Стремительное распространение генеративных (GPT) моделей искусственного интеллекта в научной сфере делает особенно актуальным изучение редакционных политик их использования. Авторы, рецензенты, редакторы все чаще в той или иной степени используют эти модели при написании, рецензировании и редактировании рукописей, при этом к существующим нарушениям этических норм, таким как плагиат, фальсификация, фабрикация данных, добавляются практики научной недобросовестности с применением генеративных моделей искусственного интеллекта (далее — ИИ). Как решаются сегодня эти проблемы на уровне профессиональных сообществ, издательств и отдельных журналов?
Цель настоящего исследования — систематизировать действующие редакционные политики, регулирующие использование моделей генеративного ИИ в научных публикациях, и выявить нерешенные вопросы, требующие дополнительных исследований.
Методы. Описательный обзор подготовлен на основе научных публикаций 2023–2025 гг. и политик издательств и журналов, имеющихся в открытом доступе.
Результаты. В отсутствие единой международной политики по использованию генеративных моделей искусственного интеллекта в редакционном процессе, ведущие мировые и российские издательства уже выработали для авторов, рецензентов и редакторов рекомендации и правила, прописывающие взаимодействие с ИИ. В этих рекомендациях есть как единство мнений — ИИ не признается автором статьи, вся ответственность лежит на человеке, требуется декларирование факта и роли применения ИИ, так и разница в границах разрешенных практик — от мягких рекомендаций и «добросовестного использования» до формальных чек-листов и обязательных полей раскрытия в редакционных системах. Рекомендации для авторов, редакторов и рецензентов различаются исходя из их ролей, при этом для рецензентов правила наименее конкретны. Имеются дисциплинарные различия в подходах к использованию генеративных моделей ИИ.
Выявленные пробелы в исследованиях. Отсутствует согласованный международный стандарт или отраслевой консенсус по допустимому использованию генеративного ИИ в научных публикациях, недостаточно эмпирических исследований о том, как именно использование генеративного ИИ отражается на качестве статей, процессе рецензирования и восприятии читателями. Не хватает данных о перспективах и однозначности фиксации сгенерированного контента, как и практически нет кейсов по ретракции (отзыву) сгенерированных статей.