ИИ смог обнаружить ошибки в химических справочниках и научных публикациях, которые долгие годы считались достоверными. Все началось с работы химика Себастьяна Пиоса из Чжэцзянской лаборатории в Китае. Он обучил модель прогнозировать температуры кипения различных молекул. Во время расчетов алгоритм начал регулярно выдавать результаты, которые противоречили значениям из авторитетной базы данных. Химики пользуются ей уже около 75 лет.
Сначала исследователь решил, что ошибается сама нейросеть. Однако проверка оригинальных научных публикаций показала обратное: неверными оказались данные в справочнике. Позже ИИ помог выявить еще две ошибки, которые десятилетиями переходили из одной научной работы в другую. В одном случае причиной стала обычная опечатка, в другом — неверные экспериментальные измерения, опубликованные почти сто лет назад. По словам Пиоса, эти неточности могли вводить ученых в заблуждение годами.
Использовать ИИ для поиска ошибок начинают не только химики. Исследователи из компании SAI Labs проанализировали 168 научных статей, принятых на конференцию ICML 2026. Алгоритмы автоматически выделили ключевые выводы, загрузили дополнительные материалы, попытались воспроизвести эксперименты и сравнили собственные результаты с опубликованными. Оказалось, что из 92 работ, более 80% выводов полностью подтвердились лишь в восьми статьях.
Другая команда изучила публикации крупнейшей конференции NeurIPS. Авторы использовали специальный ИИ-инструмент для поиска объективных ошибок: неправильных формул, вычислений, таблиц и числовых значений. Алгоритм показал, что среднее число подобных ошибок выросло с 3,8 на статью в 2021 году до 5,9 в 2025 году — примерно на 55%. По мнению исследователей, подобные ошибки могут постепенно распространяться по научной литературе и влиять на последующие работы.
Несмотря на впечатляющие результаты, ученые призывают не переоценивать возможности нейросетей. По словам специалиста Норвежского университета науки и технологий Одда Эрика Гундерсена, ИИ ошибается так же, как и люди. Поэтому каждую найденную неточность необходимо проверять вручную. Это подтверждают и другие исследования. В одной из недавних работ выяснилось, что даже лучшие современные модели обнаруживают лишь около 20% ошибок, которые замечают профессиональные рецензенты. Кроме того, алгоритмы иногда отмечают как ошибочные абсолютно корректные результаты.
Поэтому сегодня ИИ рассматривают скорее как дополнительную пару глаз. Он способен быстро просмотреть тысячи статей, указать на подозрительные места и значительно сократить время поиска ошибок. Но окончательное решение о том, действительно ли исследование содержит неточность, по-прежнему остается за человеком. По мнению авторов публикации, именно такой подход — сочетание скорости нейросетей и экспертной оценки ученых — может стать новым стандартом проверки научных работ.
Также недавно OpenAI остановила работу над новым ИИ из-за проблем с безопасностью.