OpenAI والمجلات العلمية: أوراق الذكاء الاصطناعي تتحسن وتُثقل كاهل مراجعة الأقران

واجهت المجلات العلمية مشكلة جديدة: بدأ الذكاء الاصطناعي ينتج بالجملة أوراقًا لا تبدو سخيفة بشكل صارخ، بل معقولة تمامًا. ولهذا يقضي المحررون والمراجعون وقتًا متزايدًا في غربلة أعمال تبدو مقنعة لكنها لا تضيف إلا القليل من المعرفة الجديدة.

كيف لوحظ الارتفاع المفاجئ

بدأ الحديث عن المشكلة بصوت عالٍ بعد قصة غريبة تتعلق بعمل الباحث بيتر ديغن. فورقته المنشورة عام 2017 في التحليل الإحصائي للبيانات الوبائية ظلت سنوات تحصد عددًا اعتياديًا من الاستشهادات في الأوساط الأكاديمية، ثم بدأت فجأة تحصل على استشهادات جديدة كل بضعة أيام. وأظهر الفحص أنها تُستشهد بكثافة في أعمال جديدة مبنية على مجموعة البيانات المفتوحة Global Burden of Disease.

ومن الناحية الشكلية، كانت هذه دراسات عن مخاطر السكتة الدماغية والسرطان وسقوط كبار السن وعشرات الموضوعات الأخرى، لكنها في جوهرها تنويعات لا تنتهي على قالب واحد. وعثر ديغن على آثار هذا «المصنع» على GitHub وعلى المنصة الصينية Bilibili، حيث روّجت شركة من قوانغتشو لدروس في إعداد أوراق علمية قابلة للنشر في أقل من ساعتين باستخدام برنامجها الخاص ومساعدات الذكاء الاصطناعي. وكثيرًا ما احتوت هذه النصوص على أخطاء وتكلّف، لكنها لم تعد تبدو عبثية بقدر «نفايات» الذكاء الاصطناعي المبكرة.

وأصبحت غربلتها أصعب بكثير، فارتفع العبء على المجلات.

هذا عبء هائل على مراجعة الأقران (peer review) التي تعمل أصلًا على حافة طاقتها.

لماذا تتعثر المرشحات

كانت للأوراق المزورة أو المجمَّعة آليًا في السابق علامات واضحة: مراجع مختلقة، ورسوم توضيحية غريبة، وعبارات من قبيل ردود روبوتات الدردشة تسللت عن طريق الخطأ إلى النص النهائي. وكان الناشرون يخوضون أصلًا حربًا ضد paper mills، أي مصانع الأوراق شبه القانونية التي تبيع للمؤلفين منشورات لإضافة أسطر إلى سِيَرهم الذاتية. وقد ساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه المخططات في البداية على الالتفاف على أنظمة كشف الانتحال، لكنه كان يفضح نفسه بالهلوسات. أما الآن فقد اختفت شبكة الأمان هذه تقريبًا: صارت المخطوطات متماسكة ومنظمة بدقة ومتسقة الأسلوب.

ويشعر محررو المجلات بذلك أكثر من غيرهم. فقد قالت مارit مو-برايس، المحررة المسؤولة في Security Dialogue، إن عدد المخطوطات الواردة ارتفع بنحو 100 في المئة على أساس سنوي، وإن المشكلة الرئيسية أن شبه جميعها تبدو طبيعية للوهلة الأولى. وفي إحدى الحالات، مرت ورقة عبر عشرة محررين على الأقل وجولتين من المراجعة قبل أن يُكتشف مرجع معقول الشكل لكنه مختلق. ولم يعد يكفي الآن التحقق من وجود العمل المستشهد به، بل يجب أيضًا تقدير ما إذا كان خبير حقيقي سيختاره.

أين ينكسر النظام

لا تزيد المخاطر من مولِّدات القوالب وحدها، بل أيضًا من وكلاء علميين أكثر استقلالية. فقد أظهر باحثون في Carnegie Mellon أن هذه الأدوات قد تختلق بيانات أو تستخدم أساليب مشكوكًا فيها، بينما تبدو الورقة النهائية مصقولة. واختبر مات سبايك من University of Surrey أداة Prism على بيانات منشورة أصلًا عن نضج الباذنجان والفلفل. فاقترح النظام نهجًا إحصائيًا جديدًا، وجمّع في 25 دقيقة و50 ثانية ورقة كاملة بمخططات ومراجع صحيحة، وكانت جيدة بما يكفي ليُفاجأ بها علماء ذوو خبرة بشكل جدي.

• تسجّل المجلات ارتفاعًا في التدفق الوارد بنسبة 40–100 في المئة.
• ولإيجاد مراجعَين اثنين، يضطر المحررون في أحيان متزايدة إلى مراسلة 12–20 شخصًا.
• ويتلقى مموّلو المنح بالفعل سيلًا من الطلبات المعدّة بعناية لتطابق المعايير.
• وتقضي المؤتمرات وهيئات التحرير والمراجعون ساعات متزايدة في الفحص اليدوي لأعمال مشكوك في فائدتها.

ولا تقتصر المشكلة على جودة النماذج، بل ترتبط ببنية العلم نفسه. فمجلات الوصول المفتوح (open access) تربح من معالجة المخطوطات، ولا تزال الجامعات والصناديق تنظر إلى عدد المنشورات، ويعيش الباحثون وفق منطق publish or perish. وفي هذا السياق يتحول الذكاء الاصطناعي إلى آلة لتضخيم المقاييس. ووفق دراسة هذا العام نُشرت في Nature، ينتج العلماء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي ثلاثة أضعاف عدد الأوراق ويحصلون على استشهادات تقارب خمسة أضعاف. لكن مع نمو الإنتاجية يضيق التركيز أيضًا: فالنظام يدفع المؤلفين نحو موضوعات مرسومة جيدًا، حيث يسهل تركيب نتيجة أخرى قابلة للنشر.

ماذا يعني هذا

التهديد الرئيسي اليوم ليس أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل العلماء بالكامل، بل أنه يقوّض بالفعل المرشحات البشرية التي تقوم عليها الأوساط الأكاديمية. وإذا استمر قياس القيمة العلمية أساسًا بعدد الأوراق والاستشهادات، فلن تفعل النماذج سوى تسريع إنتاج أعمال تستهلك وقت الآخرين دون أن تدفع المعرفة إلى الأمام. وعليه، سيتعين على العلم تغيير طرق التحقق من الأصالة، وكذلك قواعد النجاح الأكاديمي نفسها.