AI เขียนบทความและ AI ตรวจสอบบทความในยุคนี้ ― การตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์คือ "วิวัฒนาการ" หรือ "การล่มสลาย": “ความเชื่อมั่นในวิทยาศาสตร์” จะเปลี่ยนไปอย่างไร?

1. AI กำลังเข้ามาใน "ประตูทางเข้า" ของการวิจัย

หัวข้อเกี่ยวกับ AI ที่สร้างขึ้นมักจะเน้นไปที่การวิจัยเอง (การสร้างสมมติฐานหรือการออกแบบการทดลอง) แต่จริงๆ แล้ว ผลกระทบที่ AI เข้ามาใน "ประตูทางเข้า" ของวิทยาศาสตร์—การเขียนบทความ การตรวจสอบ การแก้ไข และการตีพิมพ์—มีผลกระทบที่ค่อยๆ ชัดเจนขึ้น

บทความของ Undark วาดภาพการเปลี่ยนแปลงนี้จากทั้งสองด้านของ "การเขียน" และ "การตรวจสอบ" โมฮามัด โฮเซย์นี นักวิจัยด้านจริยธรรม AI ที่จัดการต้นฉบับในฐานะบรรณาธิการ ได้เห็นต้นฉบับที่ดูไม่เป็นธรรมชาติซึ่งสร้างโดย AI จำนวนหนึ่ง การใช้ขีดกลางมากเกินไป การกระโดดของตรรกะ และความไม่สอดคล้องของข้อความมี "กลิ่น" อยู่ในสถานที่จริง อย่างไรก็ตาม คุณภาพของ AI ยังคงเพิ่มขึ้น และความสามารถในการดมกลิ่นนี้อาจไม่สามารถใช้ได้ในอนาคต—ความรู้สึกนี้เป็นจุดเริ่มต้นของบทความ

2. เพิ่มจำนวน "คนที่เขียนได้": AI ในฐานะผู้ช่วยในการเขียน

คุณค่าของ AI ที่สร้างขึ้นมาแสดงออกมาอย่างชัดเจนในงานเขียน เช่น การสรุปเอกสาร การสร้างร่าง การแปล และการปรับปรุงภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษ กำแพงภาษาอังกฤษอาจเป็นอุปสรรคในการเผยแพร่ผลการวิจัย AI ช่วยลดความเหลื่อมล้ำนี้และช่วยให้นักวิจัยจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงวารสารระดับนานาชาติได้ บทความกล่าวถึง

ในความเป็นจริง การใช้ AI ของนักวิจัยได้ปรากฏในสถิติแล้ว การสำรวจที่จัดทำโดย Nature กับนักวิจัยนานาชาติประมาณ 5,000 คน พบว่ามีสัดส่วนที่ใช้ AI ในการสร้างร่าง การแปล การสรุป และการแก้ไข การวิเคราะห์ขนาดใหญ่อีกชิ้นหนึ่งคาดการณ์ว่าในปี 2024 จะมีจำนวนมากที่อาจถูกประมวลผลด้วยโมเดลภาษา โดยอ้างอิงจากการเพิ่มขึ้นของวลีที่สงสัยว่าเกิดจาก AI ในบทคัดย่อทางชีวการแพทย์

สิ่งสำคัญที่นี่คือ ไม่ใช่แค่ "AI เขียนบทความ" เอง แต่เป็นการลด "ต้นทุนของงานเขียน" ที่ทำให้การผลิตงานวิจัยเพิ่มขึ้น เมื่อความเร็วในการเขียนเพิ่มขึ้น การส่งบทความก็จะเพิ่มขึ้น และต้นฉบับที่ส่งถึงกองบรรณาธิการจะมีจำนวนมากขึ้น การรักษาสมดุลระหว่างคุณภาพและปริมาณจะยิ่งยากขึ้น

3. ภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้น: ภาพลวงตา การลอกเลียนแบบ และการปลอมแปลง

จุดอ่อนของ AI เป็นที่รู้จักกันดี ภาพลวงตา (การโกหกที่ดูเหมือนจริง) การอ้างอิงที่ผิดพลาด การนำเสนอหลักฐานที่ไม่มีอยู่จริง บทความยังเน้นถึงปัญหาที่ร้ายแรงเฉพาะในสิ่งพิมพ์ทางวิชาการ—การลอกเลียนแบบและการเป็นแหล่งเพาะพันธุ์ของ "โรงงานกระดาษ" (paper mills) AI สามารถสร้างข้อความที่มีรูปแบบดีได้อย่างรวดเร็วจากศูนย์ ทำให้การโกงง่ายขึ้น การปลอมแปลงข้อมูลมีมาก่อน AI แต่ AI ให้ "การผลิตจำนวนมาก" และ "ความเร็ว"

และสิ่งที่น่ากลัวคือ การโกงไม่ได้เกิดขึ้นจากเจตนาร้ายเสมอไป นักวิจัยอาจใช้ AI เป็น "ล้อช่วยที่สะดวก" และในที่สุดก็ผสมข้อมูลผิดหรือการลอกเลียนแบบเข้าไปได้ ยิ่งข้อความที่สร้างออกมาดูเป็นธรรมชาติมากเท่าไร ผู้เขียนและผู้อ่านก็ยิ่งถูกหลอกได้ง่ายขึ้น

4. การล่อลวงให้ใช้ AI ในการตรวจสอบ: การขาดแคลนบุคลากรและความคาดหวังในความเป็นธรรม

การตรวจสอบเป็นหัวข้อถัดไปที่อยู่ในศูนย์กลางของการอภิปราย มีการชี้ให้เห็นว่าการขาดแคลนผู้ตรวจสอบแย่ลงหลังการระบาดใหญ่ และบรรณาธิการมีความยากลำบากในการขอความช่วยเหลือจากผู้ตรวจสอบที่ปฏิเสธหรือไม่ตอบสนอง ดังนั้นจึงเกิดความคาดหวังว่า "การใช้ AI อาจขยายขอบเขตของผู้ตรวจสอบได้" บทความกล่าวถึง รอย พาร์ลิส บรรณาธิการของ JAMA+AI ที่กล่าวถึงความเป็นไปได้ที่ AI จะช่วยลดภาระของนักวิจัยและเพิ่มจำนวนคนที่สามารถเข้าร่วมในการตรวจสอบ

นอกจากนี้ยังมีภาพลวงตาว่า AI ในการตรวจสอบเป็น "กลาง" หากสามารถรักษาระยะห่างจากสำนักวิชาหรือเครือข่ายเฉพาะและความลำเอียงต่อสมมติฐานได้ ความเป็นธรรมอาจเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม บทความเตือนว่า AI เรียนรู้จากข้อมูลการตีพิมพ์ในอดีต ซึ่งอาจสร้างความลำเอียงทางประวัติศาสตร์ (ความได้เปรียบของนักวิจัยที่มีชื่อเสียง สถาบันที่มีชื่อเสียง ประเทศที่เป็นศูนย์กลาง) ขึ้นมาใหม่ งานวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่า AI มีแนวโน้มที่จะให้การประเมินที่เป็นประโยชน์ต่อสถาบันที่มีสถานะสูงหรือผู้เขียนที่มีชื่อเสียง

สิ่งที่ปรากฏขึ้นคือความจริงที่ว่า "AI ไม่ได้เป็นกลาง" แต่ "AI เป็นอดีตที่เฉลี่ย" หากวัฒนธรรมการตีพิมพ์ในอดีตมีความลำเอียง การตรวจสอบด้วย AI อาจ "ทำให้เป็นอัตโนมัติ" ซึ่งความลำเอียงนั้น

5. การจัดทำกฎระเบียบ: การอนุญาต การห้าม และการเปิดเผย

แล้วสำนักพิมพ์และวารสารวิชาการตอบสนองอย่างไร บทความกล่าวว่า วารสารหลักหลายแห่งได้เสนอแนวทางการใช้ AI ที่สร้างขึ้น โดยห้ามการใช้ที่นำไปสู่การโกงวิจัย แต่ยอมรับการแก้ไขภาษาและการช่วยในการวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข PLOS ขอให้ระบุชื่อเครื่องมือที่ใช้ วิธีการใช้ การประเมินความเหมาะสมของผลลัพธ์ และขอบเขตของผลกระทบ

ในส่วนของการตรวจสอบ การรักษาความลับเป็นประเด็นสำคัญที่สุด หากป้อนต้นฉบับที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์เข้าไปในบริการ AI ภายนอก จะเกิดความกังวลเรื่องการรั่วไหลของข้อมูล ดังนั้น สำนักพิมพ์ใหญ่บางแห่งจึงขอให้ผู้ตรวจสอบไม่อัปโหลดต้นฉบับที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์ไปยัง AI ที่สร้างขึ้น

นอกจากนี้ยังมีการขยายขอบเขตไม่ยอมรับ AI เป็นผู้ร่วมเขียน และไม่อนุญาตให้ใช้ภาพที่สร้างโดย AI หรือการแก้ไขภาพโดย AI ในที่สุดแล้ว หากไม่ยึดความรับผิดชอบไว้ที่ "มนุษย์" ความสามารถในการตรวจสอบของวิทยาศาสตร์จะสั่นคลอน บทความยังแสดงหลักการที่แข็งแกร่งว่า "ในที่สุดแล้ว ผู้เขียนมนุษย์ต้องรับผิดชอบต่อทุกคำและตัวเลขในบทความ"

6. การตรวจจับไม่ใช่คำตอบที่สมบูรณ์: เกมแมวไล่หนูเริ่มขึ้น

ความคิดที่ว่า "เพียงตรวจจับการสร้าง AI ก็เพียงพอ" นั้นน่าสนใจ แต่บทความยังคงมีความเยือกเย็น เครื่องมือตรวจจับมีข้อจำกัด และทั้งผู้ใช้และผู้ที่ถูกใช้ก็พัฒนาไปเรื่อยๆ เมื่อรูปแบบการเขียนหายไป ตรรกะถูกจัดเรียง และการอ้างอิงดู "เหมือนจริง" มากขึ้น การแยกแยะจะยากขึ้น นอกจากนี้ การพึ่งพาการตรวจจับมากเกินไปอาจทำให้เกิดความไม่เป็นธรรมในรูปแบบอื่น เช่น การสงสัยผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงงานเขียน

ดังนั้น การตีพิมพ์ทางวิชาการไม่สามารถ "ห้ามอย่างสมบูรณ์" หรือ "ยอมรับทั้งหมด" ในการใช้ AI ทางออกที่เป็นจริงคือการ "ดำเนินการ" ที่รวม (1) ความโปร่งใส (การเปิดเผย), (2) การรักษาความลับ (การจำกัดการป้อนข้อมูล), (3) การควบคุมของมนุษย์ (การยึดความรับผิดชอบ), (4) การป้องกันการโกง (การเสริมกระบวนการแก้ไขและตรวจสอบ)

7. ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย: การมองในแง่ดีและแง่ร้ายที่เร่งขึ้นพร้อมกัน

ไม่เพียงแต่การกล่าวถึงบทความนี้เอง แต่บนโซเชียลมีเดียยังมีการตอบสนองต่อ "AI×การตีพิมพ์ทางวิชาการ" โดยทั่วไปที่แบ่งเป็นสองขั้ว

ประเด็นของฝ่ายที่มองในแง่ร้ายนั้นเรียบง่าย "การตีพิมพ์ยังไม่พร้อม" "การโกงจะเพิ่มขึ้น" "ความเชื่อถือจะพังทลาย" ในชุมชนที่ติดตามการถอนบทความหรือการโกงวิจัย มีความระมัดระวังต่อ "น้ำท่วมของบทความขยะ" ที่เกิดจาก AI และมีการกล่าวซ้ำว่าระบบการตีพิมพ์ไม่สามารถตามทัน

ประเด็นของฝ่ายที่มองในแง่ดีคือ "สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ใหม่ได้" "มีโอกาสในการออกแบบใหม่ในการตรวจสอบและการตีพิมพ์" ตัวอย่างเช่น ผู้เกี่ยวข้องกับ arXiv ได้พูดถึงโอกาสในการนำเครื่องมือและวิธีการใหม่ๆ มาใช้ในยุค AI ที่สร้างขึ้นมา และการอภิปรายกำลังดำเนินไปโดยยึดการเปลี่ยนแปลงเป็นพื้นฐาน

และแนวทางที่เป็นจริงที่พบมากคือการพูดถึง "ขอบเขตที่ยอมรับได้และสิ่งที่ควรเปิดเผย" ในโพสต์ที่แนะนำการสำรวจของ Nature มีการมองเห็นความแตกต่างของอุณหภูมิของชุมชนนักวิจัยเกี่ยวกับการใช้ AI และการอภิปรายเกี่ยวกับเงื่อนไข ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความต้องการในการ "ดำเนินการในพื้นที่สีเทา ไม่ใช่ขาวดำ"

สรุปบรรยากาศบนโซเชียลมีเดียได้ดังนี้

• ไม่ปฏิเสธความสะดวก (โดยเฉพาะงานเขียน การสรุป การแปล)

• แต่มีความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับการโกง การปลอมแปลง และการเพิ่มขึ้นของขยะ

• การแก้ปัญหาคือ "กฎเกณฑ์ + การควบคุม + ความโปร่งใส" มากกว่า "การห้าม"
  บทความของ Undark ที่วาดภาพประเด็นนี้ถูกกล่าวซ้ำด้วยคำพูดอื่นๆ

8. จุดสนใจในอนาคต: "ใครจะรับผิดชอบอะไร"

AI กำลังเปลี่ยนแปลงการตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์—การคาดการณ์นี้เป็นเส้นทางที่กำหนดไว้แล้ว ปัญหาคือ "วิธีการเปลี่ยนแปลง"

หาก AI เร่งการผลิตบทความและการโกง และทำให้การตรวจสอบเป็นเพียงพิธีการ ความเชื่อถือในวิทยาศาสตร์จะลดลง ในทางกลับกัน หาก AI ลดความเหลื่อมล้ำทางภาษา ช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนผู้ตรวจสอบ และทำให้กระบวนการแก้ไขมีประสิทธิภาพมากขึ้น วิทยาศาสตร์จะเปิดกว้างมากขึ้น

จุดแยกนี้ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่เป็นการกำกับดูแล การเปิดเผย การรักษาความลับ การยึดความรับผิดชอบ และสายตาของมนุษย์ บทความชี้ให้เห็นว่า AI กำลังกดดันให้เราทบทวนทุกขั้นตอนของกระบวนการตีพิมพ์ ดังนั้นเราควรอภิปรายว่า "การออกแบบที่มนุษย์สามารถรับผิดชอบได้หรือไม่" มากกว่า "จะนำ AI เข้ามาหรือไม่"

แหล่งที่มา

• Undark (ผลกระทบของ AI ต่อการเขียน การตรวจสอบ และกระบวนการตีพิมพ์ ข้อดีและความเสี่ยง ตัวอย่างนโยบายของวารสาร ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ)
  https://undark.org/2026/02/25/ai-scientific-publishing/

##HTML_TAG_171