Ile treści AI jest akceptowalne w pisaniu prac naukowych?

Czy istnieje oficjalny procent określający, ile treści AI jest akceptowalne w przesyłaniu prac naukowych?

Nie ma jednej liczby obowiązującej na całym świecie badań naukowych. Duże wydawnictwa takie jak Elsevier, Springer Nature i główne czasopisma IEEE opublikowały polityki dotyczące użycia AI od 2023 roku, ale żadne z nich nie podają procentowego progu, do którego można dążyć i uważać swoją pracę za bezpieczną. Ich polityki zamiast tego skupiają się na ujawnieniu i konkretnej roli, którą odegrała AI — czy była używana do poprawy gramatyki, streszczania istniejącej literatury czy generowania oryginalnej analizy — a nie na ilości tekstu generowanego przez AI w ostatecznym rękopisie. Uniwersytety nakładają własne kodeksy integralności akademickiej na każdy wymóg czasopisma, a oczekiwania komisji doktorskiej mogą się znowu różnić od obydwu. Tak więc gdy ktoś pyta, jaki procent AI jest akceptowalny w pisaniu prac naukowych lub ile procent AI jest akceptowalne w pracy naukowej ogólnie, szczera odpowiedź jest taka, że procent nigdy nie był naprawdę metryką, którą wybrały podmioty rządowe.

Żaden duży wydawca akademicki nie zobowiązał się do określonego akceptowalnego procentu AI — ich polityki są zbudowane wokół ujawnienia i przypadku użycia, a nie numerycznego pułapu.

Dlaczego czasopisma skupiają się na ujawnieniu zamiast procentu AI?

Wydawcy przeszli na wymogi ujawnienia zamiast limitów procentowych z praktycznego powodu: wynik procentowy z narzędzia do detekcji nie informuje recenzenta, co rzeczywiście zrobiła AI. Praca, w której AI wspomagała korektę gramatyczną argumentu native speakera, nosi bardzo inną wagę integralności badań niż praca, w której AI wygenerowała podstawową analizę lub sfabrykuje cytaty, jednak obie mogą dać podobny wynik detektora. Redakcje uważały za bardziej przydatne zwrócenie się do autorów o wyszczególnienie w sekcji metod lub nocie podziękowania, które narzędzia były używane i w jakim celu, ponieważ to odpowiada na pytanie, które rzeczywiście interesuje recenzenta. To również dlatego większość wskazówek wydawcy wyraźnie stwierdza, że narzędzia AI nie mogą być wymieniane jako współautorzy i że autorzy pozostają w pełni odpowiedzialni za dokładność, oryginalność i wszelkie błędy, które wprowadzą fragmenty wspierane przez AI — odpowiedzialność spoczywa na autorze niezależnie od tego, co zgłasza detektor.

Jak uniwersytety i doradcy ustalają własne progi AI do pisania prac naukowych?

Poniżej poziomu wydawcy, poszczególne uniwersytety, wydziały i doradcy doktorski często dodają własne oczekiwania, a te zwykle przebiegają według jednego z kilku wzorców w zależności od tego, kto je ustala.

1. Polityka szkoły doktorantury: niektóre uniwersytety opublikują oświadczenie całą instytucję dotyczące użycia AI dla prac magisterskich i doktorskich, czasami wymieniając określone narzędzie detekcji, ale rzadko określony procent
2. Wytyczne na poziomie wydziału: wydziały badawcze — szczególnie w naukach ścisłych — czasami ustalają bardziej rygorystyczne oczekiwania niż bazowy standard uniwersytetu, szczególnie wokół analiz danych i przeglądu literatury
3. Dyskrecja doradcy: wielu doradców pracy magisterskiej i doktorskiej ustala własne oczekiwania pracujące bezpośrednio ze studentem, na podstawie pisarstwa, które widzieli od tego studenta w czasie, a nie opublikowanej liczby
4. Wymagania przesyłania do czasopisma: autorowie zazwyczaj muszą postępować zgodnie z polityką użycia AI i ujawnienia czasopisma docelowego, niezależnie od tego, co pozwala ich instytucja macierzysta
5. Warunki IRB i organów finansowania: badania finansowane z dotacji mogą wiązać się z dodatkowymi wymogami ujawnienia użycia AI powiązanymi ze źródłem finansowania, nałożone na górę reguł uniwersytetu i czasopisma

Czy sekcja pracy naukowej zmienia, ile treści AI jest akceptowalne?

Tak, i to jedna z bardziej pomijanych części pytania. Przegląd literatury, który streszcza istniejące prace, jest ogólnie traktowany jako niższe ryzyko dla wsparcia AI niż sekcja wyników lub dyskusji, gdzie analiza i interpretacja mają odzwierciedlać własny osąd naukowy autora. Sekcje metodologiczne znajdują się pośrodku — wspomagane przez AI sformułowanie standardowej procedury budzi mniej obaw niż interpretacja AI tego, co wyniki rzeczywiście oznaczają. Streszczenia otrzymują szczególną kontrolę, ponieważ są często jedyną częścią artykułu, którą detektor lub recenzent najpierw sprawdza, a streszczenie odczytywane jako silnie generowane przez AI może wpłynąć na sposób przeglądu reszty rękopisu, nawet jeśli tekst główny jest całkowicie oryginalny. Jeśli czasopismo lub doradca nie podali szczegółowych oczekiwań dla każdej sekcji, traktowanie sekcji pierwotnej analizy z największą ostrożnością i ujawnianiem oraz bardziej liberalnie sekcji przyjaznych ujawnieniu, takie jak ogólne tło, jest rozsądnym domyślnym podejściem.

Wynik detekcji dołączony do streszczenia i ten sam wynik dołączony do sekcji wyników nie noszą tego samego ciężaru — recenzenci czytają zaangażowanie AI w interpretację i analizę jako większą przeszkodę niż wspomagane przez AI sformułowanie materiału tła.

Co liczy się jako akceptowalne użycie AI a co jako nieujawiena treść AI w badaniach?

Większość opublikowanego przewodnika rysuje linię między AI jako narzędziem do pisania a AI jako nieuznane źródło rzeczywistej pracy naukowej, a to rozróżnienie ma większe znaczenie niż jakikolwiek procent. Używanie narzędzia AI do sprawdzania gramatyki, sugerowania sformułowania zdania, które jest już Twoje w istocie, lub reformatowania cytowań jest ogólnie traktowane jako akceptowalne, podobnie jak sprawdzanie pisowni lub pomoc redaktora zawsze były traktowane. Używanie AI do generowania streszczań literatury, które nie sprawdziłeś, do opracowania analizy, której nie wykonałeś, lub do tworzenia cytowań, które nie sprawdziłeś pod kątem dokładności — czasami zwane hallucynacjami referencji AI — przechodzi w terytorium, które większość instytucji i wydawców traktuje jako problem integralności badań niezależnie od tego, co zgłasza detektor. Część nieujawiania jest często rzeczywistym naruszeniem: kilka czasopism zauważa, że odpowiednie, ujawnione wsparcie AI jest dozwolone, podczas gdy ta sama pomoc bez potwierdzenia w sekcji metod lub uwagach dziękujemy to, co wyzwala przegląd błędu.

1. Akceptowalne i zwykle wymagające tylko ujawnienia: sugestie dotyczące gramatyki i sformułowania, pomoc w formatowaniu, tłumaczenie już opracowanego przez Ciebie tekstu
2. Akceptowalne z wyraźnym ujawnieniem: streszczanie literatury wspierane przez AI, które niezależnie zweryfikowałeś względem oryginalnych źródeł
3. Wymaga zatwierdzenia instytucjonalnego na wypadek: analiza danych wspierana przez AI lub generowanie kodu używane w produkcji wyników
4. Generalnie niedopuszczalne: analiza, interpretacja lub wnioski generowane przez AI prezentowane jako oryginalny osąd naukowy autora
5. Niedopuszczalne w żadnej instytucji: cytaty, dane lub cytaty sfabrykowane przez AI, które nigdy nie zostały zweryfikowane względem rzeczywistego źródła

Co powinieneś zrobić, jeśli czasopismo docelowe lub uniwersytet nie opublikowali polityki AI?

Wielu badaczy pracuje dla docelowego czasopisma lub programu studiów doktoranckich, które nie dogoniły określonej pisanej polityki AI. W tej luce najbardziej niezawodnym krokiem jest pytanie bezpośrednio — wysłanie wiadomości e-mail do redaktora, sprawdzenie najnowszej aktualizacji wytycznych przesyłania czasopisma lub zapytanie doradcy, jak chce, aby wsparcie AI było obsługiwane, zanim będziesz polegać na jakimkolwiek narzędziu. Bez opublikowanego przewodnika, rozsądnym założeniem roboczym jest ujawnienie wszelkiego wsparcia AI, które zastosowałeś w liście ochronnym lub nocie podziękowania niezależnie od tego, czy jest wymagane, ponieważ recenzent, który nie spodziewał się ujawnienia i go otrzymuje, rzadko reaguje negatywnie, podczas gdy nieujawianie użycia, które pojawia się później, może podnieść pytania, nawet jeśli podstawowa praca była prawidłowa. To jest szczególnie ważne dla osób mówiących po angielsku nie będących native speakerami, które używają AI do polerowania języka, ponieważ ten przypadek użycia jest traktowany przychylnie przez prawie każdego wydawcę, który się do niego wyraźnie odniósł, ale tylko gdy jest ujawniony, a nie zakładany.

"Ujawnij, zanim zostaniesz poproszony" utrzymuje się w publikowaniu badań tak dobrze, jak wszędzie indziej w pisaniu akademickim.

Jak możesz sprawdzić, ile treści AI jest akceptowalne w szkicach prac naukowych przed przesłaniem?

Ponieważ to, ile treści AI jest akceptowalne w pracy naukowej, zależy od czasopisma, wydziału i doradcy, najbardziej przydatnym krokiem badacza przed przesłaniem jest uzyskanie niezależnej oceny własnego szkicu, a nie zakładanie, jak nieznany proces detekcji go oceni. Narzędzie AI Text Detection firmy NotGPT daje rozkład prawdopodobieństwa na poziomie zdania z wyróżnionymi fragmentami, więc zamiast jednego mieszanego wyniku dla całego rękopisu, możesz zobaczyć dokładnie, które sekcje — streszczenie, przegląd literatury, dyskusja — odczytywane są jako wygenerowane przez AI i dlaczego. To jest szczególnie przydatne w pisaniu naukowym, gdzie formalny rejestr akademicki i gęste techniczne sformułowanie są już podatne na wyzwolenie wyższych wyników podobności do AI nawet w całkowicie napisanym przez człowieka tekście. Jeśli oflagowany fragment rzeczywiście odzwierciedla twój własny styl pisania, a nie wsparcie AI, narzędzie Humanize może dostosować sformułowanie, aby wprowadzić więcej naturalnych zmian bez zmiany danych, argumentu lub cytowań, co jest bardziej konstruktywną odpowiedzią przed przesłaniem niż ponowne przesłanie niezmienionego tekstu i nadzieję na to, że inny detektor będzie to czytać bardziej przychylnie.

Czy niższy wynik detekcji AI jest zawsze bezpieczniejszy dla pracy naukowej?

Niekoniecznie, i warto to wyjaśnić bezpośrednio, biorąc pod uwagę, jak często badacze gonią za najniższą możliwą liczbą. Niski wynik detekcji zmniejsza szanse, że automatyczne skanowanie oflaguje twój rękopis, ale nie zastępuje faktycznego postępowania zgodnie z wymogami ujawnienia czasopisma docelowego i nie chroni cię, jeśli recenzent później odkryje niezweryfikowaną treść wygenerowaną przez AI, którą detektor schematu tekstu po prostu nie złapał — hallucynowane cytacje będące najjaśniejszym przykładem, ponieważ często czytają się jako stylistycznie zwyczajne, będąc faktycznie wymyślonymi. Redaktorzy i biura integralności coraz częściej mówią to samo: wynik detektora to jedno wejście, a nie werdykt, i ujawnione wsparcie AI używane odpowiednio jest traktowane bardzo różnie od tej samej pomocy ukrytej za czystym wynikiem. Bardziej trwały podход to zrozumienie, co konkretnie wymaga czasopismo, wydział i doradca, ujawnienie wsparcia AI tam, gdzie ma zastosowanie, i traktowanie każdego detektora — w tym NotGPT's — jako wstępnej kontroli przed przesłaniem, a nie liczby do grania.