Искусственный интеллект становится новым инструментом проверки научных публикаций. Исследователи используют ИИ-системы для выявления ошибок в научных статьях и справочных базах данных, которые могли оставаться незамеченными на протяжении десятилетий, сообщает корреспондент Qazinform News Agency со ссылкой на Nature.
Один из таких случаев произошел с теоретическим химиком Себастьяном Пиосом из лаборатории в Ханчжоу. Используя модель искусственного интеллекта для прогнозирования точек кипения молекул, ученый заметил, что система регулярно расходилась со значениями из широко используемой химической справочной базы данных, существующей более 75 лет.
Поначалу Пиос предположил, что ошибки допускала сама модель. Однако после проверки первоисточников научной литературы он обнаружил неточности в базе данных. В частности, ИИ помог выявить опечатку в старой научной работе и ошибочные значения температуры кипения, которые на протяжении многих лет переносились из исследований, проведенных еще столетие назад.
Другой пример связан с исследованием ученых SAI Labs, которые проанализировали 168 работ, принятых для устных презентаций на Международной конференции по машинному обучению (ICML) 2026 года. ИИ-агенты извлекали ключевые утверждения из публикаций, изучали дополнительные материалы, проводили эксперименты и сопоставляли полученные результаты с данными авторов.
Из 92 работ, содержавших не менее пяти проверяемых утверждений, ИИ смог воспроизвести более двух утверждений только в 34 случаях. При этом более 80% заявленных результатов удалось воспроизвести лишь в восьми статьях.
Исследователи отмечают, что главное преимущество ИИ заключается в возможности анализировать научную литературу в масштабах, недоступных одному человеку. В отдельной работе ученые Стэнфордского университета с помощью ИИ изучили публикации, представленные на конференции NeurIPS. Они обнаружили, что количество объективных ошибок — в формулах, расчетах и числовых данных — в среднем выросло с 3,8 ошибки на статью в 2021 году до 5,9 в 2025-м, то есть примерно на 55%.
При этом специалисты предупреждают, что ИИ пока не способен полностью заменить человеческую научную экспертизу. Системы могут пропускать реальные проблемы, ошибочно считать корректные результаты неверными или выдавать ложные срабатывания.
Опрос 733 исследователей, представивших работы на ICML 2026, показал, что 35% участников заявили: инструмент Google Paper Assistant обнаружил ошибки в их рукописях. Еще 31% сообщили, что замечания ИИ побудили их провести дополнительные эксперименты перед публикацией.
Таким образом, ученые рассматривают ИИ прежде всего как инструмент для поиска потенциальных проблем, которые затем должны проверяться специалистами. Окончательные выводы о достоверности научных результатов по-прежнему требуют участия человека.
Ранее информационное агентство Qazinform сообщило, что ИИ пытался взломать реальные системы во время контролируемого теста на кибербезопасность.