Flod af 'skrammel':Hvordan AI ændrer videnskabelig udgivelse

Indledning:

Fremkomsten af ​​kunstig intelligens (AI) og dens sofistikerede kapaciteter har haft betydelig indflydelse på forskellige industrier, herunder videnskabelig udgivelse. Mens AI har potentialet til at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af ​​forskningsprocesser, udgør det også en ny udfordring:spredningen af ​​"junk" eller forskning af lav kvalitet. I denne artikel undersøger vi, hvordan AI bidrager til denne strøm af skrammel, og diskuterer dens implikationer for videnskabelig integritet og fremskridt.

1. AI-drevne artikelgeneratorer:

En af de primære bekymringer relateret til AI og videnskabelig publicering er spredningen af ​​AI-genererede artikler. Med AI's avancerede sprogbehandlingsfunktioner er det nu muligt for computere at generere menneskelignende tekst om en lang række emner, herunder videnskabelige emner. Disse AI-genererede artikler kan nemt oversvømme litteraturen, hvilket gør det vanskeligt for forskere og læsere at skelne ægte forskning fra fabrikeret indhold.

2. Automatisk manuskriptgenerering:

AI er også i stand til at generere hele videnskabelige manuskripter, komplet med abstracts, figurer og referencer. Selvom en sådan automatisering kan spare tid for ægte forskere, skaber den samtidig en mulighed for at skabe pseudo-videnskabelige manuskripter. Disse manuskripter kan efterligne videnskabelig skrivning ved at referere til eksisterende forskning, men mangler meningsfuldt videnskabeligt indhold. At identificere og kassere disse AI-genererede artikler kræver en betydelig indsats og ekspertise.

3. Manglende kvalitetskontrol:

AI-drevne artikelgeneratorer mangler den menneskelige forståelse og kritiske tænkning, der kræves til streng videnskabelig forskning. Som et resultat heraf kan artikler produceret af AI indeholde useriøst eller vildledende indhold. Fraværet af peer review eller redaktionelt tilsyn forværrer problemet yderligere, hvilket tillader fejlbehæftede eller svigagtige artikler at komme ind i den videnskabelige litteratur.

4. Rov udgivelsespraksis:

Artikler genereret af kunstig intelligens tilbyder en ny kilde til indhold for undertrykte udgivere, som udnytter Open Access (OA)-udgivelsesmodeller til at opkræve forfattere for udgivelsesgebyrer, mens de tilbyder minimal eller ingen peer review. Disse udgivere accepterer muligvis AI-genererede artikler uden ordentlig undersøgelse, hvilket fører til spredning af junk-videnskab og vildledende information.

5. Indvirkning på videnskabelig tillid:

Tilstrømningen af ​​AI-genereret skrammel kan erodere tilliden til videnskabelig publicering og potentielt skade beslutningsprocesser. Forskere, politiske beslutningstagere og den brede offentlighed kan træffe kritiske beslutninger baseret på falsk eller vildledende information, hvilket hindrer videnskabelige fremskridt og potentielt kan føre til negative konsekvenser.

6. Udfordringer for Peer Review:

Traditionelle peer review-processer er ikke veludstyrede til at håndtere AI-genererede artikler. Peer reviewere kan have svært ved at identificere AI-genereret indhold, hvilket fører til utilsigtet godkendelse af substandard arbejde. Denne udfordring øger yderligere presset på tidsskrifter og redaktører for at investere i robuste screeningsmekanismer til at opdage AI-genererede artikler.

Konklusion:

AI har potentialet til at transformere videnskabelig publicering ved at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden. Men letheden ved at generere AI-drevet forskning udgør betydelige udfordringer for det videnskabelige samfund. Floden af ​​uønskede artikler underminerer ikke kun den videnskabelige integritet, men belaster også peer review-processen og udhuler offentlighedens tillid til videnskabelig forskning. For at løse disse problemer skal det videnskabelige samfund samarbejde om at udvikle effektive AI-detektionsværktøjer, fremme etisk AI-praksis og styrke standarderne for peer review. Ved at gøre det kan AI udnyttes til ægte videnskabelig fremgang, samtidig med at dens negative virkninger afbødes.