Полезные ссылки:
— Telegram-канал «Пульс науки»: https://t.me/pulsescience
— Сообщество во ВКонтакте: https://vk.com/pulsescience
— Rutube-канал «Пульс науки»: https://rutube.ru/channel/42956071/
— Сайт компании «Пульс науки»: https://pulsescience.ru/
— Сайт информационно-аналитического интернет-сервиса «ID SCIENCE»: https://idscience.ru/
— Telegram-канал ID SCIENCE: https://t.me/idscience_ru Приглашенные эксперты: — Денис Косяков, заведующий лабораторией наукометрии и научных коммуникаций РИЭПП, научный сотрудник лаборатории ИИ и информационных технологий ИВМиМГ СО РАН, заместитель директора по IT и инфраструктуре НГОНБ. — Дмитрий Кочетков, кандидат экономических наук, докторант Центра исследований науки и технологий Лейденского университета, ведущий научный сотрудник Института проблем развития науки РАН, заместитель генерального директора НЭБ eLIBRARY.RU по инновациям в научной коммуникации. Несмотря на строгие политики издательств, рецензенты все чаще используют искусственный интеллект для оценки рукописей — от проверки формальных требований до анализа структуры, аргументации и новизны. Сами редакции активно экспериментируют с использованием инструментов ИИ в предварительном скрининге или в качестве помощника рецензента. Два реальных кейса показывают масштаб проблемы: Кейс 1 — ICLR 2026 (Негативный сценарий): анализ более 75 800 рецензий выявил, что 21% рецензий были полностью сгенерированы ИИ, а более половины содержали признаки использования искусственного интеллекта. Эти автоматические оценки часто содержали галлюцинации — ссылки на несуществующие работы, неправильные цитаты и непонимание ключевого научного вклада авторов. Рецензенты делегировали свои суждения алгоритмам, что подорвало фундаментальный принцип рецезирования (peer review) — экспертную оценку. Кейс 2 — Frontiers, декабрь 2025 (Нейтральный сценарий): опрос более 1600 активных исследователей по всему миру показал, что 53% уже используют ИИ при рецензировании рукописей. Однако только часть из них прозрачно раскрывает этот факт. Исследование указывает на растущее внедрение технологий в повседневную практику и одновременно подчеркивает важность политик, которые позволяли бы использовать ИИ ответственно — для редактирования, ускорения работы, в конце концов, для помощи рецензенту, но не для делегирования профессиональных суждений. Есть ли позитивный сценарий? Постарались выяснить это на вебинаре. Конкретно обсудили: — Как ИИ реально используется в рецензировании сегодня — Где ИИ помогает рецензентам и редакторам, а где создает новые риски (галлюцинации, нарушение конфиденциальности) — Кто отвечает за ошибки в ИИ-сгенерированной рецензии — Иллюзия «объективной оценки» — почему алгоритмы не могут заменить профессиональное суждение — Практические рекомендации для издателей, редакторов и рецензентов: где провести границу?