Автор: Денис Аветисян
Неконтролируемое внедрение ИИ-инструментов в научную сферу ставит под вопрос развитие критического мышления и достоверность получаемых знаний.
Статья анализирует риски, связанные с использованием больших языковых моделей и ИИ-агентов, для научных исследований, включая проблемы воспроизводимости, галлюцинации и снижение научной грамотности.
Несмотря на очевидный потенциал искусственного интеллекта для ускорения научных исследований, его некритическое внедрение может привести к парадоксальному снижению качества и глубины знаний. В статье ‘The indiscriminate adoption of AI threatens the foundations of academia’ рассматривается проблема бездумного использования ИИ в науке, включая большие языковые модели и автономные агенты. Основной тезис работы заключается в том, что бесконтрольное применение этих технологий рискует подорвать развитие критического мышления, креативности и, в конечном итоге, самой основы академической деятельности — генерации и верификации достоверных знаний. Сможем ли мы найти баланс между инновациями и сохранением фундаментальных принципов научного поиска, обеспечивающий подлинный прогресс, а не иллюзию такового?
Тень Тьюринга: От пророчества к хаосу информации
Еще в середине XX века Алан Тьюринг предвидел появление машин, способных бросить вызов человеческому интеллекту, и это пророчество находит свое подтверждение в современных больших языковых моделях (LLM). Эти системы, основанные на сложных алгоритмах и огромных объемах данных, демонстрируют впечатляющую способность к обработке и генерации текста, имитируя человеческую речь и мышление. В то время как машины ранее ограничивались выполнением заранее заданных инструкций, LLM способны к адаптации, обучению и даже творчеству, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта и ставя вопросы о границах между человеческим и машинным разумом. Стремительное развитие этих технологий свидетельствует о том, что предвидения Тьюринга не просто сбылись, но и получили экспоненциальное развитие, формируя новую эру в истории науки и технологий.
Современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющую способность обрабатывать и генерировать текст, однако эта производительность основана не на истинном понимании, а на выявлении статистических закономерностей в огромных объемах данных. Модели, по сути, предсказывают наиболее вероятное следующее слово в последовательности, основываясь на вероятностях, усвоенных из обучающего набора. Это означает, что, хотя LLM могут создавать грамматически правильный и даже стилистически убедительный текст, они не обладают осознанием смысла или контекста, подобно человеку. В результате, даже самые передовые модели могут допускать логические ошибки или генерировать бессмысленные утверждения, оставаясь при этом убедительными на поверхности. Данный принцип работы обуславливает как силу, так и ограничения современных систем искусственного интеллекта, работающих с языком.
Зависимость больших языковых моделей от статистических закономерностей, а не истинного понимания, несет в себе фундаментальный риск генерации правдоподобной, но фактически неверной информации, получившей название «галлюцинации». Данное явление проявляется в способности моделей создавать тексты, которые грамматически и стилистически безупречны, но содержат ложные утверждения, искаженные факты или полностью вымышленные данные. Несмотря на кажущуюся убедительность, эти «галлюцинации» могут быть трудно различимы для человека, особенно в специализированных областях знаний, что представляет серьезную проблему для достоверности информации, генерируемой искусственным интеллектом, и требует разработки новых методов верификации и контроля качества.
Современное научное сообщество сталкивается с беспрецедентной задачей верификации из-за экспоненциального роста объема генерируемого искусственным интеллектом контента, получившего название “научный мусор” (AI Science Slop). Способность ИИ-агентов создавать до ста правдоподобных научных статей в течение дня ставит под вопрос традиционные методы оценки достоверности исследований. Возникает необходимость в разработке новых инструментов и протоколов для выявления сфабрикованных данных и ложных утверждений, поскольку отличить сгенерированный ИИ текст от результатов настоящих научных изысканий становится все сложнее. Это представляет серьезную угрозу для целостности научной литературы и требует от исследователей повышенного внимания к деталям и критическому анализу информации.
Эрозия Экспертизы: LLM и Угасание Критического Мышления
Наблюдается негативное влияние использования больших языковых моделей (LLM) на навыки критического мышления, поскольку перекладывание задач, ранее требовавших когнитивных усилий, приводит к снижению способности к анализу и оценке информации. Исследования показывают, что при использовании LLM для выполнения когнитивных задач, пользователи демонстрируют меньшую склонность к самостоятельному решению проблем и более низкий уровень вовлеченности в процесс мышления. Это проявляется в уменьшении глубины анализа, упрощении аргументации и повышенной зависимости от готовых ответов, предоставляемых моделью, что потенциально ослабляет навыки самостоятельного мышления и принятия решений.
Исследования показали снижение нейронной связанности у участников, выполнявших письменные задания с использованием больших языковых моделей (LLM). В частности, функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) выявила уменьшение активности в областях мозга, ответственных за когнитивные процессы, такие как планирование, принятие решений и рабочая память. Снижение нейронной связанности проявляется в уменьшении количества и силы связей между различными областями мозга во время выполнения задания, что указывает на уменьшение когнитивной нагрузки и, потенциально, снижение эффективности обработки информации. Данные свидетельствуют о том, что делегирование когнитивных задач LLM может приводить к снижению нейронной активности, необходимой для поддержания и развития когнитивных способностей.
Снижение когнитивной вовлеченности, вызванное использованием больших языковых моделей (LLM), проявляется как в сходящемся, так и в расходящемся мышлении. Сходящееся мышление, подразумевающее поиск единственного верного решения, ослабевает из-за уменьшения самостоятельной обработки информации и опоры на готовые ответы LLM. Рассходящееся мышление, необходимое для генерации множества идей и творческого решения задач, также подавляется, поскольку LLM ограничивают спонтанную генерацию новых концепций и альтернативных подходов. Это приводит к снижению способности к анализу, оценке и синтезу информации, а также к уменьшению гибкости и оригинальности мышления.
Наблюдается растущая обеспокоенность тем, что использование больших языковых моделей (LLM) может способствовать снижению общего когнитивного уровня и научной грамотности. Подтверждением этого служит низкий процент воспроизводимости результатов исследований в области астрофизики, выполненных с использованием лучших AI-агентов, который составляет менее 20%. Это указывает на то, что даже в задачах, требующих высокой точности и обоснованности, системы искусственного интеллекта демонстрируют недостаточно надежные результаты, что может свидетельствовать о проблемах с критическим мышлением и способностью к независимому анализу данных, как у самих моделей, так и у исследователей, полагающихся на их помощь.
ИИ-Ассистированная Наука: Новые Методы для Новой Эры
Метод “Агентный ИИ” предполагает использование коллективов больших языковых моделей (LLM), каждая из которых специализируется на выполнении отдельных подзадач, для решения сложных исследовательских проблем. Такой подход позволяет декомпозировать масштабные задачи на более мелкие, управляемые компоненты, что повышает эффективность и скорость анализа данных. Каждая LLM в составе “агентства” выполняет свою узкоспециализированную функцию, а результаты их работы объединяются для достижения общей цели. Этот метод отличается от использования единой LLM для решения всей задачи, поскольку позволяет задействовать различные сильные стороны каждой модели и оптимизировать процесс исследования.
Применение больших языковых моделей (LLM) в научной вычислительной практике, известное как ‘Научное кодирование’, позволяет существенно ускорить процессы анализа данных и разработки моделей. LLM способны автоматизировать рутинные задачи программирования, такие как генерация кода для статистического анализа, численного моделирования и визуализации данных. Это включает в себя автоматическое создание скриптов на Python, R или других языках программирования, используемых в научных исследованиях, а также оптимизацию существующего кода для повышения производительности. В частности, LLM могут использоваться для автоматического построения и валидации p-значений, проведения статистических тестов и анализа больших объемов данных, что позволяет исследователям сосредоточиться на интерпретации результатов и формулировании новых гипотез.
Метод “Vibe Coding” представляет собой новый подход к программированию, основанный на взаимодействии с большими языковыми моделями (LLM) посредством естественного языка. Этот метод призван упростить и ускорить процесс разработки, позволяя программистам описывать желаемый результат на понятном языке, а не писать код напрямую. Однако, ввиду генеративного характера LLM, результаты, полученные с помощью “Vibe Coding”, требуют тщательной верификации и валидации для обеспечения корректности и надёжности программного обеспечения. Отсутствие должной проверки может привести к ошибкам и уязвимостям, что делает обязательным проведение всестороннего тестирования и анализа сгенерированного кода.
В связи с экспоненциальным ростом числа научных публикаций, объемы рецензирования значительно увеличились. В частности, количество заявок на конференцию NeurIPS удвоилось в период с 2020 по 2025 год, а конференция AAAI зафиксировала рекордные 31 000 заявок в 2026 году. Для обработки этого растущего потока данных проводятся пилотные проекты по внедрению систем рецензирования с использованием искусственного интеллекта, направленные на автоматизацию первичной оценки и отбора публикаций, а также на помощь рецензентам в выявлении ключевых аспектов и потенциальных проблем в представленных работах.
Путь Вперед: Возвращение Воспроизводимости и Обеспечение Строгости
Непрозрачность результатов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM), представляет серьезную угрозу воспроизводимости — фундаментальному принципу научного метода. В отличие от традиционных вычислительных подходов, где каждый шаг алгоритма может быть тщательно проверен и отслежен, LLM часто функционируют как «черные ящики». Это означает, что процесс, приводящий к конкретному выводу, остается скрытым, что затрудняет проверку достоверности полученных данных и повторение исследования независимыми исследователями. Отсутствие прозрачности в логике работы модели ставит под сомнение надежность научных открытий, основанных на ее результатах, и может привести к распространению ошибочных или не подтвержденных данных, что подрывает доверие к научным исследованиям в целом.
Недостаточная проверка и отсутствие прозрачной документации результатов, полученных с помощью искусственного интеллекта, создают серьезные риски для достоверности научных исследований. В отсутствие четкого понимания логики, лежащей в основе генерации данных, а также подробного описания использованных алгоритмов и параметров, верификация полученных выводов становится крайне затруднительной. Это может привести к распространению неверных или ошибочных результатов, подрывающих доверие к научным публикациям и тормозящих прогресс. Особую обеспокоенность вызывает «черный ящик» многих современных моделей, когда даже разработчики не всегда могут полностью объяснить процесс принятия решений, что делает воспроизведение результатов практически невозможным без тщательного анализа и независимой проверки.
Несмотря на растущую мощь искусственного интеллекта в научных исследованиях, поддержание целостности научной работы требует приоритетного внимания к человеческому надзору и критическому мышлению. Автоматизация анализа данных и генерация гипотез, осуществляемые ИИ, не должны заменять строгую проверку результатов и экспертную оценку. Ученые должны активно участвовать в процессе интерпретации данных, проверять логическую обоснованность выводов и учитывать потенциальные источники ошибок. Использование ИИ как инструмента, расширяющего возможности исследователя, а не как автономного генератора знаний, позволит избежать распространения недостоверных результатов и обеспечит надежность научных открытий. Критический подход к данным, полученным с помощью ИИ, и активное вовлечение экспертов — залог сохранения доверия к науке и стимулирования дальнейшего прогресса.
Будущее, в котором искусственный интеллект расширяет, а не заменяет человеческий разум, напрямую зависит от формирования культуры ответственных инноваций и непоколебимой приверженности научному rigor. Это требует не просто разработки передовых алгоритмов, но и активного культивирования критического мышления и тщательной проверки результатов, полученных с помощью ИИ. Успех в этой области предполагает, что научное сообщество примет подход, при котором ИИ выступает в роли мощного инструмента, расширяющего возможности исследователей, а не автоматизирующего процесс познания без должного контроля и анализа. Подобная стратегия позволит сохранить целостность научных исследований и обеспечит надежность получаемых знаний, способствуя прогрессу в различных областях науки и техники.
Статья затрагивает важный вопрос о слепом принятии искусственного интеллекта в академической среде. Подход к науке, основанный на поверхностном использовании инструментов, рискует подорвать глубокое понимание и критическое мышление, необходимые для истинного прогресса. Как заметил Игорь Тамм: «В науке главное — не получить ответ, а правильно сформулировать вопрос». Эта фраза особенно актуальна в контексте современных исследований, где акцент смещается с поиска истины на обработку данных. Подобно тому, как горизонт событий скрывает информацию, некритическое использование ИИ может затмить суть научного поиска, оставив лишь иллюзию знания. Вопрос воспроизводимости, поднятый в статье, становится особенно острым, ведь без фундаментального понимания принципов, лежащих в основе исследований, любое открытие остается лишь призраком в темноте.
Что дальше?
Представленные в данной работе рассуждения, как и любая попытка осмыслить границы познания, неизбежно сталкиваются с собственной ограниченностью. Недостаточно констатировать возможность «галлюцинаций» больших языковых моделей; необходимо понять, как эти искажения влияют на саму структуру научного дискурса. Игнорирование фундаментальных принципов воспроизводимости ради ускорения исследований напоминает строительство башни из песка — кажущаяся прочность обманчива. Гравитационный коллапс методологической строгости формирует горизонты событий, за пределами которых теряется возможность верификации.
Перспективы дальнейших исследований, следовательно, лежат в плоскости не просто разработки более «точных» алгоритмов, а в критической рефлексии относительно самой природы научного знания. Сингулярность, возникающая при бесконечном доверии к автоматизированным системам, не является физическим объектом в привычном смысле; это предел применимости классической теории проверки. Необходимо разработать новые метрики оценки, учитывающие не только формальную корректность, но и глубину понимания, креативность и способность к критическому анализу.
Будущее науки, возможно, заключается не в замене человеческого интеллекта искусственным, а в создании симбиотических систем, в которых сильные стороны обоих будут дополнять друг друга. Однако, следует помнить: зеркало всегда отражает лишь то, что ему показывают. И если мы предоставим машинам определять содержание этого отражения, мы рискуем потерять самих себя в бесконечном лабиринте машинных «знаний».
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10165.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
2026-02-12 07:23