TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
  • Promotion
    Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website
Future Crew

27 Feb 2025, 14:10

Open in Telegram Share Report

👨‍⚕️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
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot