Перейти к содержимому
IMOEX 2 134,97 0.6%
·Технологии·22 августа 2026 г.·2 мин

89% биомедицинских статей конца 2025 года получили след ИИ: учёные выявили массовое изменение научного языка

89% биомедицинских статей конца 2025 года получили след ИИ: учёные выявили массовое изменение научного языка

Анализ 1,19 млн публикаций из PubMed Central показал резкий рост словаря, характерного для текстов с участием больших языковых моделей

Препринт, опубликованный 11 августа на arXiv, оценивает распространённость ИИ-ассистированного письма в биомедицинской литературе. Авторы проанализировали 1 194 287 полнотекстовых публикаций из PubMed Central — открытой базы биомедицинской литературы. Для статей, опубликованных в декабре 2025 года, метод дал оценку в 89%: в текстах обнаруживалось избыточное присутствие специфических для больших языковых моделей слов, частота которых выросла после массового распространения ИИ.

Авторы не пытались определить, какие статьи полностью написал ИИ. Они отслеживали изменения словаря, характерного для текстов эпохи LLM, сравнивая фактическую частоту слов с расчётным трендом, построенным по данным предыдущих лет. Затем для каждой публикации оценивалось наличие статистически заметного избытка такого словаря. Поэтому выявленные 89% отражают долю работ, в которых обнаружен специфический признак, а не долю статей, созданных искусственным интеллектом.

Сигнал оказался заметно сильнее в разделах Discussion («Обсуждение»), чем в Methods («Методы»). В выборках, сопоставленных по длине, он обнаруживался соответственно в 68% и 32% текстов. При анализе раздела Methods целиком авторы также обнаружили этот признак более чем в половине публикаций.

Такой результат указывает на различия в характере использования языковых моделей внутри одной научной работы, однако сам по себе не позволяет установить, какую именно часть текста авторы создавали с помощью ИИ.

Авторы исследования подчёркивают, что статистический метод не может определить степень участия ИИ в конкретной статье и тем более установить, повлияла ли такая помощь на научные данные, результаты или выводы. Это принципиально отличает полученную оценку от утверждения об ИИ-авторстве. В исследовании также отмечается, что многие их этих работ ещё не прошли рецензирование.

При этом полученная оценка напрямую затрагивает вопрос происхождения научных текстов. Если редактирование при помощи ИИ действительно стало настолько распространённым, то редакциям журналов и научным организациям потребуется решать, как фиксировать использование больших языковых моделей в публикациях. Авторы считают, что их метод может использоваться при разработке соответствующих правил и рекомендаций, однако окончательная оценка самого метода и его интерпретации ещё требует независимой проверки.

Это отрывок статьи. Полную версию читайте на сайте источника по ссылке ниже.

iXBT