‘सर्वेक्षण पेपर डीडीओएस हमला’ जो वैज्ञानिक अनुसंधान को अभिभूत कर रहा है

जेनरेटिव एआई मॉडल जैसे कि चैटजीपीटी अब अकादमिक प्रकाशन मंचों पर एआई-जनरेटेड सर्वेक्षण पत्रों के साथ बाढ़ ला रहे हैं, जो सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात को महत्वपूर्ण बना रहे हैं। एक नए अध्ययन का दावा है कि यह बाढ़ शोधकर्ताओं को अभिभूत कर रही है, उद्धरणों को विकृत कर रही है, और वैज्ञानिक रिकॉर्ड में विश्वास

को कम  कर रही है, एआई-सहायता प्राप्त पत्रों की बाढ़ को विज्ञान पर एक ‘डीडीओएस हमले’ के रूप में वर्णित करती है। (आंशिक रूप से) राय पिछले सप्ताह, सात वर्षों में पहली बार, मैंने वैज्ञानिक साहित्य प्रवाह के साथ अद्यतित रहने के लिए अपनी हार स्वीकार कर ली और स्वीकार किया कि कम से कम चोटी के समय में, मुझे अब आवश्यक नए प्रकाशनों परबने रहनेया कुछ केबारे मेंलिखने के लिए समय चुनना होगा। कुछ प्रासंगिक यहां श्रेणियों ( कंप्यूटर विजन , मशीन लर्निंग , भाषा मॉडल , और कुछ अन्य कम सब्सक्राइब की गई श्रेणियों) में प्रविष्टियों की कुल संख्या एक हजार से अधिक थी – केवल एक दिन के लिए। काफी इस तरह की मात्रा में, तक किसभी नए शीर्षकों को स्किम करना और केवल कभी-कभी कुछ सारांशों में शामिल होना एक अनुत्पादक दिन बना देगा। यह मंगलवार, 7 अक्टूबर था। इसके विपरीत,

मशीन लर्निंग श्रेणी में, पिछले सप्ताह के मंगलवार (14 अक्टूबर) को पिछले सप्ताह के मंगलवार की तुलना में थोड़ा कम तीव्र प्रकाशन मात्रा के साथ, 354 प्रविष्टियां थीं: मशीन लर्निंग श्रेणी में एक दिन में 354 प्रविष्टियां। स्रोत: https://arxiv.org/ आपको अर्क्सिव को प्रतिदिन पढ़ना होगा, कुछ वर्षों से, यह महसूस करने के लिए कि ये संख्याएं कितनी अविश्वसनीय हो रही हैं। स्वीकारोक्ति से, मंगलवार अर्क्सिव के लिए ही ‘रश आवर’ है; और मशीन लर्निंग श्रेणी एक ‘कैच-ऑल’ अनुभाग जिसमें अधिक विशिष्ट चैनलों की तुलना में कम अनूठे पत्र हैं। है फिर भी, प्रकाशन प्रविष्टियों में वृद्धि पहले से एक नोटेड घटना है अकादमिक और मीडिया में। इस वृद्धि की सबसे चौंकाने वाली बात यह है कि सभी अन्य संबंधित श्रेणियां पिछले तीन वर्षों में अपनी आवृत्ति में अधिक या कम अपरिवर्तित हैं, जबकि कंप्यूटर विज्ञान श्रेणी (अर्क्सिव के आधिकारिक आंकड़ों में इसे देखें) एक गंभीर ऊपर की ओर प्रवृत्ति पर

है: पिछले तीन वर्षों में कंप्यूटर विज्ञान (सीएस) पत्रों की वृद्धि। स्रोत: https://info.arxiv.org/about/reports/submission_category_by_year.html लगभग तीन साल पहले, अर्क्सिव के एआई पेपर प्रस्तुति आउटपुट को अनुमानित किया गया था कि यह कुछ वर्षों में दोगुना हो जाएगा; और यह पढ़ना दिलचस्प होगा कि अर्क्सिव के अपने वार्षिक प्रवृत्ति सारांश में 2025 के अंत में।

वॉल्यूम 11 पर

यह हो रहा है कि इसके दो सबसे स्पष्ट कारण हैं कि ए) अभूतपूर्व A) फाइनेंशियल कमिटमेंट जेनरेटिव AI में रिसर्च इन्वेस्टमेंट को अट्रैक्ट कर रहा है, जिससे अक्सर प्राइवेट और एकेडमिक सेक्टर में कोलेबोरेशन होता है;और B) यह बात कि ChatGPT जैसे AI लैंग्वेज मॉडल सिस्टम ने अब रिसर्च पेपर (AI के बारे में पेपर) सबमिट करने के प्रोसेस को लगभग इंडस्ट्रियलाइज़ कर दिया है। है। हालांकि, शोध प्रस्तुतियों की गुणवत्ता मात्रा के साथ नहीं बढ़ रही है (हालांकि एआई का त्रुटि-प्रवण आउटपुट अकादमिक क्षेत्र की तुलना में कानूनी क्षेत्र में अधिक सुर्खियां बनाता है, कम से कम इसलिए कि इसके परिणाम अधिक स्पष्ट हैं)। एक शून्य-सहिष्णुता नीति इस मामले में कठिन है, यहां तक कि एआई-जनरेटेड सामग्री को पहचानना आसान हो; इसके अलावा, एआई का उपयोग शोध पत्र प्रस्तुतियों में सामान्य रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान में एक स्पष्ट लाभ है, और इसका उपयोग गैर-english प्रस्तुतकर्ताओं – व्यक्तियों और टीमों द्वारा किया जाता है जो अब तक एक नुकसान में काम कर रहे थे:लेकिन इस तरह की भाषा बाधा को कम करने की समस्या यह है कि यह वैश्विक प्रस्तुतकर्ताओं की संख्या को बढ़ाता है, बिना मानव पर्यवेक्षण के स्तर को बढ़ाए जो इस तरह के काम को मूल्य देता है। यदि प्रस्तुतियों की संख्या बढ़ती रहती है, तो सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात इतना अस्थिर हो जाएगा कि केवल एआई ही नई बाढ़ और एआई पत्रों की धाराओं को नेविगेट कर पाएगा; एक कार्य जिसके लिए यह अपने आउटपुट को प्रूफरीड करने के लिए अधिक उपयुक्त नहीं है। वास्तव में, वैज्ञानिक अनुसंधान एक तीव्र प्रयास मानव है।

अनुसंधान पर हमला

इस प्रतिबिंब का कारण एक दिलचस्प नई सहयोग है चीन से शीर्षक । शोध समुदाय नई स्थिति पत्र विशेष रूप से प्रस्तुतियों पर केंद्रित है – विशिष्ट शोधपर एआई-जनरेटेड सर्वेक्षण पत्रों के साथ डीडीओएस हमला रोकें और धाराओं के उच्च-प्रयास राउंडअप, जिन्होंने पारंपरिक रूप से सूचीबद्ध और संदर्भित किया है, रुझानों की व्याख्या की है और सूचित भविष्यवाणियां की हैं: सर्वेक्षण मशीन लर्निंग

एआई से संबंधित अनुभागों में अर्क्सिव.ऑर्ग पर उपलब्ध विशाल और बढ़ती सर्वेक्षण निकाय का एक मात्र अंश चूंकि सर्वेक्षण संकलित करते हैं और मूल नहीं हैं, वे एआई के

साथ स्वचालित होने के लिए असामान्य रूप से आसान हैं, और नए काम के लेखक एआई-जनरेटेड सर्वेक्षणों के प्रसार को शोध क्षेत्र के लिए एक के रूप में वर्णित करते हैं सुरक्षा खतरे † : ‘(हाल के) विशेष रूप से एआई-जनरेटेड सर्वेक्षणों की हालिया लहर,^बड़ेभाषा

मॉडल (एलएलएम) द्वारा सुविधा प्रदान की गई, इस पारंपरिक रूप से श्रमसाध्य शैली को एक कम-प्रयास, उच्च-आउटपुट प्रक्रिया में बदल दिया है। जबकि ऐसे स्वचालन प्रवेश बाधाओं को कम करते हैं, यह एक महत्वपूर्ण खतरा भी पेश करता है: हम जिसे “सर्वेक्षण पेपर डीडीओएस हमला” कहते हैं शोध समुदाय के लिए। ‘यह उन सर्वेक्षण पांडित्य पांडित्यों की अनियंत्रित प्रसार को संदर्भित करता है

जो सुपरफिशियल रूप से व्यापक लेकिन अक्सर कम गुणवत्ता वाले या यहां तक कि हॉलुसिनेटेड होते हैं, जो प्रिंट प्लेटफार्मों को बाढ़ देते हैं, शोधकर्ताओं को अभिभूत करते हैं, और वैज्ञानिक रिकॉर्ड में विश्वास को कम करते हैं।

एआई-सहायता प्राप्त लेखन के सर्वेक्षण पत्रों (यानी, सर्वेक्षण पेपर डीडीओएस हमला) की बड़ी मात्रा में अपलोड करना बंद करना चाहिए हॉलुसिनेटेड उद्धरणों को प्रसारित करेगा: लेखक चेतावनी देते हैंलिए मजबूत मानदंड स्थापित करके।’ हमें शोध समुदाय में एआई-जनरेटेड

लेखकों का दावा है कि सर्वेक्षण उत्पादन में यह अनियंत्रित त्वरण शोध पारिस्थितिकी तंत्र को सतही रिपोर्टों से भर देगा जो महत्वपूर्ण गहराई की कमी है, और जो संभावित रूप से तथ्यात्मक त्रुटियों और/या ‘(हम) तर्क देते हैं कि , कि बेहतर नियमों या पर्यवेक्षण के बिना, एआई-जनरेटेड सर्वेक्षण उथले प्रतियों में बदल सकते हैं जो जो विषय महत्वपूर्ण हैं उनका प्रतिनिधित्व करते हैं, अर्थपूर्ण विश्लेषण को छुपाते हैं, और साहित्य समीक्षाओं को कम विश्वसनीय बनाते हैं: ‘शोध की गुणवत्ता और

विश्वास के लिए परिणाम गहरे हैं। सबसे पहले, वास्तविक प्रगति एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न रीहैश के द्वारा छिपी हो सकती है। ‘नवागंतुक और अंतरविषयक विद्वान विश्वसनीय अवलोकनों

को शोर के बीच स्थित करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। इसके अलावा, स्वचालित ड्राफ्टिंग द्वारा पेश की गई त्रुटियों या पूर्वाग्रहों को बिना जांचे प्रसारित किया जा सकता है, जो बाद के शोध

को दोषपूर्ण पूर्वावलोकनों से भर देता है। ‘संक्षेप में, गैर-परीक्षा की गई एआई-जनरेटेड सर्वेक्षणों की बाढ़ साहित्य समीक्षाओं की सख्ती और वैज्ञानिक रिकॉर्ड की विश्वसनीयता को खतरे में डालती है।’

‘असामान्य’ लेखक

नई पत्र के शोधकर्ता सर्वेक्षण प्रस्तुतियों के विकास पर कुछ दिलचस्प विश्लेषण प्रदान करते हैं: <img class=” wp-image-224412″

src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/10/figure-1-5.jpg” alt=”बाएं: 2020 से 2024 तक कंप्यूटर विज्ञान सर्वेक्षण पत्रों की वार्षिक गणना। मध्य: उसी अवधि में उन पत्रों के लिए एआई-जेनरेशन स्कोर। दाएं: प्रति वर्ष ‘असामान्य’ लेखकों की संख्या (जिन्होंने एक महीने में तीन या अधिक सर्वेक्षण प्रस्तुत किए, साथ ही साथ सह-लेखकों की विविधता सीमित थी और संस्थागत पैटर्न दोहराए गए)। तीनों रुझान 2023 में तेजी से वृद्धि दिखा रहे हैं, जो चैटजीपीटी और अन्य बड़े पैमाने पर भाषा मॉडलों की रिलीज के साथ मेल

खाता है। पहले कॉलम में हम वृद्धि के रुझान देखते हैं: वक्र 2022 के आसपास तेज होना शुरू होता है, जब चैटजीपीटी उभरा और बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल मुख्यधारा बन गए, और इसके बाद के मॉडलजैसे क्लॉड ,पालएम , और जेमिनी ने 2023 के दौरान उसी गति को बनाए रखा: मध्य ग्राफ 2022 के बाद एक तेज वृद्धि दिखाता है, जो चैटजीपीटी के लॉन्च के साथ मेल खाता है। एक शोध टीम पाई कि 2024 तक, 10% से अधिक वैज्ञानिक सारांश एलएलएम से गुजरे थे। एक अलग रिपोर्ट एक एआई डिटेक्शन फर्म से अर्क्सिव पर एआई सहायता प्राप्त पत्रों में 72% की छलांग का सुझाव देती है – चैटजीपीटी के बाद। एक वर्ष में एआई-जेनरेशन स्कोर वाले पत्रों की संख्या दोगुनी हो गई, 3.6% से 6.2% तक: तीसरा, दाएं ग्राफ ‘असामान्य’ लेखक पैटर्न (शोधकर्ता जो एक महीने में तीन या अधिक सर्वेक्षण प्रस्तुत करते हैं, जबकि दो से कम सहयोगियों के साथ काम करते हैं) में एक स्थिर वृद्धि दिखाता है, 2022 में तेजी से वृद्धि शुरू होती है: लेखकों का दावा है कि इनमें से कई सर्वेक्षण पत्र एआई द्वारा लिखे गए हो सकते हैं; कुछ एकल लेखकों या छोटे समूहों द्वारा लिखे गए हैं जो एक छोटी अवधि में कई सर्वेक्षण प्रस्तुत करते हैं; कई असंबंधित विषयों को कवर करते हैं; और कुछ मामलों में, लेखकों का उन क्षेत्रों में पहले का कोई रिकॉर्ड नहीं है जिन्हें वे सारांशित कर रहे हैं: इसके अलावा, कुछ गुमनाम संग्रहों के तहत प्रकाशित होते हैं जिनके स्पष्ट संस्थागत संबंध नहीं हैं – पैटर्न जो क्षेत्र में त्वरित सर्वेक्षणों के साथ बाढ़ लाने की संभावना का सुझाव देते हैं, शायद उद्धरण प्राप्त करने या अकादमिक प्रोफाइल में सुधार करने के लिए, साहित्य में कोई वास्तविक योगदान देने के बजाय:

मुद्दे

हालांकि हम नए पत्र के सभी विवादों को कवर नहीं कर सकते हैं, हमें कुछ सबसे उल्लेखनीय अवलोकनों पर एक नज़र डालनी चाहिए, साथ ही लेखकों के सुझाए गए समाधानों पर एक महत्वपूर्ण नज़र डालनी चाहिए।

गुणवत्ता और मौलिकता

प्रॉब्लम सिर्फ क्वांटिटी की नहीं है: कई AI-राइटेड सर्वे उन चीज़ों को छोड़ देते हैं जो एक अच्छे सर्वे को यूज़फुल बनाती हैं: क्लियर स्ट्रक्चर, इन-डेप्थ एनालिसिस, एक्यूरेट और केयरिंग एट्रिब्यूशन, और जेनुइन इनसाइट। इसके बजाय, पेपर सजेस्ट करता है कि AI-रीजनरेटेड/असिस्टेड सर्वे अक्सर सिले हुए समरी की तरह लगते हैं, जिनमें ज़रूरी केयर या प्रिजर्वेशन की कमी होती है: ऑथर्स आगे आर्गुमेंट देते हैं कि AI-राइटेड सर्वे में अक्सर स्ट्रक्चर की कमी होती है, वे सिर्फ बिना क्लियर डायरेक्शन के पेपर लिस्ट करते हैं, इंपॉर्टेंट सेक्शन को छोड़ देते हैं, और उन्हें रेफरेंस नहीं देते हैं। इसके उलट, ह्यूमन-राइटेड सर्वे सही कैटेगरी सेट करते हैं और ज़्यादा कोहेरेंट स्टोरी बताते हैं।इसके अलावा, कई संभावित AI-असिस्टेड सर्वे मौजूदा टॉपिक सेगमेंटेशन को कॉपी करते हैं, कभी-कभी सीधे विकिपीडिया से। उदाहरण के लिए, पेपर में बताया गया है कि कई विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर पर सर्वेक्षण सामान्य खंड शीर्षक और संरचना होते हैं, जो टेम्पलेट-चालित एआई आउटपुट का सुझाव देते हैं:

‘इसके विपरीत, एक अच्छी तरह से तैयार किया गया मानव-लिखित सर्वेक्षण एक नई टैक्सोनॉमी पेश कर सकता है, उदाहरण के लिए, वीआईटी को दक्षता रणनीतियों द्वारा वर्गीकृत करना। एआई द्वारा उत्पन्न कई हाल के प्रीम्प्रिंट्स में मूल संरचना की कमी चिंता पैदा करती है कि वे मानव अंतर्दृष्टि के साथ एआई द्वारा उत्पन्न हो सकते हैं। ‘

मुझे उद्धृत न करें

शायद सबसे सार्वजनिक रूप से शर्मनाक, एआई-लिखित सर्वेक्षण अक्सर उद्धरण गलत होते हैं, महत्वपूर्ण पत्रों को याद thậm करते हैं, पत्रों को शामिल करते हैं, और कभी-कभी अप्रासंगिक पत्रों को सूचीबद्ध करते हैं – त्रुटियों का सुझाव देते हैं कि संदर्भ सतह-स्तर के पैटर्न मिलान से उत्पन्न होते हैं, वास्तविक विशेषज्ञता के बजाय: अमौजूदा लेखक यह भी इंगित करते हैं कि हाल के कुछ सर्वेक्षण पत्र, अक्सर पूरी तरह से अलग टीमों से, अपने संदर्भ सूचियों के बीच 70% तक का ओवरलैप साझा करते हैं – एक ऐसा स्तर जो इतना अधिक है कि यह एलएलएम्स पर साझा निर्भरता का सुझाव देता है, जो एक ही संकीर्ण स्रोत सामग्री पूल से आकर्षित करते हैं: वास्तव में, चैटजीपीटी के आकस्मिक उपयोगकर्ता जानते हैं कि विषय जितना अधिक अस्पष्ट होगा, उतनी ही कम विविध स्रोत होंगे जिनसे मॉडल को सामान्यीकृत किया जा सकता है; अक्सर, उसजानकारी को वेब पर मॉडल के अपने सीमित स्रोतों को खोजने से ज्यादा उपयोगी होता है जो एक एआई के माध्यम से उस जानकारी के साथ बातचीत करने की कोशिश कर रहा है जिसने एक विशिष्ट डोमेन में पर्याप्त डेटा नहीं देखा है:

एक ‘होमोजीनस शैली’ का उदय

लेखक यह भी नोट करते हैं कि एक ही विषय पर कई एआई-लिखित सर्वेक्षण लगभग समान दिखते हैं और लगते हैं, क्योंकि एलएलएम्स वाक्यांश और संरचना का पुन: उपयोग करते हैं, विशेष रूप से लोकप्रिय विषयों के लिए, जो मूल्य जोड़ने के बजाय शोर जोड़ने वाले लगभग समान पत्रों की बाढ़ पैदा करते हैं: ‘जब कई लेखक एक

एलएलएम से ‘एक्स’ पर साहित्य समीक्षा लिखने के लिए कहते हैं, तो मॉडल अक्सर बहुत समान प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है, विशेष रूप से सामान्य परिभाषाओं या सुपरिचित तथ्यों के लिए। हाल के शोध ने एलएलएम्स से जुड़े कertain लेखन पैटर्न में तेज वृद्धि का सुझाव दिया है, जो दर्शाता है कि कई पत्र अब एक ही शैली साझा करते हैं। ‘

आपका चैटजीपीटी दिख रहा है

पत्र यह भी देखता है कि एआई-लिखित सर्वेक्षणों को पहचानने का एक त्वरित तरीका ‘ ‘ या ‘ एक एआई भाषा मॉडल केमें ‘ जैसे वाक्यांशों की रूपलिए, कई अनुच्छेदोंउपस्थिति है, जो सुझाव देते हैं कि भाषा मॉडल्स से आउटपुट को प्रस्तुत करने से पहले न्यूनतम या शून्य संरक्षण है (हालांकि लेखन के समय एक लक्षित खोज ने ऐसे संकेतकों को गूगल खोज में सूचीबद्ध नहीं किया): मेरी ज्ञान कट-ऑफ पत्र यह भी नोट करता है कि कई ‘संदिग्ध’ सर्वेक्षण शब्द विविधता में कमी और दोहराए गए वाक्यांशों को प्रदर्शित करते हैं, उदाहरण के लगानेको ‘ ‘ से शुरू करने के लिए। इस तरह का पैटर्न, लेखक सुझाव देते हैं, जीपीटी-शैली लेखन की विशेषता है, और यह स्वचालित पाठ का पता

(मेरा व्यक्तिगत टिप्पणी यह है कि ऑनलाइन पत्रकारिता के सख्त नियम अक्सर एक लेखक को कई आइटमों को गैर-शैलीबद्ध रूप में सूचीबद्ध करने के लिए मजबूर करते हैं। इसलिए, चैटजीपीटी और इसके समकक्षों ने इस बुरी आदत को मानव लेखकों से सीखा होगा जो सीमित लेक्सिकल विकल्पों का सामना कर रहे थे। इसके अलावा, लेखकों का अनुमान यह दिखाता है कि वे एआई सामग्री का पता लगाने के सिद्धांतों में खिलवाड़ कर रहे हैं, जो एक जटिल और विकासशील क्षेत्र है, जिसमें कुछ स्थायी स्थिरता नहीं है जैसा कि लेखक सुझाव देते हैं) मूल पत्र के

के लिए एक उपयोगी झंडा हो सकता है: इसके अलावा हालांकि शोधकर्ता एआई सर्वेक्षणों के नकारात्मक प्रभाव पर शोध संस्कृति और विश्वास पर एक दिलचस्प विचार-विमर्श विकसित करते हैं, हम पाठक को लिए गहराई से जाने के लिए संदर्भित करते हैं:

समाधान?

पत्र का समाधान दिलचस्प, क्रांतिकारी और एक ही समय में अजीब तरह से मूल नहीं है: सर्वेक्षण पत्रों की उपयोगिता को एक द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए – एक विकि के सदस्य पहले एक और एक गिटहब पेज के बीच एक हाइब्रिड, जो एलएलएम और अन्य एआई सिस्टम से नए डेटा के साथ लगातार फीड किया जाता है, लेकिन जिसमें केवल मानव द्वारा कमिट किए जाते हैं, ताकि एआई मूल रूप से ‘स्वचालित रूप से अपडेट’ नहीं कर सके: प्रस्तावित प्रणाली गिटहब के संस्करणन और शाखा को साझा करेगी, मूल रूप से डायनामिक लाइव सर्वेक्षण ‘अवेसम’ प्रकार की क्यूरेटेड सूचियों को गिटहब में बदल देगी: ‘इस फ्रेमवर्क के तहत, एक समुदाय सर्वेक्षण विकि स्थापित करते हैं जो दायरे, प्रमुख

शोध प्रश्नों और मौलिक संदर्भों को निर्दिष्ट करता है, जो एक स्पष्ट थीमैटिक सीमा और प्रारंभिक संरचना स्थापित करता है। ‘इसके बाद, एक एलएलएम-आधारित इंजेस्टion एजेंट प्रीप्रिंट आर्काइव, सम्मेलन कार्यवाही और बेंचमार्क लीडरबोर्ड पर लगातार निगरानी रखता है।

यह सारांश निकालता है; नए परिणामों के संक्षिप्त सारांश बनाता है; संदर्भ ग्राफ को अपडेट करता है ताकि अंतर-पत्र संबंधों को प्रतिबिंबित किया जा सके; और आगे की समीक्षा के लिए उभरते शोध रुझानों को झंडा देता है। ‘डिजाइन द्वारा, ये स्वचालित अपडेट प्रकाशन के कुछ घंटों के भीतर होते हैं, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि

भंडार कटिंग एज पर रहता है। ‘ ‘मानव योगदानकर्ता तब गहराई प्रदान करने के लिए कदम रखते हैं जो मशीनों के अलावा नहीं

दे सकते हैं। वे विकसित होती टैक्सोनोमी को परिष्कृत करते हैं ताकि सूक्ष्म विधियों में अंतर करने वाले मतभेदों को कैप्चर किया जा सके; विभिन्न उप-क्षेत्रों में एल्गोरिदमिक नवाचारों की विरोधाभासी व्याख्याओं के साथ-साथ समन्वय करते हैं; और गहरी महत्वपूर्ण तुलना प्रदान करते हैं जो दस्तावेज़ में हैं। ‘

परिवर्तन की पुस्तक

लेखक इस प्रस्ताव पर उत्साहपूर्वक और विस्तार से विस्तार करते हैं, और मूल रूप से इसके लिए एक ऐसी चीज का तर्क देते हैं जो बहुत सच है: एआई के आसपास अस्थिर विषयों पर उच्च-प्रयास कि यह पुराना हो गया है (या thậm तेजी सेमानव-लिखित सर्वेक्षण ; और पत्र नोट करता है कि एक नए सर्वेक्षण पत्र पर तीन महीने का टर्नअराउंड इसके निर्धारित प्रकाशन दिवस पर यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त होगा या पुराने हो जाते हैं पुराना है): गंभीर ‘वर्ष-दर-वर्ष, समुदायों को दोहराए जाने वाले

सतही अवलोकनों से बाढ़ आ जाती है जो जल्दी से प्रासंगिकता खो देते हैं, जिससे अभ्यासकर्ता और नए लोगों को भी संकेत से शोर को अलग करने में संघर्ष करना पड़ता है। पारंपरिक प्रकाशन चक्र (यानी, मसौदा, जमा करें, समीक्षा करें, और प्रकाशित करें) कई महीनों तक फैला हो सकता है, जिस समय तक महत्वपूर्ण सफलता पहले से ही परिदृश्य को

संग्रहालय और एक पुस्तकालय के बीच कुछ है – दोनों को डेटा की मात्रा और कवर किए गए विषयों के अनुपात में मांसवेयर प्रावधान की आवश्यकता होगी:

बदल चुकी होगी। दुर्भाग्य से, पत्र के समाधान में डिस्कॉर्ड की सबसे खराब और सबसे आलोचनात्मक गुणों में से अधिकांश हैं: विशेष रूप से, यह एक लगातार बदलते और बदलते संसाधन होगा: ‘इसके अलावा, स्थिर सर्वेक्षणों की बढ़ती मात्रा संज्ञानात्मक अधिभार में योगदान देती है, क्योंकि पाठकों को महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि खोजने के लिए कई ओवरलैपिंग दस्तावेजों के माध्यम से छानना पड़ता है। ‘ चूंकि डायनामिक लाइव सर्वेक्षण का कोई भी हिस्सा किसी भी समय गायब हो सकता है या संशोधित किया जा सकता है, यह एक उद्धृत, स्थिर स्रोत के रूप में उपयोग करना असंभव होगा; जब तक, शायद, ‘पिछले कमिट’ के लिंक के माध्यम से, लगभग उसी तरह जैसे आर्काइव.आईएस और वेबैक मशीन, अन्य आर्काइव साइटों के बीच, वेब-पेज सामग्री के लिंक करने योग्य स्नैपशॉट प्रदान करते हैं जो एक निश्चित समय में जमे हुए हैं। लेकिन ऐसे कमिट को किन संसाधनों की आवश्यकता होगी, और क्या यह लंबे समय तक जीवित रहने पर भरोसा किया जा सकता है? इसके अलावा, एक विकि/प्लेटफ़ॉर्म जिसमें लगातार बदलते परिभाषाएं और सामग्री होती है, यह पारंपरिक खोज इंजन या एलएलएम द्वारा सूचीबद्ध करना मुश्किल होगा: संभावित रूप से प्रस्तावित प्रणाली का सबसे कमजोर हिस्सा यह विचार है कि वास्तविक लोगों को एलएलएम एजेंटों से कमिट की देखरेख करनी चाहिए; जैसा कि हमेशा, वास्तविक लोग महंगे हैं। जो प्रस्तावित किया जा रहा है वह एकयदि ‘ वास्तविक लोगों का उपयोग करें ‘ एआई विकास समस्या का एकमात्र उत्तर है, तो यह कहना उचित है कि समस्या अभी भी खुली और असुलझी है:

निष्कर्ष

वर्तमान में, एआई पर सर्वेक्षण पत्रों की अल्पकालिक शैल्फ लाइफ परेशान करने वाली है; यदि वर्तमान रुझान उच्च-स्तरीय स्वचालित लेखन और प्रस्तुति जारी रहता है, जैसा कि नए पत्र में कल्पना की गई है, तो सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात पुराना हो जाएगा, और साहित्य अस्थिर हो जाएगा: एक ऐसी स्थिति में, यह पहले से ही मुश्किल होगा कि छोटे आवाजें तूफान में सुनी जा सकें; और प्रमुख बाजार के नेता संभवतः अपनी प्रमुखता में और भी बढ़ जाएंगे: लाइव सर्वेक्षण के अलावा, नए पत्र का सुझाव है कि लेखकों को न केवल यह घोषित करना चाहिए कि एआई का उपयोग किसी भी प्रस्तुति में किया गया है, बल्कि यह भी कि एआई-सहायता प्राप्त खंडों को विशेष रूप से एक पत्र में लेबल किया जाना चाहिए (शायद एक साइडकार जेएसओएन फ़ाइल के साथ…?): चूंकि यह एक कठिन परिदृश्य है, पत्र वैकल्पिक रूप से सुझाव देता है कि मैं केवल ‘ एआई घेटो ‘ को-characterize कर सकता हूं – एक अलग खंड जो प्रस्तुति में एआई योगदान के लिए आरक्षित है: संक्षेप में, नए काम में वास्तविक समाधान प्रदान करने के लिए कोई वास्तविक समाधान नहीं है; लेकिन लेखकों ने आगे की चुनौतियों को फ्रेम करने में एक उपयोगी सेवा प्रदान की है: ___________________________________

https://arxiv.org/abs/2510.09686 पर और शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय में विभागों में छह लेखकों द्वारा लिखा पाया जा सकता है, गया है। शोध समुदाय पर एआई-जनरेटेड सर्वेक्षणपत्रों के साथ डीडीओएस हमला रोकें * नहीं सभी महसूस करते हैं कि यह

पत्र मामला है . † लेखकों का जोर, मेरानहीं।

^इसके अलावा, जहां लागू हो, मेरे द्वारा लेखकों के इनलाइन उद्धरणों को हाइपरलिंक में परिवर्तित करना। पहली बार

शुक्रवार, 17 अक्टूबर, 2025 को प्रकाशित