AI के साथ अनुसंधान पत्रों का "उत्पादन" युग: उत्पादकता बढ़ी, लेकिन क्या गुणवत्ता को पहचाना जा सकता है?

"AI के साथ पेपर की संख्या बढ़ रही है" क्या यह अच्छी खबर है?

2025 के दिसंबर में, जेनरेटिव AI (बड़े भाषा मॉडल: LLM) द्वारा शैक्षणिक क्षेत्र में लाए गए परिवर्तनों को बड़े पैमाने पर समझने वाले एक अध्ययन ने ध्यान आकर्षित किया। Phys.org के अनुसार, LLM (उदाहरण: ChatGPT) का उपयोग करने वाले वैज्ञानिकों की तुलना में, जो इसका उपयोग नहीं करते, उनके पेपर उत्पादन में स्पष्ट वृद्धि देखी गई है। और यह वृद्धि क्षेत्र और क्षेत्र के अनुसार असमान है, विशेष रूप से "जिन शोधकर्ताओं की मातृभाषा अंग्रेजी नहीं है" उनके लिए यह एक मजबूत अनुकूल हवा साबित हो रही है।Phys.org

यह खबर इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शैक्षणिक प्रकाशन में पहले से मौजूद "संरचनात्मक जाम" और जेनरेटिव AI द्वारा उत्पन्न "नए जाम" को एक साथ दिखाती है। शोधकर्ताओं के लिए "लेखन का समय" कम होना अच्छी खबर है। लेकिन समीक्षकों और संपादकों के लिए, और शोध परिणामों का उपयोग करने वाले समाज के लिए, "पढ़ने/समझने का भार" बढ़ जाता है। दक्षता के लाभ कहीं और लागत के रूप में लौटते हैं।

शोध ने "AI उपयोग" को कैसे मापा

इस विश्लेषण का आधार प्रीप्रिंट (समीक्षा से पहले प्रकाशित पेपर) है। कॉर्नेल विश्वविद्यालय और यूसी बर्कले के शोधकर्ताओं ने arXiv, bioRxiv, और SSRN जैसे बड़े प्रीप्रिंट सर्वर पर 2018 जनवरी से 2024 जून तक प्रस्तुत 20 लाख से अधिक सारांशों को लक्षित किया।Phys.org

यहाँ महत्वपूर्ण यह है कि "किसने LLM का उपयोग किया" इसका अनुमान कैसे लगाया गया। Phys.org के अनुसार, शोध टीम ने GPT-3.5 (GPT-3.5 Turbo-0125) को 2023 से पहले के सारांशों के आधार पर "AI जैसे सारांश" उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया, और मानव लेखन के साथ अंतर (शैली और सांख्यिकीय पैटर्न) को सीखकर, बाद के सारांशों में उन "फिंगरप्रिंट्स" की उपस्थिति का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिदम बनाया।Phys.org

इसके अलावा EurekAlert! के परिचय में, LLM के उपयोग से पहले और बाद के परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए अंतर के अंतर (difference-in-differences) का उपयोग किया गया, ताकि यह तुलना की जा सके कि अपनाने के बाद उत्पादकता कैसे बदली।EurekAlert!

अर्थात "स्वयं द्वारा घोषित AI उपयोग" के बजाय, "लेखन की विशेषताओं से अनुमान" लगाया गया। इसमें सीमाएँ भी हैं (जैसे कि शैली टेम्पलेट और प्रूफरीडिंग टूल का प्रभाव शामिल हो सकता है)। हालांकि, बड़े पैमाने पर, व्यक्तिगत उदाहरणों में दिखाई नहीं देने वाली "संपूर्ण प्रवृत्ति" को पकड़ना आसान होता है।

परिणाम 1: पेपर की "उत्पादकता" वास्तव में बढ़ी थी

संख्याएँ काफी मजबूत हैं। Phys.org ने क्षेत्रवार वृद्धि के रूप में, सामाजिक विज्ञान और मानविकी में 59.8%, जैविक और जीवन विज्ञान में 52.9%, और भौतिकी और गणित में 36.2% की वृद्धि की जानकारी दी है।Phys.org

कॉर्नेल क्रॉनिकल का विवरण भी इसी के अनुरूप है, arXiv में लगभग 1/3 वृद्धि (≒36%), bioRxiv और SSRN में 50% से अधिक की वृद्धि बताई गई है।कॉर्नेल क्रॉनिकल

यहाँ एक आम गलतफहमी यह हो सकती है कि "AI ने शोध विचार उत्पन्न किए इसलिए वृद्धि हुई", बल्कि "लेखन, सुधार, और सबमिशन तैयारी में लगने वाला घर्षण कम हुआ" का प्रभाव अधिक प्रतीत होता है। प्रयोग या विश्लेषण में समान समय लगाते हुए भी, केवल लेखन की गति बढ़ने से "प्रकाशित की जा सकने वाली संख्या" बढ़ जाती है। विशेष रूप से सारांश, परिचय, संबंधित शोध की व्यवस्था, और अभिव्यक्ति की परिशुद्धता LLM के विशेषज्ञ क्षेत्र हैं।

परिणाम 2: गैर-अंग्रेजी क्षेत्रों में "असमानता सुधार" की संभावना दिखी

इस अध्ययन में सबसे प्रतीकात्मक क्षेत्रीय अंतर है। Phys.org ने "एशियाई शोधकर्ताओं में अधिकतम 89% की वृद्धि" की सूचना दी, और अंग्रेजी की आवश्यकता वाले शीर्ष जर्नल संस्कृति के गैर-अंग्रेजी क्षेत्रों के लिए असमान इतिहास का भी उल्लेख किया।Phys.org

कॉर्नेल क्रॉनिकल ने और भी गहराई में जाकर बताया कि एशियाई संस्थानों से जुड़े शोधकर्ताओं की सबमिशन वृद्धि 43.0% से 89.3% तक पहुंच गई, जबकि अंग्रेजी भाषी संस्थानों या "काकेशियन" नाम वाले लेखकों में यह 23.7% से 46.2% तक सीमित रही।कॉर्नेल क्रॉनिकल

EurekAlert! ने भी, उत्पादकता की वृद्धि को 23.7% से 89.3% तक बताया, और कहा कि जिनके लिए भाषा बाधा अधिक है, उनके लिए लाभ अधिक है।EurekAlert!

यह इंगित करता है कि शैक्षणिक क्षेत्र में लंबे समय से मौजूद "अंग्रेजी प्रवाह की प्रीमियम" को कम किया जा सकता है। यदि शोध की सामग्री की तुलना में "अंग्रेजी में सुधार की क्षमता" को अत्यधिक महत्व दिया गया है, तो उस विकृति को सुधारने का एक पहलू निश्चित रूप से है।

दूसरी ओर, यह "प्रतिस्पर्धा के नियमों में बदलाव" भी है। जो लोग अब तक अंग्रेजी कौशल में आगे थे, उनकी श्रेष्ठता कम हो सकती है, और मूल्यांकन अन्य संकेतों (संस्थान, मार्गदर्शक शिक्षक, ब्रांड) की ओर झुक सकता है। Phys.org ने चेतावनी दी है कि लेखन के माध्यम से पहचानने की क्षमता के समाप्त होने पर "लेखक की पृष्ठभूमि या संबद्धता जैसे स्थिति संकेतकों पर निर्भरता बढ़ सकती है"।Phys.org

परिणाम 3: लेखन "उच्च स्तर का" हो जाता है, लेकिन गुणवत्ता का मापदंड उलट जाता है

यह इस अध्ययन का सबसे डरावना बिंदु है। पारंपरिक रूप से, पढ़ने में आसान और साथ ही विशेषज्ञता से भरा लेखन शोध की गुणवत्ता के साथ सहसंबंधित होता था। समीक्षक और संपादक भी, व्यस्तता के बीच "त्वरित दृष्टि" के रूप में लेखन की पूर्णता पर निर्भर करते थे।

हालांकि, कॉर्नेल क्रॉनिकल के अनुसार, मानव द्वारा लिखे गए पेपर में "जटिल लेखन अधिक स्वीकृत होता था" की प्रवृत्ति थी, लेकिन LLM के शामिल होने की संभावना वाले पेपर में, यह संबंध उलट गया, और "जटिल लेखन कम स्वीकृत होता था" की प्रवृत्ति दिखाई दी।कॉर्नेल क्रॉनिकल

TechXplore (The Conversation के पुनःप्रकाशन) ने भी इसी तरह बताया कि AI सहायता के तहत "जटिल भाषा" कमजोर सामग्री को छिपाने के लिए उपयोग की जा सकती है।टेकएक्सप्लोर

इसे सरल शब्दों में कहें तो, "अच्छा लेखन = अच्छा शोध" का शॉर्टकट टूट गया है। नहीं, और अधिक सटीक रूप से कहें तो "अच्छा लेखन अब पहले की तुलना में सस्ता हो गया है"। इसलिए, केवल लेखन को देखकर "सही" को पहचानने की संभावना कम हो गई है।

परिणाम 4: उद्धरण और खोज की "विविधता" के रूप में एक अप्रत्याशित सकारात्मक पहलू

यह सब केवल नकारात्मक नहीं है। कॉर्नेल क्रॉनिकल ने बताया कि AI का उपयोग संबंधित शोध की खोज को भी प्रभावित करता है, और AI खोज (उदाहरण: Bing Chat) नए साहित्य और पुस्तकों तक पहुंच को आसान बनाता है, जिससे पारंपरिक खोज की तुलना में "पुराने और अधिक उद्धृत क्लासिक्स" की ओर झुकाव को अपेक्षाकृत कमजोर किया जा सकता है।कॉर्नेल क्रॉनिकल

EurekAlert! ने भी बताया कि LLM उपयोगकर्ता अधिक विविध साहित्य (पुस्तकें, नए शोध, कम उद्धृत साहित्य) पढ़ने और उद्धृत करने की प्रवृत्ति रखते हैं।EurekAlert!

यह शोध की "विचार की चौड़ाई" को बढ़ाने की संभावना के साथ-साथ अन्य चिंताओं को भी जन्म देता है। उद्धरण जितना अधिक और विविध होगा, संदर्भ की सटीकता की जांच का भार भी उतना ही बढ़ेगा। जेनरेटिव AI के भ्रम (विश्वसनीय दिखने वाली गलतियाँ) के मिश्रण से, गलत उद्धरण श्रृंखला का आधार बन सकता है।

"पेपर की बाढ़" और समीक्षा का भविष्य: क्या जाम होगा

अब तक की जानकारी को एक चित्र में इस प्रकार प्रस्तुत किया जा सकता है।

• शोधकर्ता: लेखन प्रक्रिया में कमी → सबमिशन की संख्या बढ़ती है

• जर्नल/समीक्षक: पढ़ने की संख्या बढ़ती है + लेखन की पूर्णता के आधार पर "फिल्टर" करना मुश्किल हो जाता है

• शोध मूल्यांकन (नियुक्ति/प्रमोशन/अनुदान): संख्या संकेतक और अधिक विकृत हो जाते हैं (मात्रा बहुत अधिक बढ़ जाती है)

• समाज: विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने की लागत बढ़ती है

Phys.org ने सुझाव दिया है कि उपाय के रूप में "गहरी जांच" या "AI आधारित समीक्षा सहायक एजेंट" का उपयोग किया जाए।Phys.org

TechXplore (The Conversation) ने सुझाव दिया है कि पेपर सबमिशन की संख्या में वृद्धि और संपादन भार को देखते हुए, "आग से आग बुझाने" के रूप में AI समीक्षा सहायता का उपयोग करने की स्थिति भी आ सकती है।टेकएक्सप्लोर

हालांकि, AI द्वारा AI का न्याय करने की संरचना नए जोखिम भी ला सकती है। डिटेक्टर की पूर्वाग्रह, गलत निर्णय, टूल प्रतिस्पर्धा (डिटेक्शन से बचने के लिए लेखन का अनुकूलन) जैसी स्थितियाँ "बिल्ली और चूहे का खेल" उत्पन्न कर सकती हैं। महत्वपूर्ण यह है कि