Исследователи под руководством Лены Хольцварт проанализировали 1,19 млн англоязычных биомедицинских статей из базы PubMed Central за 2017–2025 годы и зафиксировали резкий скачок использования ИИ после выхода ChatGPT.
В 2023 году признаки ИИ-помощи при написании обнаруживались в 19% работ, к 2025-му — уже в 77%. Результаты опубликованы в виде препринта на arXiv и пока не прошли рецензирование.
Метод основан на отслеживании 379 «маркерных слов» — лексики, которую языковые модели употребляют непропорционально часто. В их числе delves («углубляется»), exacerbating («усугубляя»), invaluable («бесценный») и схожие обороты.
Для каждой статьи авторы рассчитывали индекс по формуле с тремя параметрами: реальная частота маркеров, ожидаемая человеческая частота и типичная ИИ-частота. Тест на 100 тыс. смоделированных публикаций дал погрешность менее 2%.
Признаки использования ИИ при написании или редактировании текстов обнаружили почти в 90% статей, находившихся в открытом доступе к 2025 году. Сильнее всего ИИ-сигнал проявляется в разделах «Обсуждение» (78%); слабее всего — в разделах «Методы» (54%). Это логично: методологические описания пишутся по устоявшимся шаблонам, а обсуждение результатов требует связного текста, с которым языковые модели справляются особенно заметно.
Ощутимые различия обнаружились и в географии: в Южной Корее, Китае и Тайване доля статей с признаками ИИ превысила 80%, тогда как в Великобритании и США она оказалась существенно ниже. Авторы связывают это с тем, что для ученых из стран с неродным английским ИИ служит прежде всего инструментом языковой помощи.
По заключению авторов, широкое распространение языковых моделей создает серьезные вызовы для академической среды и требует как индивидуальной рефлексии исследователей, так и системных институциональных мер.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как нейросети проникают в научные статьи и рецензии.