ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา วงการวิทยาศาสตร์ต้องเผชิญกับกรณีการถอนงานวิจัยหลายฉบับที่พบว่ามีเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น การใช้คำประหลาดอย่าง 'runctitional' หรือ 'frymblal' ซึ่งสะท้อนปัญหาด้านคุณภาพและการตรวจสอบ peer review ที่อ่อนแอ ทำให้เกิดคำถามว่า การใช้ AI มีอิทธิพลต่อวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์มากน้อยเพียงใด
เพื่อหาคำตอบนี้ ทีมนักวิจัยจาก Berkeley และ Cornell ได้ร่วมกันศึกษาข้อมูลเอกสารพรีปริ้นท์ (pre-publication papers) กว่า 2 ล้านฉบับ จากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ 3 แห่ง ได้แก่ arXiv, Social Science Research Network และ bioRxiv ตั้งแต่ปี 2018 ถึงกลางปี 2024 โดยระบุงานที่น่าจะถูกสร้างด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
ผลการศึกษาพบว่า นักวิจัยผลิตงานเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลหลังจากเริ่มใช้ AI และคุณภาพของภาษาที่ใช้ก็ดูดีขึ้น อย่างไรก็ตาม อัตราการตีพิมพ์งานเหล่านี้ในวารสารวิชาการกลับลดลงอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งชี้ให้เห็นว่า แม้ AI จะช่วยเร่งการผลิต แต่ความน่าเชื่อถือและคุณค่าทางวิทยาศาสตร์ของงานยังคงเป็นข้อกังวลสำคัญที่ท้าทายระบบการประเมินผลงานทางวิชาการในปัจจุบัน
🏷️ หมวดหมู่: Science, AI, LLMs, science, scientific publications
🔗 อ่านบทความฉบับเต็ม: Arstechnica
