Издательство Elsevier опубликовало результаты масштабного опроса 3000 исследователей по всему миру, посвященного внедрению ИИ в научную работу. Выяснилось, что менее половины респондентов активно используют ИИ-инструменты в своей деятельности. Основными барьерами остаются опасения по поводу точности данных, этические вопросы и отсутствие стандартизированных подходов к интеграции технологий в академический процесс.
Исследование показывает существенный разрыв между потенциалом генеративного ИИ и его фактическим применением в лабораториях и академических институтах. Хотя инструменты для автоматизации поиска литературы и анализа данных становятся доступнее, ученые проявляют осторожность. Главным сдерживающим фактором является риск галлюцинаций моделей, которые могут поставить под угрозу достоверность научных публикаций и точность экспериментальных выводов.
Несмотря на скептицизм, значительная часть научного сообщества признает необходимость адаптации к новым методам работы. Респонденты отмечают, что ИИ наиболее полезен на этапах обработки больших массивов данных и подготовки черновиков рукописей. Однако для полноценного внедрения требуется развитие специализированных моделей, обученных на верифицированных научных базах данных, а не на общих корпусах текстов из интернета.
Ключевые факты
- В опросе приняли участие 3000 исследователей из различных стран и научных дисциплин.
- Менее 50% опрошенных ученых на регулярной основе применяют ИИ-инструменты в своей работе.
- Основные опасения связаны с качеством и точностью генерируемого контента, а также с вопросами авторского права.
- Ученые выделяют анализ данных и поиск релевантной литературы как наиболее перспективные сценарии использования ИИ.
- Отсутствие четких институциональных руководств по использованию ИИ замедляет темпы цифровой трансформации в академической среде.