В январе 1665 года во Франции появился первый научный журнал — Journal des sçavans. Мировая наука развивалась благодаря негласному общественному договору: общество финансирует исследования в обмен на достоверные знания. Сегодня, однако, эта система, доказавшая свою эффективность на протяжении столетий, начинает трещать по швам. Исследования, о которых предпочитают не говорить вслух, показывают тревожную тенденцию: научное мошенничество опережает добросовестные публикации во всех областях науки. Мы вступили в эпоху кризиса, усугубляемого новыми технологиями.

Крах системы: когда метрики заменили смысл.

Исследователь Луис А.Н. Амарал и его команда выявили корень зла: подмену «качества количеством». Оценка ученых, институтов и журналов свелась к гонке за показателями:

- Количество статей стало критерием выживания: «Публикуйся или погибни» — догма современного академического мира. 

- Число цитирований: часто искусственно накручиваемое, а не отражающее реальное влияние.

- Рейтинги университетов и наград: ставшие самоцелью, а не следствием глубокой работы.

«Эти показатели быстро стали целями для измерения влияния, породив неконтролируемую конкуренцию и растущее неравенство», – констатируют авторы. Система стимулов сломана: она поощряет не открытия, а оптимизацию метрик. Альтернативы взамен не создано.

«Фабрики Статей»: индустрия научного фальша.

Анализ гигантских массивов данных (Web of Science, Scopus, Retraction Watch, PubPeer) вскрыл пугающую реальность — систематическую работу сетей мошенничества. Главные враги — «фабрики статей»:

- Конвейер лженауки: организации, массово производящие низкокачественные или откровенно фальшивые работы.

- Торговля всем: продаются готовые статьи, места в списке авторов (за деньги), цитирования.

- Технологии обмана: используются поддельные данные, украденные или обработанные изображения, плагиат, абсурдные утверждения.

Ученый больше не обязан проводить исследования — достаточно купить «успех» у такой фабрики. Это системная коррупция подрывает саму основу доверия к науке.

ИИ: катализатор грядущего кризиса.

Текущая ситуация катастрофична, но повсеместное внедрение генеративного искусственного интеллекта грозит усугубить ее до немыслимых масштабов:

- Массовое производство фальшивок: ИИ способен генерировать правдоподобные тексты, «данные» и даже изображения в огромных, невиданных ранее объемах.

- Затопление литературы: научные базы могут быть заполнены бессмысленным или вредоносным контентом.

- Порочный круг обучения: будущие ИИ будут обучаться на этой искаженной литературе, воспроизводя и усиливая ошибки и ложь.

Опасность от мошенничества с генеративным ИИ, подменяя научные критерии на псевдонаучные аргументы во всех сферах знаний приобретает планетарные масштабы. 

Спасти Науку: предложения новой модели.

Исследователи настаивают: необходима радикальная реформа системы научных стимулов и контроля:

1. Переход от количества к качеству: оценивать ученых по глубине и реальному влиянию ключевых работ, а не по числу публикаций.

2. Усиление редакционного контроля:

- Внедрение строгих проверок данных и изображений с помощью современных специализированных независимых ИИ-инструментов до публикации.

- Обязательное открытое рецензирование.

- Жесткая политика в отношении «журналов-хищников» и сомнительных конференций.

3. Борьба с сетями мошенничества:

- Активное выявление и преследование «фабрик статей» и их клиентов.

- Создание международных баз данных недобросовестных авторов и организаций.

- Прозрачность конфликтов интересов и финансирования.

4. Развитие научной культуры:

- Поощрение воспроизводимости исследований и открытых данных/кода.

- Снижение гиперконкуренции через более справедливое распределение ресурсов.

- Воспитание научной этики с ранних этапов карьеры.

- Создание системы рейтинговых ИИ, доступных всем учёным.

Заключение:

Эпоха стабильности в науке закончилась. Система, служившая человечеству всю историю науки захвачена «фабриками статей» и парализована погоней за ложными метриками. Без немедленных и решительных действий — усиления контроля, ломки порочных стимулов и опережающего внедрения мер против ИИ-угроз — мы рискуем потерять саму основу научного знания. Кризис уже наступил. Вопрос в том, хватит ли у научного сообщества и общества воли его остановить, пока не стало слишком поздно. Будущее науки зависит от решений, принятых сегодня.