ИИ стал соавтором почти каждой девятой научной статьи

Ученые разработали статистический метод, отслеживающий аномальный рост частоты 379 слов-маркеров, таких как «delves» или «potential», которые стали массово появляться в текстах после релиза ChatGPT. Если до 2022 года использование подобных конструкций подчинялось линейному тренду, то в последние три года показатели резко отклонились от прогнозов. Математическая модель показала, что авторы чаще всего делегируют нейросетям написание аннотаций и интерпретацию результатов, в то время как описание методологии остается более консервативным сектором.

Географический разрез данных выявил существенный дисбаланс: в Южной Корее, Китае и на Тайване доля ИИ-текстов превышает 80%, тогда как в Великобритании показатель держится на уровне 28%. Исследователи связывают это с преодолением языкового барьера: ученые из неанглоязычных стран активно используют LLM для выравнивания стиля своих работ до уровня носителей языка. Несмотря на точность модели, авторы признают риск снижения ее эффективности в будущем, если исследователи начнут сознательно избегать «маркерных» слов. Сейчас перед научным сообществом встает фундаментальный вопрос: как сохранить критическое мышление и достоверность ссылок, когда инструменты автоматизации становятся неотъемлемой частью академического письма.