AI के द्वारा लेख लिखने और AI के द्वारा समीक्षा करने का युग - क्या यह विज्ञान प्रकाशन का "विकास" है या "विनाश"? : "विज्ञान की विश्वसनीयता" कैसे बदलेगी?

1. अनुसंधान के "प्रवेश द्वार" में AI का प्रवेश

जनरेटिव AI की चर्चा अक्सर अनुसंधान के मूल तत्वों (परिकल्पना निर्माण और प्रयोग डिजाइन) पर केंद्रित होती है। लेकिन वास्तव में, विज्ञान की विश्वसनीयता को बनाए रखने वाले "प्रवेश द्वार"—जैसे कि लेखन, समीक्षा, संपादन, और प्रकाशन की प्रक्रियाओं में AI का प्रवेश अधिक प्रभाव डाल सकता है।

Undark के लेख में इस परिवर्तन को "लेखन" और "समीक्षा" दोनों दृष्टिकोणों से दर्शाया गया है। AI नैतिकता के शोधकर्ता मोहम्मद होसेनी, जिन्होंने संपादक के रूप में प्रस्तुत पांडुलिपियों को संभाला है, ने स्पष्ट रूप से AI जनित अजीब पांडुलिपियों को देखा है। डैश का अत्यधिक उपयोग, तर्क में छलांग, और वाक्य संरचना में विसंगतियां, इन सब में एक "गंध" होती है। हालांकि AI की गुणवत्ता लगातार बढ़ रही है, और यह सूंघने की क्षमता कभी बेकार हो सकती है—यह संकट भावना लेख का प्रारंभिक बिंदु है।

2. "लिखने में सक्षम लोगों" की संख्या बढ़ाना: लेखन सहायता के रूप में AI

जनरेटिव AI का पहला मूल्य लेखन कार्यों में प्रकट होता है, जैसे कि साहित्य का सारांश, प्रारूपण, अनुवाद, और अंग्रेजी में सुधार। विशेष रूप से गैर-अंग्रेजी वक्ताओं के लिए, अंग्रेजी की दीवार अनुसंधान परिणामों के प्रसार में बाधा बन सकती है। AI इस अंतर को कम कर सकता है और अधिक शोधकर्ताओं को अंतरराष्ट्रीय पत्रिकाओं के मंच पर खड़ा करने में मदद कर सकता है, जैसा कि लेख में बताया गया है।

वास्तव में, शोधकर्ताओं का उपयोग पहले से ही आंकड़ों में दिखाई दे रहा है। Nature द्वारा लगभग 5,000 अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं पर किए गए सर्वेक्षण में, एक निश्चित प्रतिशत AI का उपयोग प्रारूपण, अनुवाद, सारांश, और संपादन के लिए कर रहे हैं। एक अन्य बड़े पैमाने पर विश्लेषण में, बायोमेडिकल क्षेत्र के विशाल सारांशों को लक्ष्य बनाकर, AI से उत्पन्न होने वाले वाक्यांशों की वृद्धि के आधार पर, 2024 में भाषा मॉडल द्वारा संसाधित किए जाने की संभावना का अनुमान लगाया गया है।

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि "AI द्वारा लेख लिखने" की बजाय, लेखन कार्य की लागत में कमी के कारण अनुसंधान का उत्पादन बढ़ता है। लेखन की गति बढ़ने से प्रस्तुतियाँ बढ़ेंगी, और संपादकीय कार्यालय में प्रस्तुत पांडुलिपियाँ बाढ़ की तरह होंगी। गुणवत्ता और मात्रा का संतुलन और भी कठिन हो जाएगा।

3. भ्रम, चोरी, और जालसाजी: सुविधा के पीछे बढ़ते खतरे

AI की कमजोरियां अच्छी तरह से जानी जाती हैं। भ्रम (विश्वसनीय झूठ), उद्धरण की गलतफहमी, और गैर-मौजूद प्रमाण की प्रस्तुति। लेख में विशेष रूप से शैक्षणिक प्रकाशन में गहरी समस्याओं—जैसे कि चोरी और "पेपर मिल" के आधार को रेखांकित किया गया है। AI शून्य से एक सुसज्जित लेख को तेजी से उत्पन्न कर सकता है, जिससे धोखाधड़ी की बाधा कम हो जाती है। डेटा जालसाजी AI से पहले भी मौजूद थी, लेकिन AI ने "उत्पादन" और "गति" प्रदान कर दी है।

और डरावनी बात यह है कि धोखाधड़ी केवल दुर्भावना से नहीं होती है। शोधकर्ता "सुविधाजनक सहायक पहियों" के रूप में इसका उपयोग कर सकते हैं, और परिणामस्वरूप गलत जानकारी या चोरी को मिला सकते हैं। आउटपुट जितना अधिक प्राकृतिक होगा, पाठक और लेखक दोनों "उसकी वास्तविकता" में बहक सकते हैं।

4. समीक्षा में AI का उपयोग करने का प्रलोभन: मानव संसाधन की कमी और निष्पक्षता की उम्मीद

अगली चर्चा का केंद्र समीक्षा है। महामारी के बाद से समीक्षकों की कमी की समस्या और भी बदतर हो गई है, और संपादक पक्ष को अनुरोध करने पर अस्वीकार किया जाता है, कोई जवाब नहीं मिलता है, जैसी समस्याओं का सामना करना पड़ता है। इसलिए "AI का उपयोग करके समीक्षकों का दायरा बढ़ सकता है" की उम्मीद पैदा होती है। लेख में, JAMA+AI के संपादक रॉय पर्लिस ने उल्लेख किया है कि AI शोधकर्ताओं के भार को कम कर सकता है और समीक्षा में भाग लेने वाले लोगों की संख्या बढ़ा सकता है।

इसके अलावा, AI समीक्षा को "निष्पक्ष" होने का भ्रम भी है। यदि यह विशेष स्कूलों, नेटवर्क, या परिकल्पनाओं के पूर्वाग्रह से दूरी बना सकता है, तो निष्पक्षता बढ़ सकती है—हालांकि लेख तुरंत चेतावनी देता है। AI अतीत के प्रकाशन डेटा पर आधारित होता है, इसलिए यह ऐतिहासिक पूर्वाग्रह (प्रसिद्ध शोधकर्ता, प्रमुख संस्थान, केंद्र देशों की प्रधानता) को पुन: उत्पन्न कर सकता है। वास्तव में, कई अध्ययनों ने दिखाया है कि AI उच्च स्थिति वाले संस्थानों या प्रसिद्ध लेखकों को अनुकूल मूल्यांकन देने की प्रवृत्ति रखता है।

यहां जो उभरता है वह यह है कि "AI निष्पक्ष नहीं है" बल्कि "AI औसत अतीत है"। यदि अतीत की प्रकाशन संस्कृति पक्षपाती थी, तो AI समीक्षा उस पक्षपात को "स्वचालित" करने का खतरा रखती है।

5. नियमों की स्थापना: अनुमति, निषेध, और प्रकटीकरण की वास्तविकता

तो प्रकाशक और जर्नल्स कैसे प्रतिक्रिया दे रहे हैं? लेख के अनुसार, कई प्रमुख पत्रिकाएं जनरेटिव AI के उपयोग के लिए मार्गदर्शन प्रदान कर रही हैं, और अनुसंधान धोखाधड़ी से जुड़े उपयोग को प्रतिबंधित कर रही हैं, जबकि भाषा संपादन और विश्लेषण सहायता जैसी चीजों को शर्तों के साथ स्वीकार कर रही हैं। PLOS ने उपयोग किए गए उपकरणों के नाम, उपयोग की विधि, आउटपुट की वैधता का मूल्यांकन, और प्रभाव के दायरे को स्पष्ट करने की मांग की है।

समीक्षा के संबंध में, गोपनीयता बनाए रखना सबसे बड़ा मुद्दा है। यदि अप्रकाशित पांडुलिपियों को बाहरी AI सेवाओं में डाला जाता है, तो जानकारी के लीक होने की चिंता होती है। इसलिए, कुछ बड़े प्रकाशक समीक्षकों से मांग करते हैं कि वे अप्रकाशित पांडुलिपियों को जनरेटिव AI में अपलोड न करें, जैसा कि लेख में बताया गया है।

इसके अलावा, AI को सह-लेखक के रूप में मान्यता नहीं देना, AI जनित छवियों या AI द्वारा छवि परिवर्तन की अनुमति नहीं देना जैसी सीमाएं भी बढ़ रही हैं। अंततः, जब तक जिम्मेदारी "मानव" पर नहीं टिकती, विज्ञान की सत्यापन क्षमता अस्थिर हो जाती है। लेख में भी "अंततः, लेख के सभी शब्दों और संख्याओं की जिम्मेदारी मानव लेखक पर होती है" का एक मजबूत सिद्धांत प्रस्तुत किया गया है।

6. पहचान सर्वशक्तिमान नहीं है: एक अंतहीन खेल की शुरुआत

"AI जनरेशन का पता लगाना आसान होगा" यह विचार आकर्षक है, लेकिन लेख इसमें भी यथार्थवादी है। पहचान उपकरणों की सीमाएं होती हैं, और उपयोगकर्ता और उपयोग किए जाने वाले दोनों विकसित होते हैं। जब लेखन शैली की विशेषताएं गायब हो जाती हैं, तर्क संगठित हो जाता है, और उद्धरण "विश्वसनीय" हो जाते हैं, तो पहचान कठिन हो जाती है। इसके अलावा, पहचान पर अत्यधिक निर्भरता से गैर-अंग्रेजी वक्ताओं को संदेह हो सकता है, भले ही उन्होंने केवल AI का उपयोग किया हो, जिससे अन्य प्रकार की असमानता उत्पन्न हो सकती है।

इसलिए शैक्षणिक प्रकाशन AI के उपयोग को "पूर्ण प्रतिबंध" या "पूर्ण स्वीकृति" के रूप में नहीं देख सकते। वास्तविक समाधान (1) पारदर्शिता (प्रकटीकरण), (2) गोपनीयता बनाए रखना (इनपुट प्रतिबंध), (3) मानव पर्यवेक्षण (जिम्मेदारी का निर्धारण), (4) धोखाधड़ी विरोधी उपाय (संपादन और समीक्षा प्रक्रिया को मजबूत करना) का संयोजन होगा।

7. सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: आशावाद और निराशावाद का एक साथ तेज होना

इस लेख के प्रति प्रतिक्रिया के अलावा, सोशल मीडिया पर "AI×शैक्षणिक प्रकाशन" के प्रति प्रतिक्रियाएं दो ध्रुवीय हैं।

निराशावादी पक्ष के तर्क सरल हैं। "प्रकाशन तैयार नहीं है", "धोखाधड़ी बढ़ेगी", "विश्वास टूटेगा"। रिट्रैक्शन (वापसी) और अनुसंधान धोखाधड़ी का पीछा करने वाले समुदायों में AI द्वारा "जंक लेखों की बाढ़" के प्रति चेतावनी मजबूत है, और प्रकाशन अवसंरचना के पीछे छूटने की बात बार-बार कही जाती है।

आशावादी पक्ष के तर्क हैं, "नए वर्कफ़्लो बनाए जा सकते हैं", "समीक्षा और प्रकाशन में पुन: डिज़ाइन की गुंजाइश है"। उदाहरण के लिए, arXiv के सदस्यों ने जनरेटिव AI युग में वैज्ञानिक प्रकाशन में नए उपकरणों और विधियों को शामिल करने की गुंजाइश के बारे में बात की है, और परिवर्तन को आधार मानकर चर्चा आगे बढ़ रही है।

औरवास्तविकता के दृष्टिकोण के रूप में अधिकतर "कितना स्वीकार्य है और क्या प्रकट किया जाना चाहिए" की सीमा की बात है। Nature के सर्वेक्षण को पेश करने वाले पोस्ट में, AI के उपयोग की अनुमति के बारे में शोधकर्ता समुदाय के तापमान अंतर और शर्तों की चर्चा दिखाई देती है, और "काले और सफेद नहीं बल्कि ग्रे संचालन" की मांग की जा रही है।

सोशल मीडिया का माहौल इस प्रकार संक्षेपित किया जा सकता है।

• सुविधा को नकारा नहीं जा सकता (विशेष रूप से लेखन, सारांश, अनुवाद)

• लेकिन धोखाधड़ी, जालसाजी, और जंक के प्रसार के प्रति गहरी चिंता

• समाधान "प्रतिबंध" से अधिक "नियम + पर्यवेक्षण + पारदर्शिता" में है
  वास्तव में Undark के लेख में वर्णित बिंदु अलग-अलग शब्दों में दोहराए जा रहे हैं।

8. भविष्य का फोकस: "कौन, किसके लिए, जिम्मेदार होगा"

AI वैज्ञानिक प्रकाशन को बदल रहा है—यह दृष्टिकोण अब एक पूर्वनिर्धारित मार्ग है। समस्या "कैसे बदलता है" में है।

यदि AI लेखों के उत्पादन और धोखाधड़ी को तेज करता है, और समीक्षा को औपचारिक बना देता है, तो विज्ञान की विश्वसनीयता क्षीण होगी। इसके विपरीत, यदि AI भाषा के अंतर को कम करता है, समीक्षकों की कमी को पूरा करता है, और संपादन प्रक्रिया को कुशल बनाता है, तो विज्ञान अधिक खुला हो जाएगा।

यह विभाजन बिंदु तकनीक नहीं बल्कि शासन है। प्रकटीकरण, गोपनीयता बनाए रखना, जिम्मेदारी का निर्धारण, और मानव दृष्टि। जैसा कि लेख के अंत में दिखाया गया है, AI प्रकाशन प्रक्रिया के हर चरण को पुन: मूल्यांकन करने का दबाव बना रहा है। इसलिए हमें "AI को लागू करना है या नहीं" के बजाय, "क्या यह एक डिजाइन है जिसमें मानव जिम्मेदारी ले सकता है" पर चर्चा करनी चाहिए।

स्रोत URL

• Undark (AI का लेखन, समीक्षा, और प्रकाशन प्रक्रिया पर प्रभाव, फायदे और जोखिम, विभिन्न पत्रिकाओं की नीतियों के उदाहरण, विशेषज्ञ टिप्पणियाँ)
  https://undark.org/2026/02/25/ai-scientific-publishing/

• Nature (5,000 शोधकर्ताओं के सर्वेक्षण से संबंधित SNS पोस्ट: वैज्ञानिक प्रकाशन में AI के उपयोग की अनुमति और शर्तों पर चर्चा की उपस्थिति को दर्शाता है)
  https://x.com/Nature/status/2005585084871557310

• Retraction Watch (वैज्ञानिक प्रकाशन AI के लिए "तैयार नहीं है" के विषय पर SNS पोस्ट: चिंता की दिशा का उदाहरण)
  https://x.com/RetractionWatch/status/1854690464370159800

• arXiv (वैज्ञानिक प्रकाशन के भविष्य और AI पर चर्चा: परिवर्तन को आधार मानकर चर्चा, आशावादी दिशा का उदाहरण)
  https://x.com/arxiv/status/1760697184914182333?lang=en

• Medium (AI के कारण वैज्ञानिक प्रकाशन "जंक की बाढ़" बन सकता है, इस विषय को शामिल करने वाला न्यूज़लेटर: धोखाधड़ी और वापसी की वृद्धि के प्रति चिंता का संदर्भ)
  https://ksandler1.medium.com/technology-innovation-publishing-newsletter-305-e771f1d8b97d