Поздравляем всех читателей с началом нового академического года! В ближайшее время планируем вернуться к авторским материалам в канале. А пока представляем дайджест за август.
ИИ в науке
• В Nature появилась заметка об очередном исследовании использования ИИ в научных публикациях. Результаты впечатляют: почти 9 из 10 статей, опубликованных в декабре 2025 года и заархивированных PubMed, несут следы ИИ-редактирования. За весь 2025 год таких материалов набралось почти 77 %, против 52 % годом ранее. Заметим, что речь идет о наличии признаков AI-редактирования, а не о написании статей "с нуля".
• Anthropic представил MCP для науки: единый интерфейс для ИИ-агентов, который позволит последним подключаться к лабораторному оборудованию и фактически управлять проведением ряда экспериментов. Первые опыты не всегда были гладкими, но уже сейчас понятно, что первая новость дайджеста — далеко не предел перспектив использования ИИ в науке.
• Куда же без ИИ-оценки: вышла заметка и интервью с создателями инструмента QED Science, который направлен на отбор топ 1 % препринтов исключительно по их оригинальности и валидности. Пока декларируемая цель — помощь исследователям в оценке текущего прогресса, но сервис по сути автоматизирует процесс рецензирования.
• В продолжение: на The Scholarly Kitchen предлагают переосмыслить роль ИИ в рецензировании: прежняя дискуссия о внедрении нейросетей как «революционного или эволюционного» процесса является некорректной в новых реалиях — куда важнее, готово ли сообщество обсуждать и уточнять идеи публично, а не за закрытыми дверьми.
• Ну и еще один эксперимент с ИИ-агентами, описанный в Science, был посвящен проверке воспроизводимости результатов более 6 тысяч материалов, поданных на одну из ведущих конференций в области компьютерных наук: International Conference on Machine Learning. Судьёй выступала модель GLM-5.2, выносившая один из четырёх вердиктов: verified, falsified, toy, inconclusive. Из выборки в 2226 материалов почти половина поддалась верификации в том или ином виде.
Редакционная политика
• В Nature вышел большой репортаж, посвящённый «войне рецензирования»: недобросовестные исследователи оставляют однотипные и зачастую бесполезные отзывы — например, требуют сократить заключительную часть статьи или исправить грамматические ошибки, — сопровождая их просьбами процитировать коллег. Ситуация не только осложняет работу академических изданий, но и затрудняет процесс публикации для исследователей.
• В совсем свежей статье Scientometrics авторы эмпирически показывают, что заведомо лучшая индексация журналов Elsevier в Scopus приводит к ожидаемому результату: рейтинг топ-2 % влиятельных ученых от Дж. Ионнидиса оказывается смещен в пользу тех ученых, у которых больше статей в журналах… Elsevier.
• Вышло исследование реальной стоимости публикаций. На основе большой базы APC авторы сделали датасет, включающий 69 856 наблюдений по 12 540 журналам за 2019–2025 годы, а затем провели исследование глобальных расходов на публикацию статей в Open Access в 2025 году. Выяснилось, что при тратах в $3,7 млрд, более 85 % расходов приходится на несколько крупных издателей.
Наука в России
• Научные данные, собранные в России и СССР, планируют оцифровать для обучения ИИ. Таким образом, государственная система научно-технической информации (ГСНТИ), насчитывающая более 2 млрд единиц научной информации, может стать основой для развития отечественных моделей ИИ.
• Коллеги из ИСИЭЗ представили обзор исследований в области ИИ. На основе библиометрического анализа 180+ тысяч документов удалось проследить динамику и тематическую структуру исследований в области. Кажется, что без ИИ уже никуда и в нашей работе. Поэтому призываем следить за анонсами)