Нейросети для написания научных статей: тестируем бесплатные ИИ‑сервисы

По данным Wiley, ИИ-инструменты используют 72% исследователей хотя бы раз в месяц. Нейросети помогают им на разных этапах научной работы — от поиска литературы до финальной проверки текста.

Однако универсального сервиса, который одинаково хорошо справлялся бы со всеми задачами, пока не существует. В этой статье редакции «Маркетинг» Skillbox Media разберёмся:

• какие задачи можно делегировать нейросетям;
• какие ограничения есть у нейросетей и как не допустить ошибок;
• какие ИИ-инструменты лучше подходят для подготовки научной статьи;
• как подготовить научную статью с помощью нейросети;
• какие условия нужно соблюдать при публикации статьи, подготовленной с помощью нейросети.

Какие задачи можно делегировать нейросетям

ИИ не способен провести исследование вместо автора, предложить научную новизну или сделать обоснованные выводы. Зато он помогает быстрее выполнять рутинные задачи, которые отнимают много времени при подготовке статьи. Рассмотрим, на каких этапах нейросети действительно могут быть полезны.

Поиск научной литературы. Вместо того чтобы просматривать десятки публикаций, можно использовать специализированные ИИ-сервисы. Они помогают быстрее подобрать исследования по теме, найти похожие публикации и выявить ключевые работы, на которые часто ссылаются другие исследователи.

Анализ исследований. Нейросеть может кратко пересказать содержание статьи, объяснить незнакомые термины, выделить основные результаты, описать использованные методы и обратить внимание на ограничения исследования. Это помогает быстрее оценить, насколько публикация полезна для работы.

Подготовка обзора литературы. ИИ помогает систематизировать источники, выделить общие подходы и показать, в каких вопросах исследователи сходятся, а в каких — приходят к разным выводам.

Создание плана статьи. Когда основные источники изучены, нейросеть может помочь выстроить последовательность аргументов и подготовить структуру, которую затем стоит проверить и доработать самостоятельно.

Написание черновика. На основе готового плана ИИ помогает подготовить первый вариант будущей публикации: оформить мысли в связный текст, подобрать более точные формулировки и выдержать академический стиль.

Редактирование и перевод текста. Нейросеть может выступить в роли редактора: помочь найти повторы, упростить сложные конструкции, сделать формулировки точнее и привести текст в соответствие с требованиями журнала. При подготовке статьи для зарубежного издания языковые модели также могут помочь с переводом, сохраняя научную терминологию и стиль.

Какие ограничения есть у нейросетей и как не допустить ошибок

Генеративные модели упрощают работу, но не гарантируют достоверности ответов. Рассказываем, какие риски нужно учитывать при подготовке научной статьи с применением ИИ и как их минимизировать.

ИИ может придумывать публикации и ошибаться в библиографических данных

При работе с научной литературой генеративные модели допускают два типа ошибок. Первый — галлюцинации, когда ИИ полностью придумывает публикацию, которой никогда не существовало. Второй — искажение библиографических данных: статья существует, но модель ошибается в DOI, названии, авторах, журнале или годе публикации.

Обе ошибки опасны по одной причине: ссылки выглядят убедительно, поэтому их легко принять за достоверные. Без проверки по первоисточнику заметить неточность бывает сложно.

Например, авторы исследования, опубликованного в Scientific Reports, проанализировали 636 библиографических ссылок, которые привёл ChatGPT. Оказалось, что 55% ссылок были полностью выдуманными, а реальные публикации цитировались неверно — встречались ошибки в авторах, названиях и других библиографических данных.

Мы решили проверить, насколько легко столкнуться с такой ошибкой на практике, и попросили ChatGPT подготовить обзор научных исследований с указанием источников. Модель привела существующие публикации, но в одном случае ошиблась: указанный DOI относился к другой статье.

Полезный совет. Если публикацию не удаётся найти в научной базе или на сайте издательства, лучше не использовать её в работе — даже если ссылка выглядит абсолютно правдоподобно.

ИИ может неверно интерпретировать результаты исследования

Даже если статья существует, это ещё не значит, что ИИ правильно понял её содержание. Например, модель может представить осторожный вывод как доказанный факт, не заметить ограничения исследования или объединить результаты нескольких работ в одну интерпретацию.

Нейросети не несут ответственности за содержание научной статьи

Даже если ответ выглядит убедительно, ответственность всё равно остаётся за автором статьи. Ни одна языковая модель не может отвечать за корректность ссылок, точность выводов или соблюдение требований научного журнала.

Какие ИИ-инструменты лучше подходят для подготовки научной статьи

Чтобы оценить возможности разных ИИ-инструментов на практике, мы протестировали несколько популярных сервисов. Для этого использовали такой запрос: «Мне нужно написать научную статью по теме „Почему люди читают меньше длинных текстов“». Эту тему мы выбрали, потому что по ней существует достаточно медиаисследований, исследований в области психологии и когнитивных наук.

Исследовательский вопрос, методологию или другие детали намеренно не уточняли, чтобы проверить, как сервисы поведут себя в ситуации неопределённости: попытаются сначала сузить тему или сразу начнут писать статью.

Отдельно достоверность ответов не оценивали: независимо от качества модели любую информацию, сгенерированную ИИ, всё равно необходимо проверять по первоисточникам.

В подборку вошли как генеративные модели для работы с текстом, так и специализированные сервисы для поиска и анализа научной литературы. Все они доступны без оплаты или с бесплатным пробным доступом: ChatGPT, Perplexity, Elicit, Claude, Consensus.

Задача сравнения состояла не в том, чтобы выбрать «лучший» сервис, а в том, чтобы определить, для каких задач каждый из них подходит лучше всего. Результаты сравнения — в таблице ниже.

Эксперимент показал: пока не существует нейросети, которая одинаково хорошо справлялась бы со всеми этапами подготовки научной статьи. Одни инструменты помогают искать и анализировать исследования, другие — структурировать материал или работать с текстом. Поэтому эффективнее не искать один универсальный сервис, а использовать разные инструменты в зависимости от задачи.

Как подготовить научную статью с помощью нейросети: пошаговый алгоритм

Ошибка многих пользователей — просить ИИ сразу написать научную статью целиком. Но именно такой сценарий обычно даёт самый слабый результат. Модель сама выбирает, на чём сделать акцент, какие исследования считать важными и как интерпретировать выводы.

Намного эффективнее использовать нейросеть как помощника и подключать её к отдельным этапам работы. Ниже — один из возможных алгоритмов.

Шаг 1. Определить тему и исследовательский вопрос

На этом этапе полезны ChatGPT, Claude и Perplexity. Первые два инструмента помогают сузить тему и сформулировать исследовательский вопрос, а Perplexity может быстро собрать общий контекст: какие аспекты темы чаще всего обсуждаются и какие направления можно изучить подробнее.

Примерный промпт: «Я хочу написать научную статью „Почему люди читают меньше длинных текстов“. Помоги определить основные направления исследования и сформулировать несколько возможных исследовательских вопросов».

Шаг 2. Найти научные источники

Когда исследовательский вопрос сформулирован, можно переходить к поиску литературы. Для этой задачи удобнее использовать специализированные сервисы вроде Elicit или Consensus. В отличие от универсальных языковых моделей они сразу работают с научными публикациями и показывают, на каких исследованиях основаны ответы.

Примерный промпт: «Найди ключевые научные исследования по теме влияния цифровой среды на чтение длинных текстов. Укажи авторов, год публикации, основные выводы и научный журнал».

Шаг 3. Проанализировать литературу и выделить основные идеи

Собрать статьи недостаточно — их ещё нужно сопоставить между собой: определить, какие выводы подтверждаются в разных исследованиях, где результаты расходятся и какие вопросы остаются недостаточно изученными.

Здесь удобно сочетать специализированные сервисы и языковые модели. Например, Elicit помогает быстро извлечь данные из публикаций, а ChatGPT или Claude — сгруппировать идеи и подготовить основу для обзора литературы.

Примерный промпт: «Проанализируй эти исследования и выдели основные научные подходы к объяснению снижения интереса к длинным текстам. Какие выводы подтверждаются несколькими работами, а какие остаются дискуссионными?»

Шаг 4. Составить структуру статьи

Когда основные идеи уже собраны, их нужно превратить в логичную структуру. Здесь ChatGPT и Claude показали себя лучше остальных сервисов. Они помогают распределить материал по разделам, проверить последовательность аргументов и выявить недостающие элементы структуры.

Примерный промпт: «На основе этих исследований предложи структуру научной статьи. Для каждого раздела укажи основную идею и какие источники помогут её раскрыть».

Шаг 5. Подготовить черновик

Только после того как структура готова и подобраны источники, имеет смысл переходить к черновику. В этом случае языковая модель не придумывает содержание статьи, а помогает оформить уже подготовленный материал в связный текст. Используйте ChatGPT и Claude.

Примерный промпт: «Напиши черновик раздела научной статьи на основе этих исследований. Сохрани академический стиль, не добавляй новые факты и укажи места, где нужны ссылки на источники».

Шаг 6. Проверить и отредактировать текст

Для финальной работы можно снова использовать ChatGPT или Claude. Они помогают проверить логику изложения, убрать повторы, сделать формулировки точнее и адаптировать текст под требования журнала или учебного заведения.

Примерный промпт: «Проверь текст научной статьи с точки зрения структуры, логики и академического стиля. Укажи места, где выводы сформулированы слишком категорично или требуют дополнительного обоснования».

Можно ориентироваться на эти комбинации инструментов под разные задачи.

Можно ли публиковать научную статью, подготовленную с помощью нейросети

В России нет закона, который запрещал бы использовать генеративный ИИ при подготовке научных публикаций. Но многие издательства выпускают собственные рекомендации о том, как авторы могут использовать нейросети при подготовке рукописей.

Например, издательства Nature и Science не признают нейросети авторами научных публикаций. Ответственность за содержание статьи полностью остаётся за исследователями. Кроме того, некоторые журналы просят авторов сообщать, использовался ли генеративный ИИ при подготовке рукописи.

Нейросеть можно использовать как вспомогательный инструмент — для поиска информации, структурирования материала, подготовки черновика или языкового редактирования, — но нельзя передавать ей роль автора исследования. Перед отправкой статьи необходимо проверить требования конкретного журнала: правила использования ИИ могут различаться.

Главное о нейросетях для научных статей в четырёх пунктах

• ИИ может найти информацию, помочь разобраться в теме, составить структуру и отредактировать текст. Но исследователь должен сам формулировать вопросы, оценивать источники и делать выводы.
• Не существует одной нейросети для всех задач. Для каждого этапа подготовки статьи нужно выбирать тот сервис, который лучше для него подходит. Elicit и Consensus более эффективно справляются с поиском и анализом научных публикаций, Perplexity — с быстрым изучением темы, ChatGPT и Claude — с работой со структурой и текстом.
• Не просите ИИ сразу написать статью целиком. Сначала определите тему и исследовательский вопрос, соберите источники, разберитесь в материале — и только потом подключайте нейросети к работе с текстом.
• Проверяйте всё, что предлагает нейросеть. ИИ может придумать публикацию, ошибиться в ссылке или исказить выводы. Убедитесь, что источники реальные, выводы подтверждены исследованиями, а текст соответствует требованиям учебного заведения или издания.