Применение искусственного интеллекта в науке в последние годы стремительно расширилось и проникло во многие этапы исследовательского процесса. Такие технологии, как ChatGPT, Gemini и Copilot, оказывают значительную поддержку исследователям в структурировании текста, более чётком выражении мысли, а также в совершенствовании языка и стиля. Однако наряду с этими возможностями возникают серьёзные вопросы, связанные с научной этикой, и главным предметом обсуждения становится определение допустимых границ использования искусственного интеллекта.

В современной академической среде принято считать, что искусственный интеллект должен рассматриваться как вспомогательный инструмент научной деятельности, но ни в коем случае не как замена исследователя. Политика таких авторитетных издательств, как Elsevier, чётко указывает, что AI-инструменты могут использоваться при подготовке научных статей, но исключительно в ограниченных целях: для совершенствования аргументации и методологии, языковой редактуры и повышения ясности изложения. Согласно этическим стандартам Elsevier, искусственный интеллект не может быть указан в качестве автора, его использование должно быть прозрачным, а основная научная идея, результаты и аналитическая рамка должны принадлежать самому исследователю. Напротив, написание статьи полностью с помощью искусственного интеллекта считается нарушением академической добросовестности, поскольку в этом случае ослабляются ключевые компоненты научной работы — оригинальность, авторская ответственность и аналитическое мышление.

Эта проблема уже находится под строгим контролем на уровне университетов. Например, в высших учебных заведениях, в том числе в UNEC, применяются различные механизмы для предотвращения подготовки научных работ полностью с использованием искусственного интеллекта. Наряду с системами проверки на плагиат, такими как Turnitin и iThenticate, используются и инструменты для выявления AI-сгенерированных текстов. Однако возникает новая проблема: существующие детекторы не всегда дают точные результаты. В некоторых случаях даже тексты, написанные самим исследователем, могут быть ошибочно определены как созданные искусственным интеллектом, что порождает дополнительные этические и технические трудности.

Международные исследования также подтверждают сложность ситуации. Согласно опросу Elsevier 2024 года, около 60% учёных считают использование искусственного интеллекта полезным для научной деятельности, однако значительная часть выражает обеспокоенность связанными с этим этическими рисками. Опросы, опубликованные в журнале Nature, показывают, что примерно 30% исследователей уже используют AI-инструменты в той или иной степени.

На практике существуют и конкретные примеры подобных проблем. В некоторых статьях, опубликованных в базе Elsevier, были обнаружены фразы вроде «Certainly, here is a possible introduction for your topic», что свидетельствует о том, что текст, сгенерированный искусственным интеллектом, был использован без должной редакторской обработки. Это указывает на недостаточный академический контроль со стороны авторов и приводит к появлению технических и этических ошибок даже в журналах высокого квартиля.

Дополнительно следует отметить, что в официальной политике Elsevier использование AI-инструментов чётко регламентируется. Генеративный искусственный интеллект рассматривается как средство, повышающее эффективность работы, помогающее систематизировать литературу, формировать новые идеи и улучшать качество текста. Однако он ни в коем случае не должен заменять критическое мышление, аналитический подход и научную оценку человека. Авторы обязаны тщательно проверять всю информацию, сгенерированную AI, подтверждать её достоверность и объективность, а также обеспечивать прозрачность использования таких инструментов через соответствующие disclosure-заявления. Особое внимание уделяется защите конфиденциальности данных, авторских прав и соблюдению этических норм.

В последние годы также наблюдается ещё одна тенденция — чрезмерное использование двоеточий в заголовках научных статей. AI-инструменты часто формируют заголовки по стандартной схеме: общее утверждение с последующим уточнением. Это приводит к однообразию, снижает оригинальность научной мысли и негативно влияет на глубину аналитического восприятия. В базах данных Elsevier ScienceDirect, Taylor & Francis, Wiley, Emerald данная тенденция становится всё более заметной. В ряде случаев заголовки, сгенерированные искусственным интеллектом, не соответствуют содержанию статьи, что напрямую отражается на её научном качестве.

Редакционная практика также подтверждает эту проблему. Во многих научных журналах до 20–30% поданных статей отклоняются именно по причине некорректного использования искусственного интеллекта. При этом важно различать два принципиально разных подхода: использование AI в рамках этических стандартов и полное написание статьи с его помощью. В первом случае технология выступает как инструмент поддержки и не нарушает научную интеграцию. Во втором — идеи автора вытесняются, а научный текст превращается в переработку уже существующих знаний, что можно рассматривать как форму научной манипуляции.

Особенно опасным является тот факт, что подобные практики могут нанести серьёзный ущерб репутации исследователя и издания. Это уже подтверждено на практике. Например, в США адвокат Стивен А. Шварц, его коллега Питер ЛоДука и юридическая фирма Levidow, Levidow & Oberman использовали ChatGPT при подготовке судебного документа, однако включили в него вымышленные судебные прецеденты, не проверив их достоверность. В результате федеральный суд Манхэттена оштрафовал их на 5000 долларов, указав на предоставление ложной и вводящей в заблуждение информации .

Этот случай наглядно демонстрирует, что безусловное доверие к искусственному интеллекту является не просто технической ошибкой, но и нарушением профессиональной ответственности, способным привести к серьёзным репутационным потерям. Аналогичные риски существуют и в научной сфере: использование AI-сгенерированных таблиц и результатов без проведения реального анализа может не только привести к отклонению статьи, но и нанести ущерб академической репутации автора.

В последние годы также наблюдается рост случаев, когда таблицы и графики создаются с помощью искусственного интеллекта без проведения эмпирических исследований и аналитической обработки данных. В таких ситуациях исследователь, не анализируя литературу и не проверяя результаты, просто генерирует «подходящую» визуализацию и включает её в статью. Это противоречит фундаментальным принципам научной методологии, поскольку любой график или таблица должны основываться на конкретных данных и методах. В противном случае они теряют научную ценность и могут вводить в заблуждение.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в науке не должно ограничиваться, но должно быть чётко регламентировано. Основной принцип остаётся неизменным: искусственный интеллект может усиливать исследовательский процесс, но не заменять автора. Сохранение прозрачности, ответственности и научной этики является ключевым условием устойчивого развития современной науки.