TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Future Crew

27 Feb 2025, 14:10

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

👨‍⚕️Представьте, что вы учёный, посвятивший всю жизнь борьбе с раком. Встретив в уважаемом издании исследование, которое цифрами подтверждает эффективность ромашкового чая в профилактике онкологии, вы ищете лабораторию, команду, финансирование, чтобы разгадать секрет трав. Но через месяц выясняется, что статья поддельная — никакого исследования не проводили, а графики придумал и нарисовал чат-бот.

Конечно, мы утрируем, всё несколько сложнее, но проблема вполне реальна: почти каждый элемент научной статьи теперь можно быстро сгенерировать, а диаграммы и изображения клеток и молекул, созданные ИИ, порой невозможно отличить от настоящих.


Журнал Nature уже бьёт тревогу, обсуждая, как выявлять фейки. За 2023 год было отозвано 10 тысяч статей — в два с половиной раза больше, чем годом ранее (4 тысячи). Среди них были и созданные с помощью ИИ. Мошенничество уже затронуло многие сферы науки: от экологии до биомедицины. Статью публикуют, читают по всему миру, по ней учат студентов, на неё ссылаются в добросовестных работах. Но выявление подлога приводит к каскадному эффекту и сотням изъятий из других публикаций.

🕵 Появился даже класс учёных-«сыщиков» — в свободное время они анализируют публикации, проверяют данные и изображения, чтобы находить подделки. По их словам, проблема не столько в ИИ, сколько в перегибах системы оценки учёных по уровню цитирования. Именно это приводит к появлению «бумажных фабрик» — организаций, которые за плату пишут фальшивые статьи и доводят их до публикации.

Для выявления подделок многие издательства уже используют специализированное ПО на основе нейросетей. Но пока оно не даёт полной гарантии: со временем обман раскрывается, и репутация недобросовестного автора разрушается. Однако к тому моменту прошедший в печать фейк успевает нанести вред науке, а главное — доверию к ней.

1.9k 0 7 3 17
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot