуючи презентацію. Їх використання для створення цілісних рецензій підриває саму мету процесу рецензування, який має бути прозорим. Тому дуже доречним є рішення Nature від 16 червня 2025 року про те, що видавництво розпочинає публікувати усі коментарі рецензентів та відповіді авторів разом із прийнятими статтями. Це може стати одним із потенційних шляхів до відновлення прозорості та підзвітності у видавничому процесі.
База академічних текстів поповнилась на 1,5 тис. академічних текстів – 99 звітів НДДКР і 1,4 тис. дисертацій. Наразі відвідувачі й користувачі НРАТ мають доступ до 301,2 тис. повних електронних версій академічних текстів ЦР (у т.ч. 137,9 тис. наукових звітів та 163,3 тис. дисертацій у комплекті з авторефератами й анотаціями), з якими можна ознайомитись без будь-яких обмежень. Також у 2025 році відвідувачі та користувачі НРАТ отримали можливість працювати з реєстраційними картками НДР, – їх наразі у БД 203,1 тис. Мережа локальних репозитаріїв НРАТ поповнилася Одеським національним університетом імені І.І. Мечникова. Наразі Нацрепозитарій у рамках інформаційної інтеграції співпрацює з 13-ма закладами вищої освіти, 1-ю науковою установою та 2-ма науковими виданнями. Їх контент у Нацрепозитарії становить 92,7 тис. академічних текстів. База даних НРАТ є доволі затребуваним ресурсом для вітчизняних науковців і освітян: пошук академічних текстів у репозитарії здійснювався понад 103 тис. разів на місяць. Постійні користувачі НРАТ вже побачили, що віднині пошуковий сервіс містить інформацію про кількість переглядів академічних текстів (з можливістю відповідного сортування у результатах пошуку) та наявність опублікованих відкритих рецензій. Відповідні позначки з’явились на панелі пошуку інформації над позначками доступу до повного тексту («око») та рецензування («перо»). Регулярно відбувається оновлення відомостей про контент НРАТ на порталі http://nrat.gov.ua/opendata/ та порталі відкритих даних. Для постійного інформування цільової аудиторії здійснюється публікація корисних матеріалів з різноманітних питань, – від прийнятих урядом та центральними органами влади управлінських рішень, обговорення проєктів документів, наукових заходів, – до аналітичних матеріалів міжнародних організацій, кращих практик відкритої науки та управління даними досліджень, використання технологій ШІ, академічної доброчесності, популяризації наукових здобутків. У 2-му кварталі 2025 року на порталі було розміщено 236 таких інформаційних матеріалів. Віддаємо шану видатним вітчизняним науковцям (меморіальна рубрика «Brevis nobis vita data est, at memoria bene redditae vitae sempterna…»). Працює сервіс підписки на новини порталу, завдяки якому науковці, освітяни, інноватори, бібліотекарі у зручному для себе режимі (щодня або раз на тиждень) отримують інформацію про нові публікації документів, події, наукові заходи. Дайджест НРАТ безкоштовно щотижня розсилається підписникам. Зростає спільнота НРАТ у соціальних мережах фейсбук, телеграм, вайбер, відбувається комунікація з користувачами репозитарію. НРАТ зареєстрований як джерело бібліотечних та наукових даних в OpenDOAR та Fairsharing.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джульєтт Роуселл «Потік досліджень за допомогою штучного інтелекту послаблює якість науки».
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джульєтт Роуселл «Потік досліджень за допомогою штучного інтелекту послаблює якість науки».
У ній наголошується, що хвиля низькоякісних статей загрожує перевантажити журнали та рецензентів, заважаючи їм оцінювати більш змістовні дослідження. Згідно з новими даними, інструменти штучного інтелекту, розроблені для допомоги у дослідницькому процесі шляхом машинної обробки інформації спричинили потік псевдонаукових робіт низької якості, які загрожують основам наукової творчості. Дослідницька група з Університету Суррея розглянула статті NHANES для визначення зв’язку між станом здоров’я, способом життя та клінічними результатами. Кількість таких досліджень зросла за останні роки з чотирьох одиниць у 2014-2021 роках до 190 у 2024 році. Багато з цих робіт були об’єктивно низької якості, використовували поверхневий та спрощений підхід до аналізу, зосереджуючись на окремих змінних ігноруючи суттєві тенденції. У статті, опублікованій у PLOS Biology, міститься застереження: оскільки штучний інтелект робить аналіз даних набагато доступнішим, а великі мовні моделі можуть допомогти у написанні робіт, «кількість штучних публікацій може перевищити кількість легітимних публікацій у певних галузях, що базуються на даних». Це може призвести до зростання «ризиків розповсюдження безпідставних, оманливих висновків щодо наукової літератури», буде спотворювати дослідження та послаблювати якість науки загалом. Дослідники, редакційні колегії журналів та рецензенти мають поставити це питання головним у нинішньому порядку денному. Дослідникам рекомендується використовувати повні набори даних, доступні їм, якщо немає чіткої та добре аргументованої причини для протилежного, а також прозоро зазначати, які частини даних використовувалися, протягом яких періодів часу та для яких груп. Журнали повинні посилити рецензування, залучаючи більше дослідників зі статистичним досвідом, частіше використовувати раннє відхилення поданих рукописів статей, щоб зменшити кількість низькоцінних статей, що направляються потім на рецензування. «Наші пропозиції являють собою прості речі, які можуть допомогти поставити заслон на шляху слабких або оманливих досліджень, не блокуючи при цьому переваги штучного інтелекту та відкритих даних. Ці інструменти залишаться з нами. Але потрібно діяти зараз, щоб захистити довіру до досліджень!».
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Чонг Фан «Дайте своїй академічній роботі найкращі шанси на прийняття».
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Чонг Фан «Дайте своїй академічній роботі найкращі шанси на прийняття».
У ній наголошується, що рецензування є надзвичайно важливим етапом на шляху до публікації у престижному журналі, але далеко не кожна стаття його проходить. Як допомогти авторам зорієнтуватися у процедурі подання робіт та заздалегідь привернути увагу до ретельної підготовки і якісного оформлення? Основні причини відхилення рукописів статей (а рівень відмов становить від 20 до 50 %) містяться у відповідях редактора та зазвичай публікуються у самих рецензованих виданнях. Це у першу чергу невідповідність цілям і тематичній спрямованості журналу, тому потрібно дуже зважено підходити до обрання журналу для своєї статті. Другою причиною відхилення може бути відсутність актуальності та оригінальності, отже автор має попрацювати над гарно структурованою анотацією, обов’язково підкреслити новизну та практичну значущість свого дослідження, а також описати оригінальність та значення своєї роботи у супровідному листі до редакції. Третя причина відхилення – відсутність ретельності в оформленні цитат, посилань, тому авторам рекомендується використовувати інструмент перевірки схожості тексту, щоб допомогти їм виявити будь-які запозичення, а також скористатись послугами професійного редагування текстів (для тих, хто не є носієм англійської мови). Також Чонг Фан говорить про найбільш поширені критичні зауваження редакторів. Він упевнений, що це допоможе дослідникам уникнути поширених помилок і підготувати сильну, цілісну статтю з чітким внеском та новизною.
