În noul paradigm al publicării, IA este indispensabilă

Modelele tradiționale de publicare se reformează rapid pe măsură ce sprijinul tot mai mare pentru acces deschis continuă să crească. Anul trecut, depunerile au crescut cu 30%, potrivit Springer Nature. Dar această cerere se dovedește a fi o sabie cu două tăișuri, deoarece articolele retrase au atins un record istoric în ultimul deceniu, iar jurnalele sunt copleșite de articole generate de IA și cercetări fabricate.

În mod natural, aceasta creează blocaje care afectează editorii, cercetătorii și recenzorii. Publicațiile se luptă să respecte calendarul editorial deoarece recenzorii se grăbesc să evalueze lucrările, iar autorii așteaptă luni, dacă nu ani, pentru a fi publicați. Modelul actual de evaluare prin colegi nu a fost niciodată conceput să susțină această scară de cerere.

În acest context, este esențial să recunoaștem rolul IA ca instrument de sprijin crucial pentru consolidarea proceselor de evaluare prin colegi existente și pentru a ajuta industria să depășească cele mai mari obstacole.

De ce procesele tradiționale se prăbușesc

Evaluarea prin colegi este muncă neplătită. Recenzorii își oferă timpul în semn de bunăvoință comunităților academice și științifice. Cerințele sunt ridicate, iar recompensele sunt mai puțin atractive, având în vedere presiunile în creștere. Din cauza cererii în creștere și a tensiunilor excesive, tot mai puțini recenzori acceptă invitațiile de a evalua lucrări. În plus, găsirea recenzorilor reprezintă o provocare tot mai mare pentru editori, ceea ce agravează întârzierile și prelungește termenele de publicare.

În același timp, academicienii se confruntă cu un mediu de tip „publică sau pierde”. Pentru a progresa profesional, li se cere să aibă lucrări publicate într-un peisaj tot mai aglomerat. Aceasta este o așteptare universală la nivel mondial, iar presiunea de a ieși în evidență în mijlocul zgomotului se adaugă tensiunii de a satisface cererea rezultată. Acești factori stau la baza crizei evaluării prin colegi, unde sistemul actual, în forma sa actuală, nu este sustenabil.

Pentru a clarifica, instrumentele IA nu ar trebui adoptate în procesul de evaluare prin colegi pentru a înlocui judecata umană, ci pentru a o consolida. Autorii și editorii se așteaptă la un anumit nivel de respect și dedicare în procesul de revizie, așa cum se acordă cercetării.

Totuși, greșelile mici pot trece cu ușurință neobservate, în special când recenzorii se grăbesc să revizuiască un număr mare de lucrări. Pentru a ilustra, un studiu a constatat că în 2020, peste 100 de milioane de ore – echivalentul a 15.000 de ani – au fost petrecute în revizii globale prin colegi.

Totuși, acest lucru nu transformă aceste erori într-o normă acceptabilă. Ceea ce poate părea o neglijență nesemnificativă, cum ar fi o mică eroare în date, poate afecta percepția cititorilor asupra calității cercetării.

IA ca instrument de sprijin, nu ca înlocuitor

Instrumentele IA semnalează greșelile subtile care altfel ar putea fi trecute cu vederea. Erorile de citare, omisiunile de date și suprapunerile potențiale cu literatura existentă sunt doar câteva exemple de erori mici, dar semnificative, pe care recenzorii le pot rata.

Aceste instrumente sunt concepute pentru a gestiona sarcini cu risc scăzut, astfel încât recenzorii să se poată concentra pe aspectele mai avansate ale editării, cum ar fi analiza de expert și evaluarea contextuală. Un instrument este limitat la datele cu care este alimentat, dar un recenzor uman cu expertiză specializată poate contextualiza cercetarea la un nivel mult mai larg și informat. În plus, un algoritm nu poate înlocui raționamentul subtil al experților din domeniu, nici nu ar trebui să o facă. Totuși, poate ușura unele dintre sarcinile cu impact redus pe care le întâmpină.

IA poate ajuta recenzorii să ofere feedback mai clar și mai perspicace, dar numai atunci când este utilizată cu înțelepciune. Poate asista la confirmarea citărilor, la evidențierea problemelor metodologice, la detectarea datelor absente și la identificarea similitudinilor cu cercetările publicate anterior. Un alt motiv pentru care atrage recenzorii este potențialul căutării alimentate de IA de a-i ajuta să rămână la curent cu noi cunoștințe.

Cu toate acestea, liderii din industrie, cum ar fi editorii seniori de la Elsevier, susțin importanța echilibrului. Ei îl consideră un instrument util pentru îmbunătățirea calității reviziei, dar numai atunci când este aplicat etic și întotdeauna sub supraveghere umană.

Abordarea implicațiilor mai largi ale adoptării IA

Îngrijorările abundă în rândul comunității academice. Recent, cercetătorii au constatat că fluxul de depuneri post-ChatGPT a crescut cu 42%, dar calitatea scrierii a suferit din păcate. Același studiu a semnalat, de asemenea, îngrijorări privind modul în care IA este utilizată pentru a informa deciziile editoriale atunci când este folosită în reviziile prin colegi.

În plus, ghidurile și reglementările încă încearcă să țină pasul cu tehnologia pentru a asigura că instrumentele sunt utilizate etic și cu moderație. Atât indivizii, cât și publicațiile trebuie să înțeleagă riscurile asociate. Abuzul acestor instrumente garantează apariția părtinirii, halucinațiilor, concluziilor incorecte și a percepțiilor false.

Comunitatea de publicare academică este, de asemenea, preocupată de confidențialitate și intimitate. Autorii tind să se simtă inconfortabil când instrumentele externe sunt integrate în procesul de revizie, în special în situații în care cercetarea conține date sensibile. Această anxietate legată de eventuale scurgeri este de înțeles având în vedere cantitatea de timp și efort pe care autorii le dedică cercetării lor.

Pentru aceste motive, percepțiile asupra IA în procesul de revizuire sunt destul de slabe. O cercetare comună a KPMG și a Universității din Melbourne a constatat că 46% dintre oameni sunt dispuși să aibă încredere în IA. Această investigație a relevat, de asemenea, că o majoritate covârșitoare (70%) consideră că reglementarea este necesară.

Aceste aspecte trebuie abordate, iar acest lucru necesită instruire și transparență privind modul în care IA este aplicată, indiferent de măsura în care este utilizată în revizuirile de tip peer review. Oricine folosește IA în procesul de revizuire trebuie să înțeleagă cele mai bune practici și să aplice gândirea critică pe tot parcursul. Recenzorii și echipele de publicare vor trebui să își dezvolte competențele în IA și alfabetizarea datelor, ceea ce include capacitatea de a interpreta comportamentul modelului, de a recunoaște limitările și de a atenua riscuri precum halucinațiile.

Transparența este fundamentală pentru strategiile de adoptare, iar publicațiile și recenzorii trebuie să fie pregătiți să clarifice și să justifice utilizarea IA. Audituri periodice pot ajuta la confirmarea preciziei și fiabilității. De asemenea, este crucial ca publicațiile să specifice cum sunt antrenate modelele și ce date le ghidează. În mediul academic, autorii trebuie să demonstreze întotdeauna metodele de cercetare și raționamentul lor. Același nivel de divulgare ar trebui să se aplice și utilizării IA.

Securitatea acestor instrumente nu poate fi ignorată. Criptarea datelor adaugă un strat esențial de protecție cibernetică împotriva amenințărilor terțe, cum ar fi posibilele încercări de hacking. Din nou, auditurile reprezintă o parte vitală a consolidării securității, deoarece sunt concepute să identifice eventualele puncte nevăzute înainte ca acestea să cauzeze daune.

Industria se află la o răscruce, alegând fie să respingă tehnologia pentru a rămâne la modelele tradiționale de evaluare a cercetării, fie să o adopte. Prima opțiune înseamnă că este doar o chestiune de timp până când procesul se va prăbuși sub presiunea cererii. A doua, totuși, împuternicește și permite editorilor și recenzorilor nu doar să țină pasul, ci să rămână în fruntea cererii în creștere.