ยุคที่ AI ผลิตงานวิจัย "จำนวนมาก": ผลผลิตเพิ่มขึ้น แต่คุณภาพจะตรวจสอบได้หรือไม่?

"การเพิ่มขึ้นของบทความวิจัยด้วย AI" เป็นข่าวดีหรือไม่?

ในเดือนธันวาคม 2025 การเปลี่ยนแปลงที่ AI สร้างขึ้นในวงการวิชาการได้รับการศึกษาในระดับใหญ่ และกลายเป็นที่สนใจ จากรายงานของ Phys.org นักวิทยาศาสตร์ที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT) มีการผลิตบทความเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับนักวิทยาศาสตร์ที่ไม่ใช้ LLM นอกจากนี้ การเติบโตนี้มีความแตกต่างกันตามสาขาและภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นแรงผลักดันที่แข็งแกร่งสำหรับนักวิจัยที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่Phys.org

ข่าวนี้น่าสนใจเพราะแสดงให้เห็นถึง "ความติดขัดเชิงโครงสร้าง" ที่มีอยู่เดิมในวงการวิชาการและ "ความติดขัดใหม่" ที่เกิดจาก AI สำหรับนักวิจัย การลดเวลาที่ใช้ในการเขียนเป็นข่าวดี แต่สำหรับผู้ตรวจสอบและบรรณาธิการ รวมถึงสังคมที่ใช้ผลการวิจัย การเพิ่มขึ้นของภาระในการอ่านและตรวจสอบเป็นเรื่องที่ท้าทาย ผลประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพกลายเป็นต้นทุนในที่อื่นๆ

วิธีการวัด "การใช้ AI" ในการวิจัย

การวิเคราะห์นี้อิงจากพรีปรินต์ (บทความที่เผยแพร่ก่อนการตรวจสอบ) นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยคอร์เนลและ UC Berkeley ได้ศึกษาบทคัดย่อกว่า 2 ล้านบทจากเซิร์ฟเวอร์พรีปรินต์ขนาดใหญ่ เช่น arXiv, bioRxiv และ SSRN ตั้งแต่เดือนมกราคม 2018 ถึงมิถุนายน 2024Phys.org

สิ่งสำคัญคือวิธีการคาดการณ์ว่า "ใครใช้ LLM" ตามที่ Phys.org รายงาน ทีมวิจัยได้ใช้ GPT-3.5 (GPT-3.5 Turbo-0125) ให้สร้างบทคัดย่อที่ดูเหมือน AI จากบทคัดย่อก่อนปี 2023 และเรียนรู้ความแตกต่างจากบทคัดย่อที่มนุษย์เขียน (เช่น รูปแบบการพูดและลักษณะทางสถิติ) และพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อตรวจจับ "ลายนิ้วมือ" นี้ในบทคัดย่อถัดไปPhys.org

นอกจากนี้ EurekAlert! ยังได้แนะนำว่าการเปลี่ยนแปลงหลังการนำ LLM มาใช้ถูกเปรียบเทียบด้วยวิธีการ difference-in-differences เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพหลังการนำไปใช้EurekAlert!

กล่าวคือ ไม่ใช่ "การใช้ AI ที่ผู้เขียนรายงาน" แต่เป็น "การคาดการณ์จากลักษณะของบทความ" ซึ่งมีข้อจำกัด (เช่น การใช้รูปแบบการเขียนและเครื่องมือตรวจสอบ) แต่เนื่องจากขนาดใหญ่ จึงสามารถจับ "แนวโน้มโดยรวม" ที่ยากจะเห็นในกรณีเฉพาะ

ผลลัพธ์ที่ 1: "ประสิทธิภาพ" ของบทความเพิ่มขึ้นจริง

ตัวเลขค่อนข้างแข็งแกร่ง Phys.org รายงานการเติบโตตามสาขา เช่น สังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์เพิ่มขึ้น 59.8%, ชีววิทยาและวิทยาศาสตร์ชีวิตเพิ่มขึ้น 52.9%, และฟิสิกส์และคณิตศาสตร์เพิ่มขึ้น 36.2%Phys.org

Cornell Chronicle ยังรายงานว่า arXiv มีการเพิ่มขึ้นประมาณ 1 ใน 3 (≒36%) และ bioRxiv และ SSRN เพิ่มขึ้นมากกว่า 50%คอร์เนลโครนิเคิล

สิ่งที่อาจเข้าใจผิดได้คือ การเพิ่มขึ้นไม่ได้เกิดจาก "AI สร้างไอเดียวิจัย" แต่เป็น "การลดแรงเสียดทานในการเขียนและเตรียมการส่ง" แม้จะใช้เวลาเท่าเดิมในการทดลองและวิเคราะห์ แต่การเขียนที่เร็วขึ้นทำให้จำนวนบทความที่ส่งเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะบทคัดย่อและส่วนแนะนำ การจัดระเบียบการวิจัยที่เกี่ยวข้อง และการปรับปรุงการแสดงออกเป็นสิ่งที่ LLM เชี่ยวชาญ

ผลลัพธ์ที่ 2: การลดความเหลื่อมล้ำในภูมิภาคที่ไม่ใช้ภาษาอังกฤษ

สิ่งที่เป็นสัญลักษณ์ที่สุดในงานวิจัยนี้คือความแตกต่างทางภูมิภาค Phys.org รายงานว่า "นักวิจัยในเอเชียเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 89%" และกล่าวถึงประวัติศาสตร์ที่วัฒนธรรมวารสารชั้นนำที่ต้องใช้ภาษาอังกฤษเป็นข้อเสียสำหรับภูมิภาคที่ไม่ใช้ภาษาอังกฤษPhys.org

Cornell Chronicle ยังระบุเพิ่มเติมว่า การเพิ่มขึ้นของการส่งบทความจากนักวิจัยที่สังกัดสถาบันในเอเชียอยู่ที่ 43.0% ถึง 89.3% ในขณะที่สถาบันในภูมิภาคที่ใช้ภาษาอังกฤษหรือผู้เขียนที่มีชื่อ "Caucasian" อยู่ที่ 23.7% ถึง 46.2%คอร์เนลโครนิเคิล

EurekAlert! สรุปว่าการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพอยู่ที่ 23.7% ถึง 89.3% โดยผู้ที่มีอุปสรรคทางภาษาสูงจะได้รับประโยชน์มากกว่าEurekAlert!

นี่แสดงถึงความเป็นไปได้ที่ "พรีเมียมความคล่องแคล่วในภาษาอังกฤษ" ที่มีอยู่ในวงการวิชาการมาอย่างยาวนานจะลดลง หากการจัดการในภาษาอังกฤษได้รับการประเมินมากเกินไปเมื่อเทียบกับเนื้อหาของการวิจัย การแก้ไขความบิดเบี้ยวนี้อาจเกิดขึ้นได้

ในทางกลับกัน นี่คือ "การเปลี่ยนแปลงกฎการแข่งขัน" ผู้ที่เคยได้เปรียบจากความสามารถทางภาษาอังกฤษอาจสูญเสียความได้เปรียบ และการประเมินอาจย้ายไปที่สัญญาณอื่นๆ เช่น สังกัด อาจารย์ที่ปรึกษา หรือแบรนด์ Phys.org เตือนว่าหากการประเมินจากบทความล้มเหลว อาจต้องพึ่งพาตัวชี้วัดสถานะเช่นประวัติและสังกัดของผู้เขียนPhys.org

ผลลัพธ์ที่ 3: แม้บทความจะ "ซับซ้อน" มากขึ้น แต่เกณฑ์คุณภาพกลับเปลี่ยนไป

นี่คือจุดที่น่ากลัวที่สุดของการวิจัยนี้ ในอดีต การเขียนบทความที่อ่านง่ายและมีความเชี่ยวชาญสูงมักจะสัมพันธ์กับคุณภาพของการวิจัย ผู้ตรวจสอบและบรรณาธิการมักพึ่งพาความสมบูรณ์ของบทความเป็น "ตัวช่วย" ในการประเมิน

อย่างไรก็ตาม ตามที่ Cornell Chronicle รายงาน บทความที่มนุษย์เขียนมีแนวโน้มว่า "ยิ่งบทความซับซ้อนยิ่งได้รับการยอมรับ" แต่บทความที่มีความเป็นไปได้ว่า LLM มีส่วนเกี่ยวข้องกลับมีแนวโน้มว่า "ยิ่งบทความซับซ้อนยิ่งไม่ได้รับการยอมรับ"คอร์เนลโครนิเคิล

TechXplore (The Conversation) ยังสรุปว่า ภายใต้การสนับสนุนของ AI "ภาษาที่ซับซ้อน" อาจถูกใช้เพื่อปกปิดเนื้อหาที่อ่อนแอเทคเอ็กซ์พลอเรอร์

กล่าวง่ายๆ ว่า "การเขียนบทความดี = การวิจัยดี" ได้ถูกทำลาย หรือพูดให้ถูกต้องว่า "การเขียนบทความดีสามารถทำได้ถูกกว่าเดิม" ดังนั้น โอกาสที่จะพบ "บทความดี" จากการดูบทความเพียงอย่างเดียวจึงลดลง

ผลลัพธ์ที่ 4: การอ้างอิงและการค้นหาที่ "หลากหลาย" เป็นผลบวกที่ไม่คาดคิด

ไม่ใช่เรื่องที่มืดมนเสมอไป Cornell Chronicle รายงานว่า AI มีผลกระทบต่อการค้นหาการวิจัยที่เกี่ยวข้อง โดย AI ค้นหา (เช่น Bing Chat) ทำให้เข้าถึงวรรณกรรมและหนังสือใหม่ได้ง่ายขึ้น และลดความเอนเอียงต่อ "งานเก่าที่มีการอ้างอิงมาก" ที่การค้นหาแบบเดิมมักจะพบคอร์เนลโครนิเคิล

EurekAlert! ยังสรุปว่า ผู้ใช้ LLM มีแนวโน้มที่จะอ่านและอ้างอิงวรรณกรรมที่หลากหลายมากขึ้น (หนังสือ งานวิจัยใหม่ งานที่มีการอ้างอิงน้อย)EurekAlert!

นี่แสดงถึงความเป็นไปได้ที่ "ความกว้างของแนวคิด" ในการวิจัยจะขยายตัว แต่ก็สร้างความกังวลใหม่เช่นกัน ยิ่งการอ้างอิงเพิ่มขึ้นและหลากหลายมากขึ้น ภาระในการตรวจสอบความถูกต้องของการอ้างอิงก็เพิ่มขึ้น หากมีการผสมผสานของความผิดพลาดที่ดูเหมือนจริงจาก AI ก็อาจเป็นแหล่งที่มาของการอ้างอิงที่ผิดพลาดได้

"น้ำท่วมบทความ" และอนาคตของการตรวจสอบ: อะไรที่ติดขัด

เมื่อสรุปทั้งหมดในภาพเดียว จะได้ดังนี้

• นักวิจัย: ขั้นตอนการเขียนสั้นลง → จำนวนการส่งบทความเพิ่มขึ้น

• วารสาร/ผู้ตรวจสอบ: จำนวนการอ่านเพิ่มขึ้น + ความสมบูรณ์ของบทความทำให้ "กรอง" ได้ยากขึ้น

• การประเมินการวิจัย (การจ้างงาน/การเลื่อนตำแหน่ง/การสนับสนุน): ตัวชี้วัดจำนวนบทความบิดเบี้ยวมากขึ้น (ปริมาณเพิ่มขึ้นมากเกินไป)

• สังคม: ต้นทุนในการค้นหาความรู้ที่เชื่อถือได้เพิ่มขึ้น

Phys.org เสนอแนวทางแก้ไข เช่น "การตรวจสอบที่ลึกซึ้งขึ้น" หรือ "ตัวช่วยการตรวจสอบด้วย AI"Phys.org

TechXplore (The Conversation) ชี้ว่า การเพิ่มขึ้นของจำนวนบทความและภาระการแก้ไข อาจทำให้ต้องใช้การสนับสนุนการตรวจสอบด้วย AI##HTML_TAG