Научная фабрика: больше статей, меньше смысла
Представьте лабораторию 2026 года. Учёный за утренним кофе запускает GPT-5 для анализа данных, Claude-4 пишет черновик статьи, а AlphaFold-4 предсказывает структуры белков. Кажется, золотой век науки наступил. Но исследование Nature, опубликованное на прошлой неделе, рисует другую картину.
Проанализировав 40 миллионов научных статей за последние 10 лет, исследователи обнаружили парадокс: использование ИИ-инструментов увеличило индивидуальную продуктивность учёных на 37%, но снизило вероятность прорывных открытий на 42%.
Цифры говорят сами за себя. В 2025 году средний исследователь публиковал 4.2 статьи в год против 3.1 в 2020-м. Но цитирование этих статей упало на 28%. Мы производим больше научного контента, который никто не читает. (Или читает только ИИ для написания следующей статьи - замкнутый круг получается).
Карьера vs наука: конфликт интересов
Вот где собака зарыта. Современные академические системы измеряют успех количеством публикаций, индексами цитирования, грантами. GPT-5 и аналогичные инструменты идеально подходят для этой игры. Они ускоряют рутинные задачи: анализ данных, написание методов, обзор литературы.
Но наука - не про рутину. Настоящие открытия рождаются в неожиданных местах: в ошибках экспериментов, в странных аномалиях данных, в бессонных ночах размышлений над, казалось бы, нерешаемой проблемой. ИИ эту «грязь» вычищает. Он оптимизирует процесс под известные метрики успеха.
Эхо-камера научной мысли
Как работает современный исследовательский процесс с ИИ? Учёный задаёт вопрос инструменту вроде GPT-5. Модель анализирует существующие публикации (которые, напомним, тоже часто написаны с помощью ИИ) и предлагает наиболее вероятный следующий шаг. Не самый интересный. Не самый рискованный. Самый вероятный.
Получается научная эхо-камера. Мы кормим ИИ тем, что уже знаем, и получаем слегка переработанную версию того же самого. Как отмечалось в нашем материале про превращение науки в фабрику статей, этот процесс создаёт иллюзию прогресса при реальном застое.
| Показатель | Без ИИ (2020) | С ИИ (2025) | Изменение |
|---|---|---|---|
| Статей на учёного в год | 3.1 | 4.2 | +35% |
| Цитирований на статью | 8.7 | 6.3 | -28% |
| Прорывных работ (%) | 2.4% | 1.4% | -42% |
| Время до публикации (мес.) | 14.2 | 8.7 | -39% |
Альтернатива есть, но она неудобна
Не все исследования показывают мрачную картину. Вспомните материал про сингулярности в гидродинамике - там ИИ помог решить проблему, над которой бились 200 лет. Или историю про открытие лекарств.
Разница в подходе. В этих случаях ИИ использовали не для оптимизации публикационного процесса, а как инструмент исследования. Не «напиши мне статью по этому шаблону», а «помоги найти закономерность, которую человек не видит». Не для экономии времени, а для расширения возможностей.
Парадокс в том, что такой подход требует больше времени и ресурсов. Нужно обучать модели на специфических данных, разрабатывать новые архитектуры, экспериментировать. В условиях академического «публикуй или умри» это роскошь.
Что делать, если вы учёный в 2026 году?
Первое - признать проблему. Ваша карьера может выиграть от ИИ-оптимизации, но наука в целом проигрывает. Второе - найти баланс. Используйте GPT-5 для рутины (обзоры литературы, форматирование), но сохраняйте «грязную» исследовательскую работу для себя.
Третье - меняйте метрики. Вместо количества статей считайте их влияние. Вместо индекса цитирования - реальные применения ваших открытий. Как показывает исследование про выгорание от ИИ, погоня за продуктивностью ведёт в тупик.
- Выделяйте 20% времени на «безумные» эксперименты без гарантии результата
- Используйте ИИ для генерации гипотез, а не только для их проверки
- Сотрудничайте с исследователями из других областей - ИИ плохо справляется с междисциплинарностью
- Участвуйте в разработке новых инструментов, как в проекте AlphaFold для всех
Система должна измениться
Проблема не в ИИ. Проблема в системе, которая наказывает за риск и награждает за конформизм. Пока успех учёного измеряется количеством публикаций в престижных журналах, ИИ будет использоваться для игры в эту игру.
Нужны новые метрики. Новые системы финансирования. Новые карьерные пути. Возможно, стоит вернуться к идее «учёного-одиночки», который годами работает над одной проблемой без давления публиковаться каждый квартал. Или создать отдельные институты для рискованных исследований, как обсуждалось в материале про закрытые встречи в Принстоне.
ИИ дал нам суперсилу производить научные статьи. Теперь нужна мудрость решать, какие из них стоит писать. Иначе к 2030 году мы будем иметь базу данных в 100 миллионов статей, из которых 99% никто никогда не прочитает. Кроме следующей версии GPT, конечно.
