غمرت الذكاء الاصطناعي المجلات العلمية بالمقالات - ولا يوجد حتى الآن شيء جيد في ذلك

قام فريق التحرير في مجلة "Organization Science" بتحليل 6,957 طلب نشر و10,389 تقييماً استُلمت في الفترة من يناير 2021 إلى فبراير 2026. تزامن ظهور ChatGPT في أواخر عام 2022 مع زيادة حادة في عدد الطلبات وانخفاض في الجودة. بعد انتشار ChatGPT، ارتفعت طلبات النشر بنسبة 42%، وبحلول فبراير 2026 كان من المرجح أن الذكاء الاصطناعي قد استُخدم بشكل ما في معظم المقالات المقدمة. باستخدام خوارزمية Pangram 3.1 للكشف عن النصوص الآلية، وجد الباحثون أن متوسط قابلية القراءة (مؤشر Flesch) انخفض بمقدار 1.28 انحراف معياري بحلول يناير 2026 مقارنة بيناير 2021. الأوراق التي تجاوز مؤشر مشاركة الذكاء الاصطناعي فيها 70% رُفضت في 70% من الحالات قبل مراجعة الأقران، بينما الأوراق ذات الاستخدام الضئيل للذكاء الاصطناعي رُفضت بنسبة 43.7% فقط. انخفضت فرصة الحصول على طلب مراجعة من 11.9% إلى 3.2% للأوراق التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بكثافة. أظهرت النماذج الإحصائية أن معدل الرفض المرتفع استمر حتى بالنسبة للنصوص المصقولة أسلوبياً، مما يشير إلى ضعف المحتوى العلمي. كانت التقييمات المولّدة بالذكاء الاصطناعي أقل تنوعاً، مع تركيز أكبر على الأطر النظرية وتركيز أقل على البيانات والطرق والنتائج. يلاحظ المؤلفون أن الخوارزميات لا تستطيع تحديد تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق، لذا تتم مناقشة الاتجاهات العامة فقط. ومع ذلك، أجرى جيمس إيفانز تجربة كبيرة حيث قام الباحثون بتقييم أفكار مولّدة بواسطة نماذج لغوية: قدم 6,749 عالماً أكثر من 25,000 تقييم حول الجدة، والقيمة العملية، والمعقولية. غالباً ما اقترحت النماذج الشائعة أفكاراً متشابهة، بينما تمكنت النماذج الأكثر تقدماً من المفاجأة بالجدة. غالباً ما اختلف المقيمون من الذكاء الاصطناعي مع الخبراء البشر. نموذج Qwen3-14B، الذي دُرّب تحديداً على مراجعات كتبها علماء، تفوق على النماذج العامة بنسبة تصل إلى 27%. يستنتج الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يساعد بالفعل في البحث عن البيانات والبرمجة وإعداد النصوص، ولكن دون التحقق البشري والتغييرات في نظام التقييم، قد يؤدي إلى نمو ضعيف التحكم في المنشورات بدلاً من زيادة المعرفة الجديدة.