शोध 🇷🇺 24.07.2026 14:03

AI ने वैज्ञानिक पत्रिकाओं में लेखों की बाढ़ ला दी है — और अब तक इसके बारे में कुछ अच्छा नहीं है

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जनरेटिव AI के प्रसार ने वैज्ञानिक पेपरों के प्रवाह में तेजी से वृद्धि की है, जिससे संपादकों और समीक्षकों पर अतिरिक्त बोझ पड़ा है। Organization Science को प्रस्तुतियों के विश्लेषण से पता चला कि ChatGPT के रिलीज़ होने के बाद 42% की वृद्धि हुई, और फरवरी 2026 तक अधिकांश पेपरों में AI के इस्तेमाल की संभावना है। AI से जुड़े पेपरों को अधिक बार अस्वीकार किया गया, और AI-जनित समीक्षाएं कम विविध थीं। हालांकि, प्रयोगों से पता चलता है कि उचित मार्गदर्शन पर AI नए विचार पेश कर सकता है।
जर्नल ऑर्गनाइज़ेशन साइंस के संपादकीय दल ने जनवरी 2021 से फरवरी 2026 तक प्राप्त 6,957 सबमिशन और 10,389 समीक्षाओं का विश्लेषण किया। 2022 के अंत में चैटजीपीटी के उभरने के साथ ही सबमिशन में तेज वृद्धि और गुणवत्ता में गिरावट देखी गई। चैटजीपीटी के प्रसार के बाद सबमिशन में 42% की वृद्धि हुई, और फरवरी 2026 तक अधिकांश प्रस्तुत लेखों में किसी न किसी रूप में एआई का उपयोग होने की संभावना थी। मशीन टेक्स्ट का पता लगाने के लिए पैंग्राम 3.1 एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि जनवरी 2021 की तुलना में जनवरी 2026 तक औसत पठनीयता (फ्लेश इंडेक्स) में 1.28 मानक विचलन की गिरावट आई। 70% से अधिक एआई भागीदारी सूचकांक वाले पेपरों को पीयर रिव्यू से पहले 70% मामलों में अस्वीकार कर दिया गया, जबकि न्यूनतम एआई उपयोग वाले पेपरों को केवल 43.7% समय अस्वीकार किया गया। भारी एआई उपयोग वाले पेपरों के लिए संशोधन अनुरोध प्राप्त करने की संभावना 11.9% से घटकर 3.2% हो गई। सांख्यिकीय मॉडलों ने दिखाया कि शैलीगत रूप से पॉलिश किए गए टेक्स्ट के लिए भी उच्च अस्वीकृति दर बनी रही, जो खराब वैज्ञानिक सामग्री का संकेत देती है। एआई-जनित समीक्षाएं कम विविध थीं, जो सैद्धांतिक ढांचे पर अधिक और डेटा, विधियों और परिणामों पर कम ध्यान केंद्रित करती थीं। लेखक ध्यान देते हैं कि एल्गोरिदम एआई प्रभाव की विश्वसनीय पहचान नहीं कर सकते, इसलिए केवल सामान्य प्रवृत्तियों पर चर्चा की गई है। हालांकि, जेम्स इवांस द्वारा किए गए एक बड़े प्रयोग में शोधकर्ताओं ने भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न विचारों का मूल्यांकन किया: 6,749 वैज्ञानिकों ने नवीनता, व्यावहारिक मूल्य और संभाव्यता पर 25,000 से अधिक रेटिंग दीं। लोकप्रिय मॉडल अक्सर समान विचार सुझाते थे, जबकि अधिक उन्नत मॉडल नवीनता से आश्चर्यचकित कर सकते थे। एआई समीक्षक अक्सर मानव विशेषज्ञों से असहमत थे। क्यूवेन3-14बी मॉडल, जिसे विशेष रूप से वैज्ञानिकों द्वारा लिखी गई समीक्षाओं पर प्रशिक्षित किया गया था, ने सामान्य-उद्देश्य मॉडलों की तुलना में 27% तक बेहतर प्रदर्शन किया। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि एआई पहले से ही डेटा खोज, प्रोग्रामिंग और टेक्स्ट तैयार करने में मदद करता है, लेकिन मानव सत्यापन और मूल्यांकन प्रणाली में बदलाव के बिना, यह नए ज्ञान में वृद्धि के बजाय प्रकाशनों में अनियंत्रित वृद्धि का कारण बन सकता है।
स्रोत: 3DNews — मूल
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