ИИ как ведущий исследователь: от коллаборации к автономии
Динамика использования ИИ в науке изменилась радикально за последние полгода. По данным Anthropic, 26% работы в области R&D теперь инициируется ИИ (при сохранении человеческого надзора). Это резкий скачок с показателя менее 1% всего полгода назад, когда ИИ использовался преимущественно как соавтор.
OpenAI сообщает о внедрении «автоматизированного исследовательского стажера». Ключевые метрики эффективности:
- 70% исследователей запускают 4 и более ИИ-агентов одновременно;
- Количество экспериментов в день выросло в 1,6 раза по сравнению с 2025 годом;
- Успешное выполнение сложных задач без вмешательства человека выросло на 15 процентных пунктов за 7 месяцев.
Однако задачи длительностью 4–8 часов все еще требуют вмешательства человека в более чем 50% случаев.
Кризис публикаций: объем растет, качество падает
Рост доступности ИИ привел к переполнению академических журналов. Журнал Organization Science зафиксировал рост объема подач на 42% с 2022 года, называя текущую систему «неустойчивой». В начале 2026 года 30% аннотаций и 10% рецензий были написаны ИИ (по данным Pangram), при этом качество статей снизилось.
В области ИИ-конференций наблюдается взрывной рост:
| Конференция / Журнал | Показатель 2025/2026 | Рост / Динамика |
|---|---|---|
| AAAI 2026 | ~23 000 рецензий | Почти x2 к прошлому году |
| ICLR 2026 | 19 525 подач | +68% к 11 603 (2025) |
| ICLR 2027 (регистрации) | ~62 000 | Рост с 25 649 (2026) |
| ICML 2026 (репликация) | 34% попыток | 51% успешны, 23% опровергнуты |
Реакция сообщества: запреты, баны и новые протоколы
Из-за наплыва низкокачественных работ и галлюцинаций ИИ, издательства переходят к жестким мерам. ArXiv ввел годовой бан для авторов, чьи работы содержат неуказанные галлюцинации или мета-комментарии чат-ботов. NeurIPS отклонил 18,4% подач на основе детекторов ИИ, что вызвало споры о ложных срабатываниях.
Параллельно тестируются новые форматы:
- ICLR 2027 ограничит лимит подач до 20 статей на автора (и до 1 для новичков).
- TMLR добавляет ИИ-рецензию для оценки только корректности (soundness), без рекомендаций к публикации.
- Запущен протокол Agent-Native Research Artifact (ARA) для замены PDF на структурированные данные, удобные для ИИ.
Проблема доверия и репликации
Доверие к авторству подорвано. Редактор TMLR отметил, что из 10 авторов, отклоненных за плагиат/ИИ-генерацию, 6 не смогли ответить на технические вопросы по своей работе. В то же время ICML провел эксперимент: при запрете ИИ для рецензентов 22,5% все равно использовали его, а политика ограничений не повлияла на решения редакторов.
Хакатон репликации от HuggingFace показал, что ИИ-агенты успешно воспроизводят лишь 51% заявленных результатов, а в 23% случаев опровергают их, выявляя шум и противоречия в современных публикациях.
Источник: LessWrong ↗