Invoering:

De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en de geavanceerde mogelijkheden ervan hebben verschillende industrieën, waaronder wetenschappelijke publicaties, aanzienlijk beïnvloed. Hoewel AI het potentieel heeft om de efficiëntie en nauwkeurigheid van onderzoeksprocessen te verbeteren, brengt het ook een nieuwe uitdaging met zich mee:de verspreiding van ‘rommel’ of onderzoek van lage kwaliteit. In dit artikel onderzoeken we hoe AI bijdraagt ​​aan deze vloed aan rommel en bespreken we de implicaties ervan voor de wetenschappelijke integriteit en vooruitgang.

1. AI-aangedreven artikelgeneratoren:

Een van de voornaamste zorgen met betrekking tot AI en wetenschappelijke publicaties is de proliferatie van door AI gegenereerde artikelen. Met de geavanceerde taalverwerkingsmogelijkheden van AI is het nu mogelijk voor computers om mensachtige tekst te genereren over een breed scala aan onderwerpen, waaronder wetenschappelijke onderwerpen. Deze door AI gegenereerde artikelen kunnen gemakkelijk de literatuur overspoelen, waardoor het voor onderzoekers en lezers moeilijk wordt om echt onderzoek van verzonnen inhoud te onderscheiden.

2. Automatische generatie van manuscripten:

AI is ook in staat hele wetenschappelijke manuscripten te genereren, compleet met samenvattingen, figuren en referenties. Hoewel een dergelijke automatisering tijd kan besparen voor echte onderzoekers, creëert het tegelijkertijd de mogelijkheid om pseudo-wetenschappelijke manuscripten te creëren. Deze manuscripten kunnen wetenschappelijk schrijven nabootsen door te verwijzen naar bestaand onderzoek, maar missen zinvolle wetenschappelijke inhoud. Het identificeren en weggooien van deze door AI gegenereerde artikelen vereist aanzienlijke inspanning en expertise.

3. Gebrek aan kwaliteitscontrole:

Door AI aangedreven artikelgeneratoren missen het menselijke begrip en het kritische denkvermogen dat nodig is voor rigoureus wetenschappelijk onderzoek. Als gevolg hiervan kunnen de door AI geproduceerde artikelen onzinnige of misleidende inhoud bevatten. Het ontbreken van peer review of redactioneel toezicht verergert het probleem verder, waardoor gebrekkige of frauduleuze artikelen in de wetenschappelijke literatuur terecht kunnen komen.

4. Roofzuchtige publicatiepraktijken:

Door AI gegenereerde artikelen bieden een nieuwe bron van inhoud voor roofzuchtige uitgevers, die Open Access (OA) publicatiemodellen exploiteren om auteurs publicatiekosten in rekening te brengen en tegelijkertijd minimale of geen peer review bieden. Deze uitgevers accepteren mogelijk door AI gegenereerde artikelen zonder goed onderzoek, wat leidt tot de verspreiding van junk science en misleidende informatie.

5. Impact op wetenschappelijk vertrouwen:

De toestroom van door AI gegenereerde rommel kan het vertrouwen in wetenschappelijke publicaties aantasten en mogelijk de besluitvormingsprocessen schaden. Onderzoekers, beleidsmakers en het grote publiek kunnen cruciale beslissingen nemen op basis van valse of misleidende informatie, waardoor de wetenschappelijke vooruitgang wordt belemmerd en mogelijk tot negatieve gevolgen kan leiden.

6. Uitdagingen voor peer review:

Traditionele peer review-processen zijn niet goed uitgerust om door AI gegenereerde artikelen te verwerken. Peer reviewers kunnen moeite hebben om door AI gegenereerde inhoud te identificeren, wat leidt tot de onbedoelde goedkeuring van ondermaats werk. Deze uitdaging vergroot verder de druk op tijdschriften en redacteuren om te investeren in robuuste screeningmechanismen om door AI gegenereerde artikelen te detecteren.

Conclusie:

AI heeft het potentieel om wetenschappelijke publicaties te transformeren door de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren. Het gemak waarmee door AI aangedreven onderzoek kan worden gegenereerd, brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee voor de wetenschappelijke gemeenschap. De stroom aan ongewenste artikelen ondermijnt niet alleen de wetenschappelijke integriteit, maar belast ook het peer review-proces en ondermijnt het vertrouwen van het publiek in wetenschappelijk onderzoek. Om deze problemen aan te pakken moet de wetenschappelijke gemeenschap samenwerken bij het ontwikkelen van effectieve AI-detectietools, het bevorderen van ethische AI-praktijken en het versterken van de normen voor peer review. Door dit te doen kan AI worden ingezet voor echte wetenschappelijke vooruitgang en tegelijkertijd de negatieve effecten ervan verzachten.