Технологии искусственного интеллекта всё глубже проникают в научную среду: сегодня ИИ используют для анализа данных, написания кода, подготовки заявок на гранты, проверки статей и даже проектирования экспериментов. По оценкам авторов нового исследования, ИИ уже применяют более половины учёных по всему миру. На фоне этого правительства запускают масштабные программы по внедрению ИИ в науку — от американской Genesis Mission до южнокорейской AI Co-Scientist Challenge.
Авторы работы — нейробиологи из южнокорейского государственного научно-исследовательского института фундаментальных наук (Institute for Basic Science) — признают, что ИИ уже радикально ускоряет исследования. Например, система AlphaFold, удостоенная Нобелевской премии по химии 2024 года, сократила анализ белковых структур с нескольких лет до нескольких часов. ИИ также активно используется в медицине — от расшифровки МРТ и рентгеновских снимков до помощи врачам в постановке диагнозов и выборе лечения.
Однако исследователи считают, что стремительное внедрение ИИ может постепенно разрушить саму научную культуру. Главная проблема, по мнению авторов, — эрозия навыков мышления. Когда ИИ начинает писать код, проверять гипотезы, объяснять сложные концепции и предлагать решения, молодые учёные рискуют утратить способность самостоятельно анализировать проблемы и критически оценивать идеи.
Особенно уязвимыми авторы называют начинающих исследователей. В отличие от коллег и научных руководителей, ИИ всегда доступен, не осуждает пользователя, не участвует в офисной конкуренции и мгновенно выдаёт ответы. На фоне жёсткой академической среды, хронического стресса и нехватки наставничества это делает модели психологически более комфортным собеседником, чем реальные коллеги.
Учёные предупреждают, что здесь возникает новая форма зависимости. ИИ-коллега постепенно перестаёт восприниматься как инструмент и начинает играть роль интеллектуального партнёра и эмоциональной поддержки. Авторы напоминают, что после закрытия старой версии ChatGPT-4 многие пользователи публично описывали свои эмоции как «чувство утраты». По мнению исследователей, подобные механизмы могут особенно сильно влиять на молодых учёных, работающих в изоляции и под постоянным давлением публикаций.
Отдельную опасность авторы видят в том, что искусственный интеллект склонен воспроизводить доминирующие идеи из обучающих данных. Если исследователи начнут слишком доверять уверенным и убедительным ответам моделей, это может снизить роль научных споров, скептицизма и нестандартного мышления — именно тех механизмов, на которых исторически строился научный прогресс. В результате ИИ способен незаметно подталкивать науку к более консервативным и шаблонным подходам.
Исследователи подчёркивают: современные дискуссии об опасностях чрезмерного доверия к ИИ слишком сосредоточены на «галлюцинациях», ошибках моделей и попытках обойти встроенные ограничения. Но куда менее заметной угрозой может оказаться постепенное изменение человеческого поведения и научной среды. Авторы призывают университеты и научные организации срочно разрабатывать правила здорового взаимодействия с искусственным интеллектом и обучать молодых учёных рискам чрезмерной зависимости от цифровых ассистентов.
