Naše poznání už desetiletí stojí na systému peer review, který má zajistit, aby světlo světa spatřily pouze metodicky a fakticky kvalitní vědecké studie. Ve vědecké sféře začínají právem zaznívat obavy z nejistoty, co s tímto systémem provede nástup umělé inteligence. Pojďme se podívat na hlavní problémy.
Počet publikací rapidně narůstal již před nástupem umělé inteligence, a to do té míry, že není v silách lidské bytosti všechny články skutečně přečíst. Už v roce 2022 bylo ročně publikováno 5 140 000 článků v přibližně 50 tisících vědeckých časopisech. Pokud by jedinec věnoval každému z nich pouhou minutu, potřeboval by deset let bez spánku a bez jídla, aby měl šanci tento roční objem publikací přečíst. Vše je podporováno principem publish or perish, podle kterého je nutné publikovat, aby měl člověk šanci postoupit v kariéře, získávat granty a podobně. Tento vývoj pochází z doby před masovým nástupem ChatGPT a již tehdy se situace začala stávat neudržitelnou.
Nástup umělé inteligence vede k akceleraci tohoto růstu. Data naznačují, že kdo AI aktivně využívá, publikuje až o 50–60 % více článků. Odhlédneme-li od toho, že je možné pozorovat vylepšení formální a zřejmě i metodické a argumentační stránky těchto studií, peer review systém pravděpodobně narazí na své limity. Pokud produktivita jednotlivců roste skokově, zatímco počet ochotných recenzentů zůstává konstantní, vzniká nerovnováha.
Již dnes editoři a autoři hlásí problémy s délkou recenzního řízení. Zkrátka a dobře, počet recenzentů se dostává do diametrální disproporce s objemem článků, které je třeba zrecenzovat. Pokud je dnes míra přijetí recenzí mezi 5–10 %, v budoucnu bude možná článek „viset“ v systému nepřijatelně dlouhou dobu, než bude někdo ochotný se ho ujmout. To je podtrženo tím, že práce recenzentů je vysoce kvalifikovaná a intelektuálně náročná, ale neplacená a v podstatě spoléhá na mezikolegiální solidaritu. Ta má ale svoje limity.
Není tedy divu, že se recenzenti sami uchylují k hodnocení článků pomocí AI. Tím se ovšem dostáváme mimo systém peer review („peer“ znamená, že hodnotí kolega, nikoliv umělá inteligence). A v situaci, kdy umělá inteligence hodnotí umělou inteligenci, se dostáváme do podivné smyčky, u které není jasné, kam vlastně povede a kdo bude mít odpovědnost za chyby.
Zatímco výše uvedené stížnosti jsem zaznamenal u kolegů na sociálních sítích, málokdo vidí řešení. V současné době prostě nevíme, kam to povede a co s tím budeme dělat, ale optimismus rozhodně nezaznívá. Výše uvedené jevy možná povedou k tomu, že se změní typická struktura vědeckých článků (úvod – teoretický základ – metodika – výsledky – diskuse – závěr). Protože recenzenti i čtenáři budou mít dost čtení textů, které jsou často jako „přes kopírák“, možná bude nutné z paperů odstranit většinu „omáčky“. Pravděpodobně bude kladen hlavní důraz na metodiku a výsledky, a sekce jako Úvod a Závěr půjdou stranou, nenahradí-li je pár odrážek, tzv. „highlights“. Bude kladen důraz na otevřená data a preregistraci, aby se předešlo manipulacím. Možná budeme pozorovat trendy směrem k otevřenému peer review (posudky i reakce autorů jsou veřejné) i post-publikačnímu peer review (články jsou hodnoceny zpětně komunitou).
Nebo se publikační svět fakticky rozdělí na dvě vrstvy, kdy v jedné budou top časopisy s extrémně dlouhou čekací dobou, zatímco v druhé bude pokračovat masivní produkce textů, které budou částí vědecké komunity více nebo méně přehlíženy.
Tím nejhorším scénářem je však eroze důvěry ve vědecké publikování. Proto je potřeba tuto debatu vést dříve, než bude pozdě. Určité náznaky adaptace už vidíme alespoň na úrovni výuky. Jsem rád, že Fakulta podnikohospodářská VŠE zrušila bakalářské práce a nahradila je bakalářským projektem, u kterého bude kladem hlavní důraz na výstup, nikoliv na textový aparát „okolo“. Jde o drobný, ale symbolický posun a je možné, že další vysoké školy budou následovat.
Autor: Ondřej Machek
Příspěvky z rubriky Názory nijak nevyjadřují názory a postoje redakce.
