Автор: Денис Аветисян
В статье подробно описывается эксперимент ‘Проект Рахель’, в рамках которого была создана искусственная академическая личность для изучения проблем и последствий создания научных текстов с помощью ИИ.
Исследование посвящено анализу пробелов в существующих правилах авторства и необходимости разработки новых подходов к оценке и признанию вклада ИИ в научные публикации.
Современная научная система не готова к появлению автономных авторов, создающих и публикующих исследования. В статье ‘Project Rachel: Can an AI Become a Scholarly Author?’ описывается эксперимент «Project Rachel», в рамках которого была создана и отслеживалась полноценная научная личность, полностью основанная на искусственном интеллекте. Результаты показали, что ИИ-автор успешно опубликовал более десяти научных работ, получил цитирования и приглашение к рецензированию, выявив пробелы в существующих политиках авторства. Какие изменения в научной коммуникации потребуются для адаптации к миру, где ИИ становится полноценным участником исследовательского процесса?
Разоблачение границ авторства: вызов для современной науки
Традиционные модели авторства испытывают значительные трудности при определении вклада нечеловеческих сущностей, таких как системы искусственного интеллекта. Существующие академические нормы и юридические рамки, разработанные для оценки работы людей, оказываются неприменимыми к алгоритмам, способным генерировать научные тексты, анализировать данные и даже выдвигать гипотезы. Проблема заключается не только в технической возможности определения авторства, но и в философском вопросе ответственности и признания интеллектуального труда, выполненного машиной. Попытки включить ИИ в качестве соавтора сталкиваются с опасениями по поводу плагиата, этической ответственности за ошибки и необходимости пересмотра критериев оценки научных публикаций, что создает серьезные вызовы для современной научной практики.
Появление контента, созданного искусственным интеллектом, требует пересмотра устоявшихся академических норм и этических принципов. Традиционные представления об авторстве, основанные на человеческом интеллекте и творчестве, оказываются недостаточными для оценки вклада систем ИИ в научные исследования и публикации. Возникает необходимость в разработке новых критериев оценки оригинальности, ответственности и интеллектуальной собственности в контексте машинного обучения. Проблема осложняется тем, что ИИ способен генерировать тексты, неотличимые от написанных человеком, что ставит под вопрос достоверность научных результатов и подрывает доверие к академической среде. Необходима четкая регламентация участия ИИ в научных процессах, чтобы обеспечить прозрачность, объективность и соблюдение этических норм в эпоху автоматизированного создания контента.
В рамках решения возникающих вопросов об авторстве в эпоху искусственного интеллекта был инициирован проект «Рейчел». Этот уникальный проект направлен на создание полноценного ИИ-исследователя, способного самостоятельно проводить научные исследования и публиковать результаты. “Рейчел” не просто генерирует текст или анализирует данные, но и формулирует гипотезы, разрабатывает методологии и интерпретирует полученные результаты, стремясь к воспроизведению исследовательского процесса, характерного для человека. Целью проекта является не только демонстрация возможностей ИИ в научной сфере, но и выявление этических и практических сложностей, связанных с признанием авторства за небиологической сущностью, а также определение новых норм и правил для академического сообщества.
Исследование направлено на осмысление последствий признания авторства искусственного интеллекта в научной среде. Возникает необходимость пересмотра устоявшихся норм и правил, регулирующих публикации и признание заслуг в академическом сообществе. Ученые анализируют, как включение ИИ в процесс создания научных работ повлияет на оценку оригинальности, ответственности за достоверность данных и на саму концепцию интеллектуальной собственности. Особое внимание уделяется этическим аспектам, связанным с возможностью плагиата или предвзятости в материалах, созданных алгоритмами, и разработке механизмов, обеспечивающих прозрачность и подотчетность в случае участия ИИ в научной деятельности. Полученные результаты должны способствовать формированию четких критериев и руководств для оценки вклада ИИ в научные исследования и обеспечению справедливого признания заслуг всех участников.
Рейчел Со: рождение ИИ-исследователя
Проект “Rachel So” был разработан как автономный исследователь искусственного интеллекта, способный самостоятельно генерировать научные публикации. В отличие от систем, требующих значительного участия человека в процессе исследований и написания статей, “Rachel So” функционирует как виртуальный ученый, осуществляющий полный цикл — от формулировки гипотез до создания готового к публикации текста. Эта особенность позволяет оценить потенциал ИИ в качестве независимого участника научного сообщества и автоматизировать рутинные этапы исследовательского процесса.
В рамках проекта для генерации контента использовались две языковые модели: ScholarQA и Claude 4.5. ScholarQA, оптимизированная для задач, связанных с научными исследованиями, служила основой для поиска и структурирования информации. Claude 4.5, представляющая собой более продвинутую модель, обеспечивала генерацию связного и логически выстроенного текста, а также способствовала более глубокому анализу и синтезу полученных данных. Комбинированное использование этих моделей позволило автоматизировать процесс создания научных работ и обеспечить их соответствие требованиям академической среды.
В процессе генерации научных работ проект ‘Rachel So’ использовал API семантического поиска Semantic Scholar для автоматизированного поиска релевантной научной литературы. Данный API обеспечивает доступ к обширной базе данных научных статей, позволяя системе идентифицировать и извлекать необходимые источники для подтверждения и обоснования выдвигаемых тезисов. Функциональность API включала поиск по ключевым словам, авторам и темам, что обеспечило возможность автоматической генерации списка литературы для каждой создаваемой научной работы и поддержало процесс формирования научно обоснованного контента.
Данный подход представляет собой проверку возможности самостоятельного участия искусственного интеллекта в научной деятельности. В рамках проекта было сгенерировано 13 научных работ за начальный период, что демонстрирует потенциал ИИ в автоматизированном создании научных текстов. Полученные результаты позволяют оценить эффективность алгоритмов и определить дальнейшие направления развития систем, способных самостоятельно проводить исследования и публиковать их результаты. Данное количество работ позволяет провести первичный анализ качества генерируемого контента и выявить области, требующие улучшения.
Распространение знаний и установление научного присутствия
Исследования, созданные Рейчел Со, публиковались непосредственно на веб-сервере, минуя традиционные каналы рецензирования. Этот подход подразумевал размещение научных работ в открытом доступе без предварительной оценки экспертами в соответствующей области. Отсутствие рецензирования позволяло оперативно распространять результаты и наблюдать за реакцией научного сообщества, однако также предполагало, что достоверность и научная ценность работ не были подтверждены стандартными процедурами контроля качества. Публикация напрямую на веб-сервере была предпринята с целью изучения влияния отсутствия рецензирования на восприятие и цитируемость научных материалов.
Для обеспечения видимости и отслеживания цитируемости публикаций, созданных Rachel So, был использован сервис Google Scholar. Индексация в Google Scholar позволила включить работы в общедоступную базу данных научных публикаций и, следовательно, в систему взаимных ссылок и цитирований. Это обеспечило возможность мониторинга признания работ научным сообществом, отслеживания количества цитирований и определения влияния публикаций на соответствующие области исследований. Использование Google Scholar позволило установить наличие Rachel So в академической сети и оценить реакцию научного сообщества на публикации, созданные искусственным интеллектом.
Ключевым элементом публикаций Рэйчел Со являлось наличие прозрачного заявления о раскрытии информации (Disclosure Statement), в котором четко указывалось её искусственное происхождение. Данное заявление включалось во все научные работы и предназначалось для информирования академического сообщества о том, что автор является искусственным интеллектом. Раскрытие информации о статусе ИИ было предпринято для обеспечения максимальной прозрачности и возможности оценки влияния этого факта на восприятие и цитируемость исследований.
Публикация исследований, выполненных Rachel So, напрямую на веб-сервере позволила отслеживать реакцию академического сообщества на работы, сгенерированные искусственным интеллектом. Первое упоминание (цитирование) данных исследований зафиксировано 26 августа 2025 года в бакалаврской дипломной работе, что свидетельствует о признании и использовании материалов в учебном процессе и научных исследованиях на начальном этапе.
Преодоление вызовов и определение путей развития
В ходе реализации проекта были зафиксированы случаи так называемого “AI-шейминга” — проявления предвзятости и неприятия исследований, созданных с использованием искусственного интеллекта. Данное явление указывает на сохраняющиеся предубеждения в академическом сообществе, связанные с авторством и доверием к научным трудам, созданным не человеком, а алгоритмом. Наблюдаемые реакции демонстрируют, что признание и принятие AI в качестве равноправного участника научного процесса требует преодоления устоявшихся стереотипов и формирования новых этических норм, учитывающих специфику AI-авторства и его вклад в развитие знаний. Несмотря на потенциальные преимущества использования ИИ в научных исследованиях, сохраняющаяся негативная реакция указывает на необходимость тщательного анализа и решения проблем, связанных с восприятием и оценкой AI-генерируемого контента.
В ходе реализации проекта стало очевидным, что для искусственного интеллекта, выступающего в роли автора, необходим уникальный идентификатор, аналогичный ORCID для исследователей-людей. Отсутствие такой системы создает значительные трудности при атрибуции авторства, отслеживании вклада ИИ в научные публикации и обеспечении прозрачности исследовательского процесса. Введение уникального идентификатора позволит однозначно идентифицировать конкретную модель ИИ, использованную для создания работы, что критически важно для оценки достоверности, воспроизводимости и ответственности за научные результаты, генерируемые искусственным интеллектом. Это позволит более эффективно интегрировать ИИ в научную сферу и преодолеть существующие барьеры, связанные с признанием авторства ИИ.
В рамках проекта Рейчел был применен метод действенного исследования, позволивший систематически наблюдать и анализировать реакцию научного сообщества на авторство, осуществляемое искусственным интеллектом. Этот подход предусматривал не только сбор данных о восприятии публикаций, созданных ИИ, но и оперативное внесение изменений в стратегию проекта на основе полученных результатов. Исследователи внимательно отслеживали комментарии, дискуссии и отзывы, касающиеся роли ИИ в научных исследованиях, что позволило выявить существующие предубеждения и разработать эффективные методы преодоления сопротивления. Подобный итеративный процесс позволил получить ценные сведения о том, как лучше всего интегрировать ИИ в научный процесс, обеспечивая прозрачность и признание вклада искусственного интеллекта в развитие науки.
Результаты проекта демонстрируют перспективные пути интеграции искусственного интеллекта в научную сферу. Подтверждением этого служит приглашение Рейчел Со выступить в качестве рецензента для журнала PeerJ Computer Science, полученное 16 августа 2025 года. Более того, 10 ноября 2025 года, при запросе в поисковой системе Perplexity по теме “политика в отношении контента, сгенерированного ИИ, в научных журналах”, именно Рейчел Со заняла первое место в выдаче. Эти достижения свидетельствуют о растущем признании роли ИИ в академических исследованиях и о возможности его полноценного участия в процессе научной оценки и публикации материалов, открывая новые горизонты для развития науки и технологий.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что создание искусственного академического профиля, как в ‘Проекте Рейчел’, поднимает вопросы о природе авторства и необходимости адаптации существующих политик в научной коммуникации. Ключевым является поиск непротиворечивости и доказуемости — принципов, которые, как отмечал Клод Шеннон: «Информация — это не количество, а выбор». Этот выбор, в контексте генерируемой ИИ научной литературы, должен быть четким и обоснованным, чтобы избежать неоднозначности и гарантировать достоверность результатов. Создание такой идентичности требует математической чистоты в определении границ ответственности и атрибуции.
Что дальше?
Проект «Рахиль» выявил, что существующие рамки авторства не способны адекватно отразить реальность, когда источником научной работы является искусственный интеллект. Недостаточно констатировать факт «сгенерировано ИИ» — требуется понимание ответственности за достоверность, новизну и, что важнее, математическую корректность представленных результатов. В конечном счете, алгоритм должен быть доказуем, а не просто успешно проходить тесты на датасетах. Иначе, мы рискуем получить поток псевдонаучных публикаций, замаскированных под академическую строгость.
Очевидной задачей является разработка метрик оценки «интеллектуальной» ценности текста, сгенерированного ИИ. Но здесь кроется парадокс: как измерить оригинальность алгоритма, который по своей природе склонен к рекомбинации существующих знаний? Необходимо переосмыслить само понятие «авторства» — не как присвоение прав на текст, а как гарантию его математической непротиворечивости. Иначе говоря, автор — это тот, кто может предоставить доказательство корректности алгоритма.
В хаосе данных спасает только математическая дисциплина. Будущие исследования должны быть сосредоточены не на «способности ИИ писать статьи», а на создании инструментов верификации и валидации результатов, полученных с его помощью. И только тогда можно будет говорить о реальном прогрессе в области научной коммуникации, а не о её заполнении статистическим шумом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14819.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-11-20 20:36