Искусственный интеллект в роли рецензента: что меняется?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как использование ИИ-подсказок влияет на работу экспертов, оценивающих научные публикации.

Оценка участников инструмента обратной связи на основе искусственного интеллекта (N=51) показала, что ответы на десять утверждений, измеренные по семибалльной шкале Ликерта, демонстрируют тенденцию к согласию с нейтральной точкой отсчета (4), при этом отклонения в сторону согласия или несогласия отражают различные степени восприятия полезности и эффективности инструмента, что требует дальнейшего анализа в контексте поведенческих данных.

Анализ восприятия и взаимодействия рецензентов с обратной связью, генерируемой моделями искусственного интеллекта, в процессе научной оценки.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, его роль в экспертной оценке научных работ остается предметом дискуссий. В настоящем исследовании, озаглавленном ‘What happens when reviewers receive AI feedback in their reviews?’, анализируется опыт использования системы автоматической обратной связи для рецензентов на конференции ICLR 2025. Полученные данные свидетельствуют о том, что, признавая потенциал ИИ для улучшения качества рецензий, эксперты выражают обеспокоенность сохранением интеллектуальной составляющей и ответственности в процессе оценки. Какие конструктивные подходы к интеграции ИИ в рецензирование позволят усилить сильные стороны человека и одновременно повысить эффективность научной оценки?

Когнитивная нагрузка и система экспертной оценки

Экспертная оценка, являясь краеугольным камнем научного прогресса, оказывает значительную когнитивную нагрузку на рецензентов, что влияет на качество и устойчивость этой системы. Процесс, требующий глубокого анализа, критической оценки и детального изучения представленных материалов, часто сопряжен с нехваткой времени и перегрузкой информацией. Это приводит к увеличению вероятности ошибок, поверхностных заключений и задержек в предоставлении обратной связи авторам. В конечном итоге, чрезмерная когнитивная нагрузка может снизить мотивацию ученых к участию в рецензировании, создавая угрозу для поддержания высоких стандартов научной публикации и замедляя темпы развития науки в целом.

Традиционные методы рецензирования научных работ испытывают серьезные трудности в масштабировании, сталкиваясь с постоянно растущим объемом поступающих рукописей. Несмотря на важность тщательной оценки каждой статьи, существующие системы часто не позволяют рецензентам уделить достаточно времени и внимания каждому случаю, что приводит к поверхностным заключениям и задержкам в публикации. Ограниченность ресурсов и увеличение числа статей, требующих экспертной оценки, создают ситуацию, когда поддержание высокого уровня тщательности становится все более сложной задачей. Это особенно заметно в быстро развивающихся областях науки, где оперативность и точность оценки приобретают решающее значение для своевременного распространения новых знаний и инноваций.

Нагрузка на рецензентов оказывает заметное негативное влияние на их опыт работы, что может приводить к поверхностным оценкам и задержкам с предоставлением обратной связи. Постоянно растущий объем поступающих рукописей, в сочетании с ограниченностью времени, вынуждает специалистов к компромиссам в глубине анализа, что, в свою очередь, сказывается на качестве рецензий. Задержки с предоставлением конструктивной критики не только препятствуют своевременному улучшению научных работ, но и демотивируют авторов, а также подрывают доверие к системе экспертной оценки в целом. В результате, возрастает риск публикации недостаточно проверенных или ошибочных исследований, что создает угрозу для научного прогресса и достоверности получаемых результатов.

В настоящее время существует острая необходимость в инструментах, способных расширить возможности рецензентов, не умаляя при этом их критического суждения. Разработка таких средств предполагает не замену человеческой экспертизы, а её усиление: автоматизированный анализ рукописей может выявлять потенциальные методологические недостатки или несоответствия, предоставляя рецензенту структурированную информацию для более глубокой оценки. Использование алгоритмов машинного обучения для предварительной проверки на плагиат или выявления статистических ошибок позволит рецензентам сосредоточиться на более сложных аспектах исследования — новизне, значимости и интерпретации результатов. Ключевым моментом является сохранение возможности рецензента формировать собственное, независимое мнение, опираясь на предоставленные инструменты как на вспомогательный, а не определяющий фактор. В конечном итоге, подобные решения призваны не только повысить качество рецензирования, но и снизить когнитивную нагрузку на экспертов, обеспечивая устойчивость и эффективность всей системы научной публикации.

Внедрение ИИ-поддержки в рецензирование ICLR 2025

В процессе рецензирования ICLR 2025 была внедрена система искусственного интеллекта (ИИ) — Инструмент обратной связи, предназначенный для предоставления рецензентам предложений в режиме реального времени с целью улучшения качества их оценок. Данный инструмент анализировал текст рецензии по мере ее написания, предлагая улучшения в плане ясности, конкретности и конструктивности. Функциональность включала автоматическую проверку грамматики и стиля, а также предложения по более детальному обоснованию оценки и выделению ключевых аспектов работы. ИИ также мог предлагать альтернативные формулировки для смягчения критики и повышения полезности обратной связи для авторов.

Инструмент ИИ-поддержки рецензирования был реализован непосредственно в платформе OpenReview, что обеспечило бесшовную интеграцию в существующий рабочий процесс. Это означало, что рецензенты использовали привычный интерфейс OpenReview для получения предложений ИИ в реальном времени, без необходимости переключения между различными системами или платформами. Все данные, включая оригинальные рецензии и предложения ИИ, оставались в рамках OpenReview, обеспечивая централизованное хранение и управление информацией, а также соответствие установленным политикам конфиденциальности и безопасности данных.

Основной целью внедрения AI-инструмента в процесс рецензирования ICLR 2025 являлось повышение качества обратной связи, предоставляемой рецензентами. Это включало в себя улучшение ясности изложения, конкретности замечаний и конструктивности предложений, направленных на улучшение работы авторов. Предполагалось, что более четкая и предметная обратная связь позволит авторам более эффективно вносить необходимые правки и улучшения в свои работы, что, в свою очередь, положительно скажется на общем качестве публикуемых материалов. Особое внимание уделялось тому, чтобы замечания рецензентов были не просто критическими, но и содержали конкретные рекомендации по устранению выявленных недостатков.

Автоматизация аспектов форматирования рецензий в процессе ICLR 2025 была направлена на снижение когнитивной нагрузки на рецензентов. В частности, система автоматически проверяла соответствие структуры отзыва заданным критериям, предлагала варианты формулировок и стандартизировала оформление. Это позволило рецензентам сосредоточиться на более глубоком анализе содержания работы, оценке новизны и значимости результатов, а не на механической работе по приведению отзыва к требуемому формату. Целью являлось высвобождение когнитивных ресурсов для более качественной и содержательной оценки представленных исследований.

Сохранение автономии рецензента и контроль качества

При разработке инструмента ИИ-поддержки рецензирования ключевым принципом являлось не замещение, а усиление экспертной оценки рецензентов, с сохранением их автономии. Это означало, что инструмент предлагал рекомендации и варианты, однако окончательное решение о содержании оценки и предоставляемой обратной связи авторам оставалось за рецензентом. Целью являлось предоставление дополнительной информации для принятия обоснованного решения, а не автоматизация процесса оценки или навязывание конкретных выводов. Данный подход позволял использовать преимущества ИИ для повышения эффективности, не жертвуя при этом качеством и глубиной экспертного анализа.

В рамках разработанного инструмента ИИ, рецензенты сохраняли полный контроль над итоговой оценкой и предоставляемой авторам обратной связью. Инструмент предлагал рекомендации и предложения, однако окончательное решение о внесении изменений или принятии предложенных формулировок оставалось за рецензентом. ИИ выступал в качестве вспомогательного средства, а не автоматизированной системы оценки, что позволяло рецензентам учитывать нюансы, контекст и собственные экспертные знания при формировании итогового заключения. Полный контроль над процессом позволял обеспечить качество и обоснованность рецензий, несмотря на использование технологий искусственного интеллекта.

Для оценки влияния инструмента ИИ на качество рецензирования был проведен анализ изменений в характеристиках рецензий до и после его внедрения. Опрос рецензентов дал отклик в 51% (92 ответа). Полученные данные позволили оценить, как использование инструмента ИИ коррелирует с изменениями в процессе рецензирования и насколько предложенные рекомендации влияют на итоговый текст рецензии. Методология включала сопоставление характеристик рецензий, составленных до и после использования инструмента, с целью выявления статистически значимых изменений, а также анализ ответов респондентов на вопросы, касающиеся их опыта использования инструмента и восприятия предложенных рекомендаций.

Предварительные результаты показали, что 78,4% рецензентов выразили намерение внести изменения в свою рецензию на основе предложений ИИ, однако фактические правки были сделаны только 56,9% из них. Статистический анализ подтвердил значимое согласие с релевантностью предложений ИИ (p=0,032). Примечательно, что наблюдалась отрицательная корреляция (-0,30) между опытом рецензента и вероятностью внесения правок, что указывает на более высокую восприимчивость к предложениям ИИ со стороны менее опытных рецензентов.

К устойчивой и справедливой системе экспертной оценки

Интеграция искусственного интеллекта в процесс экспертной оценки научных работ направлена на обеспечение устойчивости этой важной составляющей научной деятельности за счет снижения нагрузки на рецензентов и улучшения их самочувствия. Перегруженность экспертов, часто приводящая к задержкам и снижению качества оценки, является серьезной проблемой современной науки. Использование алгоритмов ИИ для предварительной проверки рукописей на соответствие требованиям, выявления плагиата и автоматизации рутинных задач позволяет рецензентам сосредоточиться на более сложных аспектах оценки — научной новизне, методологической строгости и значимости результатов. Таким образом, ИИ не заменяет экспертов, а становится их ценным помощником, способствуя более эффективной и сбалансированной работе, что, в свою очередь, положительно сказывается на благополучии и продуктивности научного сообщества в целом.

Эффективное управление искусственным интеллектом (ИИ), осуществляемое через системы, контролируемые научными журналами и конференциями, имеет решающее значение для обеспечения справедливости, прозрачности и подотчетности в процессе рецензирования. Внедрение ИИ-инструментов требует четких правил и процедур, разработанных и внедряемых непосредственно издателями, чтобы избежать предвзятости и обеспечить равные возможности для всех авторов. Прозрачность в отношении использования ИИ, включая раскрытие информации о том, какие аспекты рецензирования были автоматизированы, необходима для поддержания доверия к системе. В свою очередь, механизмы подотчетности должны гарантировать, что решения, принятые с помощью ИИ, могут быть проверены и оспорены, если возникнут вопросы о справедливости или точности. Такой подход, ориентированный на управление на уровне научных площадок, позволяет адаптировать правила и процедуры к специфике каждой дисциплины и обеспечить соответствие высоким этическим стандартам.

Повышение качества и эффективности экспертной оценки, достигаемое благодаря внедрению новых подходов, приносит ощутимую пользу всему научному сообществу. Ускорение процесса рецензирования позволяет быстрее публиковать важные исследования, способствуя прогрессу в различных областях знаний. Более тщательная проверка научных работ повышает их достоверность и надежность, что укрепляет доверие к научным результатам. Уменьшение нагрузки на рецензентов, благодаря автоматизации рутинных задач, способствует их благополучию и повышает мотивацию к участию в экспертной оценке. В конечном итоге, это создает благоприятную среду для развития науки и стимулирует появление новых открытий, принося пользу не только исследователям, но и обществу в целом.

Предлагаемая инициатива знаменует собой важный шаг к созданию более справедливой и масштабируемой системы экспертной оценки, способной эффективно обрабатывать постоянно растущий объем научных исследований. Традиционные методы рецензирования сталкиваются с серьезными трудностями, связанными с перегруженностью экспертов и неравномерным распределением рабочей нагрузки. Новая система, основанная на принципах автоматизации и интеллектуальной поддержки, призвана решить эти проблемы, обеспечивая более оперативное и качественное рассмотрение научных работ. Это позволит исследователям быстрее публиковать свои результаты, а научному сообществу — оставаться на передовой инноваций, поддерживая устойчивый рост знаний и расширяя возможности для сотрудничества.

Исследование показывает, что внедрение искусственного интеллекта в процесс рецензирования вызывает интересную динамику. Рецензенты признают потенциал ИИ для улучшения качества работы, но при этом подчеркивают важность человеческой оценки и критического мышления. Это отражает более широкую концепцию, где система, подобно живому организму, требует целостного подхода к изменениям. Как однажды заметил Давид Гильберт: «В науке нет места для предрассудков; только факты решают». В данном случае, фактом является то, что ИИ может быть полезным инструментом, но он не должен заменять фундаментальную интеллектуальную работу, необходимую для объективной оценки и развития научных исследований.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленное исследование, подобно аккуратному вскрытию, обнажило сложность взаимодействия рецензента с искусственным интеллектом. Нельзя просто “подключить” помощника, не понимая, как функционирует сама система оценки, её неявные правила и субъективные аспекты. Замечательно, что наблюдается признание улучшений, вносимых ИИ, однако более глубокий вопрос заключается в том, как это влияет на саму природу интеллектуальной работы, на ценность критического анализа, осуществляемого человеком. Наблюдается некоторое напряжение между желанием оптимизировать процесс и сохранением фундаментальных принципов академической оценки.

В дальнейшем, необходимо сместить фокус с простого измерения «качества» рецензий на понимание изменения в процессе рецензирования. Как ИИ влияет на глубину анализа, на способность замечать нюансы, на готовность рецензента рисковать и высказывать нетривиальные замечания? Важно исследовать не только то, что меняется, но и то, что теряется в процессе автоматизации. Необходимо учитывать, что рецензирование — это не только выявление ошибок, но и процесс менторства, поддержки и развития научного сообщества.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке ИИ-систем, которые не просто предлагают исправления, но и способствуют развитию критического мышления у рецензентов. Необходимо стремиться к созданию симбиотической системы, в которой человек и машина дополняют друг друга, а не конкурируют. В противном случае, мы рискуем получить оптимизированный, но стерильный процесс, лишенный творческого импульса и интеллектуальной глубины.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.13817.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-18 06:15

🚀 Квантовые новости