Качество научных публикаций: «Дутрейс» поможет учёным публиковаться без ИИ-мусора
Юрий ЧЕХОВИЧ, заведующий лабораторией № 42 «Интеллектуального анализа данных» Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, руководитель компании «Думейт», кандидат физико-математических наук
Наука оказалась одной из областей активного использования инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Если в середине 2025 г. казалось, что, в отличие от системы высшего образования, внедрение ИИ в сфере науки не приведёт к революционным изменениям, то сейчас появляется понимание, что даже такая консервативная область, как подготовка научных публикаций, не останется в стороне. Проблемы, связанные с отсутствием у исследователей представлений об этичном использовании нейросетевых инструментов при составлении научных текстов, обуславливают необходимость разработки специального ПО. Компания «Думейт» представила на рынок систему «Дутрейс».
ПУБЛИКАЦИОННАЯ НЕЙРОАКТИВНОСТЬ
Результаты 2025 г. и начала 2026-го подтверждают сложившуюся тенденцию значительного роста доли научных публикаций с признаками ИИ. По оценкам группы исследователей под руководством Джеймса Зоу (Стэнфордский университет), в 2024 г. доля предложений с признаками использования ИИ в научных публикациях колебалась в диапазоне от 5,0 до 17,5% в зависимости от области знаний (рис. 1).¹
¹ Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers / W. Liang, Y. Zhang, Z. Wu [et al.]. 2024. Apr. 1. 25 p. URL: https://arxiv.org/pdf/2404.01268 (accessed: 04.03.2026).
Рис. 1 Доля модифицированных большими языковыми моделями предложений в академических изданиях
В 2025 г. доля предложений с признаками использования ИИ составляла уже 9–22%².
² Quantifying large language model usage in scientific papers / W. Liang, Y. Zhang, Z. Wu [et al.] // Nature Human Behaviour. 2025. Vol. 9. P. 2599– 2609. https://doi.org/10.1038/s41562-025-02273-8.
Анализ, проведённый компанией «Думейт» (https:// www.domate.ru/), показал, что доля статей с признаками ИИ в публикациях, размещённых в научной электронной библиотеке еLibrary в 2022–2025 гг., выросла с 16 до 44% (рис. 2). Для исследования использовались ИИ-детектор, встроенный в систему «Думейт», и рандомизированная выборка полнотекстовых научных статей в системе еLibrary.
Рис. 2 Доля научных документов в еLibrary, имеющих признаки ИИ, на основании расчётов алгоритма детектирования ИИ-текста компании «Думейт»
Окончательные результаты за 2025 год могут оказаться выше, так как на момент проведения исследования не все статьи, опубликованным во второй половине 2025 г., были загружены в НЭБ.
Представленные данные позволяют предположить, что при сохранении тенденций уже через несколько лет тексты всех или почти всех научных публикаций будут создаваться при участии генеративного ИИ. Скорее всего, применение в этих целях нейросетей станет такой же обычной практикой, как, например, использование компьютера и программных текстовых редакторов, а работы, подготовленные без участия ИИ, станут такой же архаикой, как рукописные документы.
Ещё один важный тренд — увеличение общего количества научных статей, подаваемых в журналы рукописей и отправляемых заявок на включение материалов в сборники конференций. Исследователи связывают резкий рост числа публикаций с распространением ИИ и, как следствие, с упрощением процесса подготовки рукописей. Элизабет Гибни в своей статье «Как ИИ-мусор создаёт кризис в компьютерных науках» в журнале Nature пишет: «На Международную конференцию по машинному обучению (ICML) 2026 г. поступило свыше 24 тыс. заявок — это более чем в два раза превышает показатель, зафиксированный в 2025 г.»³
³ Gibney E. How AI slop is causing a crisis in computer science // Nature: site. URL: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03967-9?error=cookies_not_supported&code=7dd2d483-8819-46cf-adc1-4730fac77393. Date of publication: 13.02.2026.
Автор отмечает, что при росте потока заявок существенно снижается качество самих материалов. Исследователи фактически оказываются не в состоянии тщательно выверить всё, что предлагают им генеративные модели, и перекладывают эту работу на рецензентов. При этом очевидно, что институт научного рецензирования в последние годы испытывает серьёзные трудности и вряд ли возможно обработать увеличившийся поток рукописей без существенных потерь в качестве.
СОХРАНИТЬ НАУЧНОСТЬ
К настоящему моменту чёткую позицию по отношению к применению ИИ при подготовке текстов научных публикаций профессиональное сообщество не выработало. Очевидно, что в использовании инновационных технологий есть и преимущества, и риски.
С одной стороны, новый инструментарий действительно увеличивает продуктивность учёного. ИИ-технологии значительно расширили возможности поиска информации: можно находить отдельные статьи или даже запрашивать целые обзоры, которые нейросеть выполняет на довольно высоком уровне. Генеративные сервисы имеет смысл использовать для написания кода программ, реферирования и перевода, редактирования текста, поиска грамматических, орфографических и стилистических ошибок. ИИ-сервисы являются прекрасными помощниками, если нужно получить идеи по заданной теме или подготовить структуру научной публикации.
Исследования показывают, что учёные, которые умеют эффективно использовать ИИ, публикуются чаще своих коллег, применяющих традиционный инструментарий⁴.
⁴ См., например, Chawla D.S. Researchers who use generative AI to write papers are publishing more // ASC. C&EN: site. URL: https://cen.acs.org/policy/publishing/Researchers-use-generative-AI-write/103/web/2025/12. Date of publication: 18.12.2025.
Кроме того, работа с ИИ над текстом англоязычных статей повышает шансы на цитирование⁵ за счёт улучшения качества языка и повышения ясности изложения результатов. Особенно это относится к авторам, не являющимся носителями английского языка.
⁵ См., например, Markham J. Preliminary Evidence from Jindal School Study: AI May Help Close Citation Gaps // The University of Texas at Dallas: site. URL: https://jindal.utdallas.edu/news/preliminary-evidence-from-jindal-school-study-ai-may-help-close-citation-gaps/. Date of publication: 05.08.2025.
С другой стороны, использование ИИ несёт значимые риски как для авторов, так и для науки в целом. Жанр научной публикации обладает рядом важных ограничений, несоблюдение которых должно лишать произведение права называться научным. Ключевым из них является то, что целью любой научной публикации является представление обществу достоверной информации о полученных результатах. Использование генеративных сервисов для работы над научными текстами пока не позволяет автоматически обеспечить реализацию этого требования.
Во-первых, в достоверности результатов генерации остаются проблемы, которые в приложении к ИИ привыкли называть галлюцинациями. При этом результат чаще всего имеет достаточно солидный вид, и это не стимулирует автора к тщательной проверке сгенерированного. Отдельного упоминания здесь заслуживает проблема фальсифицированных библиографических ссылок. Современные ИИ-алгоритмы генерируют их весьма правдоподобно, однако далеко не всегда ссылки соответствуют реально существующим произведениям.
Во-вторых, есть проблемы с воспроизводимостью результатов. Алгоритмы генерации устроены таким образом, что даже в полностью идентичном контексте результаты генерации по одинаковым запросам (промптам) могут различаться⁶.
⁶ Чехович Ю.В., Грабовой А., Грицай Г. Модели генеративного искусственного интеллекта с полным их разоблачением // Университетская книга: журн. 2024. № 5. С. 58–65. Электрон. версия. EDN YXSKBC. https://www.unkniga.ru/ai/modeli-generativnogo-iskusstvennogo-intellekta-s-polnym-ikh-razoblacheniem.html (дата обращения: 04.03.2026).
При этом обеспечить абсолютную идентичность контекста на практике невозможно.
В-третьих, ИИ-модели и сервисы никак не препятствуют неэтичным действиям автора, таким как, например, парафраз текста существующих произведений или маскировка совпадений с источниками. Скорее наоборот, технологичностью и скоростью выполнения таких операций они подталкивают нечестных или неопытных авторов к тому, чтобы совершать этические проступки.
В свою очередь, научные журналы, пытаясь реагировать на увеличение потока рукописей и соответственно на рост ожидаемого количества нарушений в этих материалах, вводят ограничения на применение ИИ. Например, обязывают автора декларировать использование ИИ в работе и при подготовке рукописи. Кроме того, многие редакции наряду с проверкой на заимствования выявляют специальными программами-детекторами наличие искусственного текста. В этом случае автор оказывается не защищённым по отношению к ложноположительным срабатываниям используемых детекторов.
Получается, что проблемы возникают не из-за применения того или иного инструментария, основанного на ИИ, как такового. Они появляются от того, что ИИ используют неэтичным способом. При этом зачастую пользователь просто не знает, что своими действиями он что-то нарушает. Особенно это касается молодых учёных, студентов и старших школьников, делающих первые шаги в науке. Выходом может стать развитие ИИ-инструментов, специально нацеленных на использование в научно-образовательной среде.
ЭТИЧНО И БЕЗОПАСНО
Система «Дутрейс» (DoTrace, https://app.dotrace.ru), представленная пользователям в январе 2026 г., — это бесплатная среда для написания и редактирования научных текстов и совместной работы над ними. Она объединяет в одном интерфейсе LaTeX-редактор⁷ и инструменты ИИ.
⁷ LaTeX (по-русски читается «латех») — это система компьютерной вёрстки документов, основанная на наборе макросов над системой TeX, которую разработал Дональд Кнут в 1978 г. Она предназначена прежде всего для подготовки научных и технических текстов. В отличие от Word или Google.Docs, LaTeX — это разметочный язык. Пользователь пишет исходный текст с командами разметки (например, \section{}, \begin{equation}), после чего система переводит его в PDF.
То, что пользователь делал раньше, переключаясь между окнами с редактором и ИИ-чатом и перенося запросы и результаты из одной системы в другую, теперь выполняется в одном окне с помощью нейросетевых команд.
Рис.3Рабочее пространство системы «Дутрейс»
Чтобы пользоваться LaTeX, необходимо было знать язык разметки. И если раньше с ним работала только небольшая часть учёных, использующих формулы в своих научных публикациях, то теперь каждый может написать статью, вообще не заглядывая в исходный код. «Дутрейс» позволяет вносить правки, отдавая команды во внутреннем чате ИИ-ассистенту. При этом результаты после компиляции отображаются в вёрстке статьи.
Для работы ИИ-ассистента пользователь может выбрать одну из пяти ИИ-моделей.
Ещё одной особенностью решения является возможность организовать совместную работу над публикацией. Автор может пригласить коллег, которые получают доступ к общему рабочему пространству, в том числе к совместному чату с ИИ-ассистентом.
Важно отметить, что «Дутрейс» не единственное решение, разработанное для учёных. Менее чем через сутки после официального выпуска системы «Дутрейс» компания OpenAI объявила о старте продукта Prism (https://openai.com/prism/) — бесплатного облачного рабочего пространства для научных исследований и академического письма. Prism также обладает интеграцией с ИИ: в систему встроен ассистент, использующий модель GPT-5.2.
Практически одновременное появление похожих решений говорит о том, что у учёных существует потребность в удобных специализированных инструментах для подготовки научных публикаций.
Уверен, что в ближайшем будущем инструменты продолжат наращивать свои возможности за счёт встроенных механизмов рекомендаций этичных практик, внутренней оценки работы до публикации и выявления галлюцинаций. Кроме того, полагаю, что будут востребованы функции на базе ИИ, направленные на подтверждение корректности действий автора при подготовке работы. Это позволит научным журналам уйти от затратной практики проверки работ на заимствования и использование ИИ, а авторам — не волноваться относительно перспектив проверки их рукописей в журналах.
Рубрика: Наука и образование
Год: 2026
Месяц: 2
Теги: Этика научных исследований Искусственный интеллект (ИИ) Научный контент Юрий Чехович система "Дутрейс" компания "Думейт"