Нейросети меняют систему авторства в науке

Нейросети всё чаще применяются в науке для поиска и обобщения информации, проверки гипотез, подготовки ответов рецензентам и улучшения текстов. Это поднимает вопрос о том, что считать авторством, когда часть интеллектуальной работы выполняет модель, и кому приписывать эту работу — модели или её разработчикам. Авторство в науке является заработанным статусом, который указывает на компетентность учёного и его ответственность за содержание статьи.

«Проблема не в том, кому достанется строчка в выходных данных, а в том, останется ли научная публикация подотчётной и заслуживающей доверия», — сообщает IXBT News.

Использование ИИ-инструментов не эквивалентно привлечению соавтора, так как ИИ не может обосновать сгенерированное или взять на себя ответственность. Существующие классификации авторских ролей, такие как таксономия CRediT, созданы для людей, и человеко-машинная коллаборация ставит их в тупик. Вопрос также затрагивает редакционно-рецензионную инфраструктуру, где отбор рецензентов, интерпретация отзывов и язык редакционных решений могут подвергаться вмешательству ИИ.

В разделе благодарностей, где отмечаются научные труды, одни и те же усилия могут считаться авторством, быть отмечены как «полезное замечание» или вовсе не упомянуты. Это включает невидимый труд по разметке данных, оценке моделей и поддержке платформ, на которых работают ИИ-модели. В Nature подчёркивают, что дискуссия должна выйти за рамки попыток вписать ИИ в существующую иерархию атрибуции, поскольку это шанс поставить под вопрос саму эту иерархию.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.