Парадокс учёного: ИИ делает исследователей продуктивнее, но науку — беднее

Исследование и методология

Команда под руководством Qianyue Hao (Nature 2026) проанализировала 41,3 млн научных статей, опубликованных в период с 2020 по 2025 годы, с целью выявления влияния ИИ на поведение и результативность учёных. Они использовали текстовый анализ для определения, какие исследователи используют генеративный ИИ в своей работе (косвенно через паттерны написания и выбор тем), и сравнили их результативность с контрольной группой исследователей, не использующих ИИ.

Исследование выявило, что ИИ-помощники действительно помогают учёным работать быстрее и продуктивнее, но эта индивидуальная продуктивность приходит ценой разнообразия экосистемы и сотрудничества.

Эффект повышения производительности

Первая часть парадокса — позитивная. Учёные, использующие ИИ-инструменты, действительно становятся более продуктивными. Они публикуют статьи на 3,02 раза быстрее, чем их коллеги без ИИ. Эти статьи также получают на 4,85 раза больше цитирований, что говорит об их актуальности и качестве.

Кроме того, ИИ-пользователи быстрее становятся признанными лидерами в своих областях — на 1,4 года раньше, чем это происходит с исследователями, работающими традиционными методами. Это может быть связано не только с большим количеством публикаций, но и с тем, что ИИ помогает учёным быстрее решать технические задачи и сосредоточиться на творческих и концептуальных аспектах исследования.

Парадокс сужения разнообразия

Вторая часть парадокса — проблемная. В то время как индивидуальные учёные становятся более продуктивными, общее разнообразие исследовательских тем сужается на 4,63%. Это означает, что всё больше учёных сосредоточиваются на меньшем количестве тем, создавая "моноклеточную культуру" в науке.

Анализ показал, что исследователи, использующие ИИ, склоняются к областям исследований, которые имеют большие открытые наборы данных и хорошо определённые задачи, где ИИ может быть наиболее полезным. Это включает машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие области, богатые данными.

С другой стороны, исследования в областях, где данные редки или плохо структурированы (например, редкие заболевания, нишевые области, гуманитарные науки), получают меньше внимания. Это может иметь долгосрочные последствия для прогресса в этих областях.

Если сегодня ИИ направляет молодых учёных к хорошо структурированным проблемам с большим количеством данных, то завтра мы можем столкнуться с нехваткой исследователей, работающих на менее популярных, но всё ещё важных направлениях науки.

Снижение сотрудничества и изоляция

Третий аспект парадокса — уменьшение сотрудничества между учёными. Исследование выявило 22%-ое снижение в сотрудничестве между исследователями, особенно заметное в многоинститутских проектах и международных коллаборациях.

Причины этого явления являются предметом дебатов. Возможно, ИИ позволяет отдельным учёным выполнять задачи, которые раньше требовали командной работы. Вместо того чтобы собирать группу из четырех человек с дополнительными навыками, один исследователь может использовать ИИ для автоматизации этих задач. Это повышает индивидуальную эффективность, но снижает необходимость сотрудничества.

Миграция учёных в "богатые данные" области

Исследование также выявило значительную миграцию молодых учёных из традиционных областей исследований в области, где ИИ может быть более эффективным. Это особенно заметно среди молодых аспирантов и постдокторантов, которые выбирают своё направление деятельности.

Это имеет долгосрочные последствия. Если уходящее поколение учёных покидает определённые области исследований, а новое поколение не приходит им на замену, то эти области исследований могут начать отставать и терять конкурентоспособность на мировой арене.

Последствия для научной политики

Результаты исследования имеют важные последствия для научной политики и финансирования. Государственные органы, определяющие приоритеты и финансирование научных исследований, должны быть осторожны, чтобы не допустить чрезмерной концентрации ресурсов в областях, благоприятных для ИИ, за счёт других важных направлений.

Некоторые эксперты предлагают специальные программы стимулирования исследований в областях, где ИИ менее применим, чтобы поддержать экосистемное разнообразие науки. Другие предлагают создавать неформальные сети сотрудничества между учёными, чтобы компенсировать тенденцию к изоляции.

Рекомендации и выводы

Авторы исследования не предлагают отказываться от ИИ. Вместо этого они предлагают более осознанное использование ИИ-инструментов, которое бы поддерживало, а не подменяло научное сотрудничество и исследовательское разнообразие.

ИИ — это мощный инструмент, который может ускорить научный прогресс, но, как и все инструменты, он имеет побочные эффекты. Задача научного сообщества — максимизировать пользу и минимизировать риск, сохраняя при этом здоровую экосистему разнообразных исследований.