Наука-2026: как ИИ испортил учёных?
Бывают годы, когда всё интересное происходит в лабораториях. 2026-й получается не таким. В этом году ИИ полноценно вошёл в исследовательский процесс. Но это еще не все, именно машине выпала роль контролера качества.
🔹Делимся обнаруженной любопытной статистикой.
Pangram Labs прогнала через классификатор около 75 800 рецензий конференции ICLR 2026. Из них 21% были полностью сгенерированы машиной, а больше половины несут её следы. Правило «используешь LLM – раскрывай» действовало с августа 2025-го. Организаторы прогнали все 75 тысяч рецензий через два детектора и сообщили о подозрительныхдокументах председателям секций с просьбой «учесть при оценке качества».
С участниками конференции ICML обошлись жёстче. Просто удалили 795 рецензий, написанных с помощью LLM теми, кто прямо обещал этого не делать, и заодно отклонилибез рассмотрения 497 статей самих этих рецензентов. Опрос Frontiers (1645 исследователей) показал, что 53% рецензентов уже пользуются ИИ, среди молодых учёных этот показатель еще выше – 87%.
Как говорится, дальше больше. Аудит The Lancet. Было проверено 2,5 млн биомедицинских статей, 97 млн проверенных ссылок. Доля работ с выдуманными цитатамисоставила в 2023 году одна на 2828. В 2025 году показатель был катастрофически высок – одна на 458, в начале 2026года – одна на 277. Двенадцатикратный рост за два года! Кроме того, было найдено 4406 фальшивых ссылок в 2810 статьях. При этом по 98% из них издатели к февралю не сделали ничего. Возникает вопрос насколько теперь можно доверять таким научным медицинским данным.
🔹Впрочем, справедливости ради, стоит отметить, что ИИ,правда делает науку. И делает ее хорошо в своих рамках возможностей.
Так, в апреле команда Принстона под руководством ДжошуаРота пропустила через ML-конвейер архивы телескопа TESS. 80 млн звёзд, данные первого года работы и обнаружила 10 091 нового кандидата в экзопланеты. Тогда как человечество за 30 лет подтвердило только около 6300 планет. Дело в том, что машина искала не у ярких звёзд, как раньше, а у тусклых, скучных для человека.
В июне 39 добровольцев прошли первую фазу испытаний вакцины Кембриджа и DIOSynVax. Действующее вещество «суперантиген» против всего семейства коронавирусов целиком спроектировано на компьютере и вводится без иглы. Безопасна, иммунный ответ есть.
25 марта Nature опубликовал статью Sakana AI про The AI Scientist — систему, проходящую весь цикл: гипотеза, эксперимент, текст. За год до этого из трёх её работ, отправленных на воркшоп ICLR, приняли одну и Sakanaсама её отозвала. Майк Кук из King's College London сказал тогда фразу, которую стоит вырезать в граните: «Есть разница между тем, чтобы пройти рецензирование, и тем, чтобы добавить знание в область». И
Ну и важное резюме. Nature провел анализ 41,3 млн статей и 5,4 млн учёных. Те, кто применяет ИИ, публикуются в 3,02 раза больше, собирают в 4,84 раза больше цитирований и возглавляют собственные проекты на 1,37 года раньше. При этом тематическая широта их работ сжимается на 4,63%, а взаимодействие между статьями, ссылающимися на один источник, падает на 22%.
Мораль этой истории такова, что не искусственный интеллект портит ученых, а человеческая недобросовестность. ИИ делает науку сильнее, автоматизирует сферы, где данных много. Возможно, при более серьезном регулировании ситуация с ложными ссылками и цитатами изменится. А пока остается полагаться на сознательность и порядочность исследователя.
Бывают годы, когда всё интересное происходит в лабораториях. 2026-й получается не таким. В этом году ИИ полноценно вошёл в исследовательский процесс. Но это еще не все, именно машине выпала роль контролера качества.
🔹Делимся обнаруженной любопытной статистикой.
Pangram Labs прогнала через классификатор около 75 800 рецензий конференции ICLR 2026. Из них 21% были полностью сгенерированы машиной, а больше половины несут её следы. Правило «используешь LLM – раскрывай» действовало с августа 2025-го. Организаторы прогнали все 75 тысяч рецензий через два детектора и сообщили о подозрительныхдокументах председателям секций с просьбой «учесть при оценке качества».
С участниками конференции ICML обошлись жёстче. Просто удалили 795 рецензий, написанных с помощью LLM теми, кто прямо обещал этого не делать, и заодно отклонилибез рассмотрения 497 статей самих этих рецензентов. Опрос Frontiers (1645 исследователей) показал, что 53% рецензентов уже пользуются ИИ, среди молодых учёных этот показатель еще выше – 87%.
Как говорится, дальше больше. Аудит The Lancet. Было проверено 2,5 млн биомедицинских статей, 97 млн проверенных ссылок. Доля работ с выдуманными цитатамисоставила в 2023 году одна на 2828. В 2025 году показатель был катастрофически высок – одна на 458, в начале 2026года – одна на 277. Двенадцатикратный рост за два года! Кроме того, было найдено 4406 фальшивых ссылок в 2810 статьях. При этом по 98% из них издатели к февралю не сделали ничего. Возникает вопрос насколько теперь можно доверять таким научным медицинским данным.
🔹Впрочем, справедливости ради, стоит отметить, что ИИ,правда делает науку. И делает ее хорошо в своих рамках возможностей.
Так, в апреле команда Принстона под руководством ДжошуаРота пропустила через ML-конвейер архивы телескопа TESS. 80 млн звёзд, данные первого года работы и обнаружила 10 091 нового кандидата в экзопланеты. Тогда как человечество за 30 лет подтвердило только около 6300 планет. Дело в том, что машина искала не у ярких звёзд, как раньше, а у тусклых, скучных для человека.
В июне 39 добровольцев прошли первую фазу испытаний вакцины Кембриджа и DIOSynVax. Действующее вещество «суперантиген» против всего семейства коронавирусов целиком спроектировано на компьютере и вводится без иглы. Безопасна, иммунный ответ есть.
25 марта Nature опубликовал статью Sakana AI про The AI Scientist — систему, проходящую весь цикл: гипотеза, эксперимент, текст. За год до этого из трёх её работ, отправленных на воркшоп ICLR, приняли одну и Sakanaсама её отозвала. Майк Кук из King's College London сказал тогда фразу, которую стоит вырезать в граните: «Есть разница между тем, чтобы пройти рецензирование, и тем, чтобы добавить знание в область». И
Ну и важное резюме. Nature провел анализ 41,3 млн статей и 5,4 млн учёных. Те, кто применяет ИИ, публикуются в 3,02 раза больше, собирают в 4,84 раза больше цитирований и возглавляют собственные проекты на 1,37 года раньше. При этом тематическая широта их работ сжимается на 4,63%, а взаимодействие между статьями, ссылающимися на один источник, падает на 22%.
Мораль этой истории такова, что не искусственный интеллект портит ученых, а человеческая недобросовестность. ИИ делает науку сильнее, автоматизирует сферы, где данных много. Возможно, при более серьезном регулировании ситуация с ложными ссылками и цитатами изменится. А пока остается полагаться на сознательность и порядочность исследователя.