ШІ як феномен наукової епохи

Поява штучного інтелекту в академічному середовищі не була випадковою. Саме науковці, аспіранти й докторанти одними з перших почали активно інтегрувати ШІ у свою роботу — не через моду, а через хронічне перевантаження сучасної науки. Постійні дедлайни, вимоги до публікацій у реферованих виданнях, зростаюче когнітивне навантаження та конкуренція за наукову видимість створили запит на інструменти, які обіцяють швидкість і ефективність.

Окремим аспектом цієї проблеми є питання авторського права на науковий текст. У науковій практиці авторство означає не лише володіння текстом, а й відповідальність за логіку дослідження, коректність висновків та доброчесність роботи з джерелами. Ці функції не можуть бути делеговані алгоритму, оскільки штучний інтелект не є суб’єктом права і не здатен нести академічну чи юридичну відповідальність за створений матеріал.

ШІ виглядає привабливо саме тому, що він добре працює з текстом: узагальнює, структурує, формулює. Для багатьох дослідників це створює ілюзію раціоналізації наукової праці — ніби складний і багатошаровий процес дослідження можна оптимізувати до кількох запитів у чаті. Особливо це помітно на етапах підготовки статей, оглядів літератури або навіть розділів дисертацій.

Втім, тут і виникає ключова методологічна пастка. ШІ працює з уже наявною інформацією, відтворюючи найбільш імовірні мовні та логічні конструкції. Він може допомогти знайти, узагальнити або переоформити матеріал, але не здатен виконувати повноцінну дослідницьку роботу. Наукове дослідження — це не лише текст, а насамперед:

• постановка проблеми;
• робота з емпіричними даними;
• критичний аналіз джерел;
• вибір і обґрунтування методології;
• відповідальність за висновки.

Саме тут проходить принципова межа між інформаційною підтримкою та дослідницькою діяльністю. ШІ може зменшити технічне навантаження, але не здатен замінити дослідника як суб’єкта наукового пізнання. Він не формує наукової новизни, не несе відповідальності за інтерпретацію результатів і не здатен вступати в повноцінну наукову дискусію.

Тому масове використання ШІ в науці варто розглядати не як загрозу чи панацею, а як інструмент епохи, ефективність якого повністю залежить від рівня критичного мислення того, хто ним користується.

Обмеження ШІ як джерела наукового тексту

Попри зовнішню переконливість і формальну «науковість» мови, тексти, створені за допомогою ШІ, мають фундаментальне обмеження — відсутність наукової позиції та відповідальності. Алгоритм не є суб’єктом дослідження: він не формулює власних гіпотез, не несе відповідальності за вибір методології та не може аргументовано відстоювати зроблені висновки.

У науковій практиці це має принципове значення. Будь-який текст — стаття, дисертація чи доповідь — оцінюється не лише за стилем викладу, а й за логікою мислення автора. Рецензенти й члени комісій очікують бачити:

• послідовну дослідницьку позицію;
• аргументований вибір підходів;
• усвідомлену інтерпретацію результатів;
• готовність автора відповідати за кожне твердження.

ШІ ж оперує інакше: він не «знає», чому обрано той чи інший підхід, а лише відтворює найбільш імовірні мовні конструкції. Це створює текст, який може виглядати коректно, але при детальному аналізі виявляється порожнім з точки зору наукової відповідальності.

Неможливість формування справжньої наукової новизни

Окрема проблема — наукова новизна, яка є ключовою вимогою до будь-якого дослідження. ШІ не здатен створювати нове знання у власне науковому сенсі, оскільки працює з уже наявними текстами та даними. Його логіка — статистична, а не дослідницька.

Це добре помітно в структурі згенерованих матеріалів: текст будується як сукупність типових тверджень, узагальнень і «безпечних» формулювань. У ньому бракує того, що є сутністю науки, — внутрішньої логіки пошуку, сумнівів, уточнень і обґрунтованих відхилень від шаблонів.

Іншими словами, статистична природа тексту ШІ вступає в конфлікт із логікою дослідження, де цінується не середнє, а унікальне — авторський підхід, нестандартне рішення, обґрунтований ризик.

Галюцинації в бібліографії: критична точка ризику

Одним із найбільш проблемних аспектів використання ШІ в наукових текстах є так звані «галюцинації в бібліографії». Йдеться про ситуації, коли алгоритм:

• вигадує неіснуючі наукові джерела;
• поєднує реальних авторів із фіктивними назвами статей;
• «створює» публікації в реферованих виданнях, яких ніколи не існувало.

На перший погляд такі посилання можуть виглядати переконливо: знайомі прізвища, коректний стиль оформлення, правдоподібні роки публікацій. Проте під час перевірки з’ясовується, що джерело відсутнє в базах даних або не має жодного стосунку до заявленої теми.

Кейс з досвіду. Під час підготовки огляду літератури з теми умовної «квантової економіки» дослідник використав ШІ для формування списку джерел. Алгоритм запропонував п’ять наукових публікацій із коректно оформленими посиланнями та реальними прізвищами авторів. Під час перевірки з’ясувалося, що чотири з п’яти джерел не існують у жодній наукометричній базі, а назви статей були згенеровані штучно.

Формально бібліографія виглядала переконливо, однак її використання в науковій роботі могло б призвести до серйозних зауважень щодо академічної доброчесності.

Для науковця це не просто технічна помилка, а прямий ризик порушення академічної доброчесності. Відповідальність за бібліографію завжди лежить на авторі, і жоден алгоритм не може цю відповідальність взяти на себе. Саме тому сліпа довіра до ШІ у роботі з джерелами є однією з найпоширеніших причин проблем під час рецензування та експертної оцінки.

Проблема необ’єктивності та внутрішніх суперечностей

Однією з ключових методологічних проблем використання штучного інтелекту в наукових текстах є його необ’єктивність, яка часто маскується під нейтральний і впевнений тон викладу. Попри поширене уявлення, ШІ не є «безстороннім спостерігачем» — його відповіді безпосередньо залежать від формулювання запиту, контексту та прихованих мовних шаблонів, на яких він був навчений.

У цьому контексті в науковій дискусії все частіше використовується поняття «стохастичний папуга». Цей термін описує природу мовних моделей, які не розуміють змісту сказаного, а лише комбінують слова та фрази на основі статистичної ймовірності їх появи. Іншими словами, ШІ не має власної позиції — він відтворює те, що виглядає переконливо, але не те, що є методологічно обґрунтованим.

Ця особливість стає особливо помітною в наукових текстах, де значення мають не лише формулювання, а й логіка аргументації. ШІ схильний до логічних узагальнень без належного методологічного підґрунтя: він легко формує «збалансовані» висновки, не проходячи шлях аналізу емпіричних даних, перевірки гіпотез або критичного осмислення суперечливих результатів.

Крім того, відповіді ШІ можуть істотно змінюватися залежно від того, як саме поставлене питання. Невелика зміна акценту в запиті здатна призвести до принципово інших висновків — без пояснення причин такої зміни. Для науки, де важлива відтворюваність і стабільність результатів, це є серйозною проблемою.

Самосуперечливість відповідей у межах одного дослідження

Окрему увагу варто приділити феномену самосуперечливості відповідей ШІ. У межах одного й того самого дослідження алгоритм може:

• підтримувати взаємовиключні твердження;
• змінювати інтерпретацію ключових понять;
• пропонувати різні висновки без зміни вихідних даних.

Це не є помилкою в класичному розумінні — радше наслідок стохастичної природи генерації тексту. ШІ не «помічає» логічних розривів, якщо вони не закладені явно в запиті, і не здатен самостійно відстежувати послідовність аргументації на рівні наукового дослідження.

Для дослідника така нестабільність означає зростання когнітивного навантаження: кожне твердження, сформульоване за допомогою ШІ, потребує додаткової перевірки, зіставлення з джерелами та логічного узгодження з іншими частинами роботи. У результаті інструмент, який мав би спрощувати роботу, часто створює нові ризики — менш помітні, але значно серйозніші з погляду академічної доброчесності.

Реакція академічної спільноти та систем перевірки: як журнали аналізують наукові тексти

Активне поширення штучного інтелекту в науковому письмі не залишилося поза увагою академічної спільноти. Навпаки — саме на рівні редакційних колегій, дисертаційних рад і етичних комітетів сьогодні формується чітка позиція щодо меж допустимого використання ШІ. Причина проста: наука працює не лише з текстом, а з відповідальністю за знання, яке цей текст репрезентує.

Провідні реферовані видання вже запровадили або оновили політики, які прямо забороняють вказувати ШІ як співавтора. Наприклад, журнали рівня Nature та Science наголошують:

автором наукової роботи може бути лише суб’єкт, здатний нести етичну та інтелектуальну відповідальність за зміст публікації.

Алгоритм, який не має наміру, позиції та відповідальності, не може брати участь у науковому авторстві — навіть формально.

Як наукові журнали та комісії перевіряють ваш текст: ключові критерії

Під час рецензування та експертної оцінки в реферованих виданнях і дисертаційних радах застосовується комплексний підхід. Перевірка не обмежується формальним аналізом стилю або відсотком «AI-content», а включає кілька рівнів оцінювання:

1. Аналіз логіки дослідження
   Перевіряється узгодженість між метою, завданнями, методологією та висновками. Тексти зі штучно згенерованою структурою часто демонструють розриви в цій логіці.
2. Перевірка джерел і бібліографії
   Виявляються вигадані або некоректно оформлені посилання, що є типовим ризиком при використанні ШІ та може трактуватися як плагіат ШІ або порушення академічної доброчесності.
3. Оцінка наукової новизни
   Рецензенти аналізують, чи містить текст власний внесок автора, а не лише компіляцію відомих підходів.
4. Відповідність етичним нормам та авторському праву
   Особлива увага приділяється питанню авторського права на науковий текст, оскільки відповідальність за нього несе виключно людина-автор.
5. Зіставлення з вимогами журналу або нормативними документами
   Зокрема, з урахуванням вимог МОН до дисертацій, стандартів спеціальностей та політик конкретних видань.

Паралельно з редакційними обмеженнями розвиваються і технічні механізми контролю. Йдеться, зокрема, про watermarking — цифрові водяні знаки в текстах, згенерованих мовними моделями. Хоча ці технології не завжди публічно помітні, вони активно тестуються та впроваджуються як частина ширших систем виявлення штучного походження тексту. Важливо, що такі системи не зводяться до простого «AI-detection» у відсотках.

Водночас важливо розуміти, що інструменти виявлення використання штучного інтелекту самі по собі не є досконалими. Більшість таких систем працюють на ймовірнісних моделях і можуть демонструвати як хибнопозитивні, так і хибнонегативні результати.

На практиці це означає, що:

• людський авторський текст може бути помилково позначений як згенерований ШІ;
• окремі штучно створені фрагменти, навпаки, можуть залишитися непоміченими.

Саме тому академічні комісії та редакції реферованих видань не покладаються виключно на автоматизовані звіти, а розглядають їх лише як допоміжний сигнал у ширшому контексті експертної оцінки.

Також рідше покладаються вони лише на стилістичний аналіз. Натомість увага зміщується до структури мислення, яка проявляється в тексті. Аналізуються:

• логіка розгортання аргументації;
• зв’язок між цілями, методами та висновками;
• спосіб роботи з емпіричними даними;
• узгодженість термінології в межах дослідження.

Саме на цьому рівні тексти, створені ШІ, найчастіше не витримують перевірки. Формально коректний стиль і «гладка» мова не компенсують відсутність внутрішньої дослідницької логіки.

Особливої ваги це набуває в контексті захистів дисертацій, де перевірка тексту здійснюється не лише автоматизованими системами, а й живими експертами. Будь-які логічні розриви, псевдонаукові узагальнення або некоректна робота з джерелами стають критичними з огляду на чинні вимоги МОН до дисертацій та процедури їх публічного захисту.

Виявлення «псевдонаукової коректності»

Одним із характерних сигналів для рецензентів є так звана псевдонаукова коректність — ситуація, коли текст виглядає науково правильним, але не містить реального аналітичного наповнення. Це проявляється у надмірно узагальнених формулюваннях, обережних висновках без чіткого обґрунтування та формальному використанні наукової термінології без її концептуального навантаження.

Такі тексти рідко викликають миттєві підозри на етапі поверхневого перегляду. Проблеми виникають пізніше — під час глибокого рецензування, перевірки джерел або усної дискусії з автором. Саме тоді стає очевидно, що за коректною мовною формою не стоїть цілісне дослідження.

Для академічної спільноти це питання не боротьби з технологіями, а захисту наукових стандартів. ШІ може бути допоміжним інструментом, але коли він починає підміняти дослідницьке мислення, система реагує — через політики журналів, етичні норми та дедалі складніші механізми перевірки.

Додатковим ризиком є так званий плагіат ШІ — форма непрямого або прихованого запозичення, коли згенерований текст відтворює чужі ідеї, структури або формулювання без коректного посилання на першоджерела. На поверхневому рівні такий текст може виглядати оригінальним, однак під час глибокої перевірки виявляється його вторинність і відсутність власного дослідницького внеску.

Псевдозвіти як критичний ризик для наукових робіт

Окрему небезпеку для наукових текстів становить використання згенерованих штучним інтелектом так званих псевдозвітів — описів результатів, аналітичних висновків або «узагальнень», які не спираються на реальні емпіричні дані.

У таких випадках ШІ:

• не аналізує результати дослідження;
• не працює з даними;
• а лише імітує форму наукового звіту, комбінуючи типові формулювання та статистично ймовірні висновки.

Практика показує, що спроби доручити алгоритму «скласти звіт за технічним завданням» без реальної дослідницької основи є згубними для наукової статті чи дисертації.

Такі тексти можуть виглядати логічно на поверхневому рівні, однак під час рецензування швидко виявляється:

• відсутність зв’язку між заявленими методами;
• відсутність реальної роботи з емпіричними даними;
• розрив між аналізом і висновками.

Для академічної спільноти це є принциповим моментом:

жоден звіт, сформований без реального дослідження, не визнається науковим, незалежно від того, наскільки переконливо він сформульований.

У цьому сенсі використання ШІ для генерації псевдозвітів є не просто неефективним, а таким, що прямо суперечить базовим вимогам академічної доброчесності і ставить під загрозу всю роботу — від подачі до захисту.

Місце ШІ в науці: інструмент, а не автор

Попри всі обмеження, штучний інтелект не є «ворогом» науки. Навпаки, у межах відповідального використання він може бути корисним допоміжним інструментом, який знижує технічне навантаження на дослідника. Проблеми виникають не тоді, коли ШІ застосовується, а тоді, коли йому делегують те, що за своєю природою є людською функцією.

Щоб чітко окреслити цю межу, варто розрізняти завдання, де ШІ справді допомагає, і ті, які залишаються виключно в зоні відповідальності дослідника.

Людина vs ШІ у науковому дослідженні

Це порівняння демонструє ключовий момент:

ШІ ефективний там, де потрібна швидкість і узагальнення, але безсилий там, де необхідне наукове мислення.

На практиці ШІ може бути корисним, зокрема, для:

• попереднього огляду теми;
• структурування ідей або плану тексту;
• мовної та стилістичної корекції;
• допомоги у формулюванні робочих гіпотез, які згодом перевіряються людиною.

Водночас ключові елементи будь-якого дослідження мають залишатися за дослідником. Це стосується постановки наукової проблеми, роботи з емпіричними даними, критичного аналізу джерел і формування висновків. Саме ці компоненти визначають наукову цінність роботи та її відповідність принципам академічної доброчесності.

На практиці ШІ найкраще працює в завданнях, де не вимагається формування наукової позиції. Зокрема, він може бути корисним для перекладу текстів на академічну англійську або стилістичного вирівнювання вже написаного матеріалу. Інструменти на кшталт DeepL чи Quillbot допомагають зменшити мовні помилки та покращити читабельність тексту без втручання в його науковий зміст.

Водночас використання ШІ для генерації гіпотез, формування висновків або інтерпретації емпіричних даних створює високий ризик методологічних помилок і втрати авторського контролю над дослідженням.

Спроба передати ці функції ШІ створює не економію часу, а додаткові ризики — від логічних помилок до втрати довіри з боку рецензентів і комісій. У цьому сенсі штучний інтелект у науці доречно розглядати не як заміну автора, а як інструмент, що потребує постійної перевірки та контролю.

Червоні прапорці для рецензента

У практиці рецензування тексти, створені або суттєво доповнені за допомогою ШІ, часто мають низку характерних ознак. Вони не завжди очевидні на першому читанні, однак добре зчитуються досвідченими експертами та членами редакційних колегій.

До найпоширеніших «червоних прапорців» належать:

• Надмірна ввічливість і нейтральність викладу.
  Текст виглядає коректно і «збалансовано», але уникає чіткої дослідницької позиції, критичних формулювань і аргументованих тверджень.
• Відсутність посилань на актуальні дослідження останніх 1–2 років.
  Це пов’язано з тим, що бази даних мовних моделей часто обмежені або не оновлюються в режимі реального часу, що є критичним недоліком для публікацій у реферованих виданнях.
• Логічні «стрибки» між розділами.
  Перехід від постановки проблеми до висновків може виглядати формально правильним, але без чітко простежуваного дослідницького шляху.
• Ідеально правильна, але «стерильна» мова.
  Відсутність професійного сленгу, галузевих нюансів і «живих» формулювань, характерних для текстів, написаних практиками у своїй науковій сфері.

Саме сукупність цих ознак найчастіше сигналізує про те, що текст був створений без повноцінного авторського контролю, навіть якщо формально він відповідає стилістичним вимогам.

Висновки

Сучасна наука дедалі частіше стикається з технологічною спокусою — замінити складні інтелектуальні процеси автоматизованими рішеннями. Проте наукове дослідження за своєю природою не є суто технічною операцією. Це простір відповідальності, де важливі не лише швидкість і формальна коректність, а насамперед усвідомленість, критичний аналіз і здатність відповідати за результати.

Штучний інтелект може бути корисним інструментом у межах допоміжних завдань, але він не здатен виконувати роль автора наукового тексту. Він не формує наукову позицію, не працює з емпіричними даними на рівні інтерпретації та не несе академічної відповідальності. Саме тому в контексті академічної доброчесності людський автор залишається не альтернативою, а необхідною умовою якісного наукового результату.

Для науковців, які планують публікації в реферованих виданнях, це означає одне: довіра до тексту починається з довіри до автора. І ця довіра не може бути делегована алгоритму — незалежно від того, наскільки переконливо він імітує наукову мову.

Саме з цієї позиції працює SOER Publishing. Під час підготовки наукових статей компанія принципово не використовує штучний інтелект для створення текстів. Усі роботи виконуються реальними авторами з досвідом наукової діяльності, які враховують індивідуальні вимоги журналів, особливості спеціальностей та чинні стандарти академічної етики.

Ми в SOER Publishing розуміємо, що успішний захист дисертації або публікація у журналах рівня Scopus чи Web of Science — це не технічна формальність, а результат повноцінної інтелектуальної праці. Саме тому ми принципово відмовляємося від використання штучного інтелекту для створення наукових текстів і працюємо виключно з реальними авторами, які мають досвід дослідницької та публікаційної діяльності.

SOER Publishing супроводжує підготовку та публікацію статей у журналах категорії А (Scopus, Web of Science) та категорії Б (ex ВАК), забезпечуючи не лише формальну відповідність вимогам редакцій, а й логічну цілісність дослідження, наукову новизну та коректну роботу з джерелами. У цьому контексті відмова від автоматизованого «авторства» є не обмеженням, а свідомим вибором на користь якості, академічної доброчесності та репутації наукового результату.

Чи стикалися ви у власній практиці з ситуаціями, коли використання ШІ в наукових текстах створювало більше проблем, ніж користі? Де, на вашу думку, проходить межа між допомогою інструмента і підміною дослідження?