Zapanjujući rezultati: Znanstvenici ne mogu prestati koristiti umjetnu inteligenciju, čak ni kada im je to zabranjeno

Odnos između znanosti i umjetne inteligencije prolazi kroz jednu od najbržih i najdubljih transformacija u povijesti istraživanja. Umjetna inteligencija više nije samo računalni alat za tablične proračune, već je ona postala aktivni asistent i katalizator znanstvenih otkrića koji stubokom mijenja način na koji znanstvenici postavljaju hipoteze, provode eksperimente i analiziraju podatke. 

Trenutačno se nalazimo u fazi "znanosti vođene ljudima", gdje umjetna inteligencija prožima procese, ali čovjek čvrsto drži upravljač, postavlja pitanja i određuje smjer. 

No, koliko je umjetna inteligencija prodrla u znanstvene pore možda najbolje govore rezultati najnovijeg istraživanja gdje se pokazalo da unatoč eksperimentalnoj zabrani korištenja umjetne inteligencije, znanstvenici ju nisu bili u stanju zaobići. 

Istraživački tim predvođen računalnim znanstvenicima iz tvrtke Microsoft Research proveo je opsežan nasumični eksperiment tijekom Međunarodne konferencije o strojnom učenju (ICML) 2026. godine – jedne od najvećih svjetskih konferencija o umjetnoj inteligenciji – koja se u srpnju održala u Seulu u Južnoj Koreji.

Rezultati istraživanja: Zabrana korištenja umjetne inteligencije pri ocjenjivanju kvalitete znanstvenih radova nema znatan utjecaj na zaključke do kojih recenzenti dolaze – ponajviše zato što mnogi od njih ignoriraju tu zabranu i svejedno koriste umjetnu inteligenciju.

O rezultatima najnovijeg istraživanja znanstvenika iz tvrtke  Microsoft Research za prestižni znanstveni portal NewScientist piše znanstveni novinar i publicist Chris Stokel-Walker*:

Za konferenciju je bilo prijavljeno 24.661 radova, što je zahtijevalo angažman 17.886 recenzenata. 

Prilikom predaje svojih radova, istraživači su mogli odabrati način na koji će se njihovi radovi recenzirati. Prva je opcija podrazumijevala ocjenjivanje prema konzervativnim pravilima koja su u potpunosti zabranjivala korištenje velikih jezičnih modela umjetne inteligencije (LLM) kao pomoć pri recenziranju. 

Druga je opcija omogućavala ocjenjivanje prema liberalnijim pravilima koja su dopuštala korištenje LLM-ova za lakše razumijevanje radova, provjeru srodnih istraživanja i dotjerivanje vlastitog teksta recenzije, ali ne i za donošenje suda o kvaliteti rada ili izradu nacrta same recenzije.

Istraživački tim predvođen znanstvenicima iz Microsoft Researcha otkrio je da su radovi recenzirani prema dvama različitim pravilnicima imali gotovo jednake stope prihvaćanja, i to 27 posto prema strožem pravilniku i 26,5 posto prema onom blažem.

Istovremeno, prosječne su ocjene recenzija iznosile 3,31, odnosno 3,32 od mogućih 6. Razina sigurnosti recenzenata u vlastite ocjene također je ostala gotovo nepromijenjena. Recenzije napisane prema blažem pravilniku bile su između 5,5 i 7 posto dulje, a stručnjaci su ih ocijenili kvalitetnijima, iako usporedba pojedinačnih recenzenata nije pokazala značajne razlike.

Razlog izostanku razlika prilikom recenziranja postao je jasan nakon anonimne ankete provedene među 1486 recenzenata koji su sudjelovali u istraživanju. 

Naime, 22,5 posto recenzenata kojima je bilo naloženo da ne koriste umjetnu inteligenciju priznalo je da su ipak koristili jezični model (LLM). 

„Stopa nepridržavanja pravila od 23 posto, prema vlastitom priznanju sudionika, definitivno je viša od one koju sam očekivao”, kaže Miro Dudík iz Microsoft Researcha, koji je sudjelovao u studiji i bio jedan od organizatora konferencije.

Oni koji su koristili umjetnu inteligenciju unatoč zabrani činili su to kako bi osmislili ideje za povratne informacije, sastavili nacrt teksta recenzije, pročitali radove te saželi njihove prednosti i nedostatke. 

„Naša anketa provedena nakon konferencije otkriva također neke od razloga zbog kojih bi recenzenti mogli prekršiti pravila, poput velikog opsega posla i nedovoljno jasnih pravila”, navodi Dudík.

„Ovo istraživanje pokazuje da je zabranu korištenja umjetne inteligencije u postupku recenzije vrlo teško provesti”, kaže Kayvan Kousha sa Sveučilišta u Wolverhamptonu u Ujedinjenom Kraljevstvu. „Zbog velikog opsega posla kojim su akademski djelatnici izloženi, postoji iskušenje za korištenjem umjetne inteligencije“, zaključuje Kousha.

Izvor: NewScientist.

* Chris Stokel-Walker je znanstveni novinar u području tehnologije i autor knjiga YouTubers: How YouTube shook up TV and created a new generation of stars i TikTok Boom: China's dynamite app and the superpower race for social media.