Кафедри у провідних американських університетах восени 2026 року одна за одною ухвалюють офіційні політики щодо генеративного ШІ в дослідницькій роботі — від дозволу використовувати мовні моделі для огляду літератури до вимоги позначати ШІ-згенеровані фрагменти в чернетках грантових заявок. За даними MIT Technology Review, науковці більше не сперечаються, чи використовувати інструменти на кшталт ChatGPT або Claude в роботі — питання перейшло у площину «як саме» і «з якими застереженнями».

Ще два роки тому типовою реакцією факультетів була заборона: студентам і аспірантам радили не чіпати ШІ біля тексту дисертації взагалі. Тепер маятник хитнувся в інший бік. Дослідники визнають, що великі мовні моделі економлять тижні роботи на пошуку релевантних джерел, форматуванні бібліографії чи первинному кодуванні аналізу даних — і замість заборони факультети пишуть детальні інструкції, де саме проходить межа між «інструментом» і «співавтором».

Це не суто американська історія: подібні дебати точаться і в європейських грантових радах, і в українських наукових установах, які поступово переписують вимоги до подачі статей. Але масштаб і швидкість, з якою американські дослідницькі університети формалізують правила, роблять цей кейс показовим для всієї глобальної науки.

Що саме дозволяють, а що досі забороняють ШІ в дослідженні?

Розмежування в нових політиках кафедр будується не навколо факту використання ШІ, а навколо ролі, яку модель відіграє в дослідницькому процесі. Універсальний принцип, що повторюється у більшості документів: модель може прискорювати рутинні операції, але не може ухвалювати дослідницькі рішення чи підміняти інтелектуальний внесок автора. На практиці це виглядає як триступенева шкала.

Чому рецензування опинилося в центрі суперечки?

Peer review — найвразливіша ланка цієї системи, бо саме туди дослідники завантажують чужі неопубліковані рукописи. Коли рецензент вставляє чернетку статті колеги в ChatGPT, щоб швидше написати відгук, текст потенційно потрапляє на сервери стороннього постачальника — а це пряме порушення конфіденційності, на якій тримається вся система наукового рецензування.

Схожа проблема даних виникає і на рівні тренувальних корпусів: подібно до того, як компанія FineBooks очищує архівний OCR-текст для навчання мовних моделей, наукові видавництва тепер змушені вирішувати, чи можна дозволяти тренувати такі самі моделі на архівах статей, які автори надсилали для рецензування в попередні роки. Межа між «читанням літератури» і «постачанням тренувальних даних конкурентам» стає дедалі розмитішою.

Кому нові правила створюють найбільший ризик?

Найбільше практичних наслідків відчувають три групи. По-перше, аспіранти та науковці, для яких англійська не рідна мова: вони отримують реальну користь від мовного редагування ШІ, але саме їхні тексти частіше помилково позначають детектори штучного походження тексту через рівномірніший синтаксис. По-друге, рецензенти видань з коротким циклом публікації — їм бракує часу перевіряти, чи не написав опонент відгук за допомогою моделі. По-третє, грантові офіси університетів, яким тепер доводиться аудитувати не лише результати досліджень, а й сам процес їх написання.

Що з цього випливає для AI-білдерів і науковців?

Оригінальна теза AiiN: суперечка навколо ШІ в науці — це не про заборону інструменту, а про перехід від контролю «результату» до контролю «процесу». Детектори ШІ-тексту статистично ненадійні і легко обходяться перефразуванням, тож університети, які роблять ставку саме на них, програють цю гонку наперед. Натомість реальний важіль — це вимога розкриття (disclosure) на кшталт декларацій про конфлікт інтересів: не «чи використав автор ШІ», а «де саме і як». Для розробників дослідницьких інструментів це відкриває окрему нішу — не детектори, а системи логування процесу роботи з моделлю, які можна долучити до заявки як доказ сумлінності.

Чи можна законно писати наукову статтю за допомогою ChatGPT або Claude?

Так, більшість університетів дозволяють використовувати мовні моделі для допоміжних завдань — редагування, перекладу, пошуку джерел — за умови, що це зазначено в розділі методології або подяках. Заборона стосується генерації самих наукових висновків, вигаданих даних чи посилань і приховування факту використання моделі від рецензентів.

Як рецензенти захищають конфіденційність рукописів від сторонніх ШІ-сервісів?

Дедалі більше видавництв прямо забороняють завантажувати неопубліковані рукописи в публічні чат-боти й вимагають використовувати лише внутрішні інструменти видавництва з контрактними гарантіями нерозголошення. Порушення цієї вимоги вже призводило до відкликання запрошень на рецензування в окремих журналів.

Чи існують надійні детектори ШІ-згенерованого наукового тексту?

Наразі ні: незалежні перевірки неодноразово показували, що комерційні детектори ШІ-тексту помиляються особливо часто на текстах нейтивних не-англомовних авторів, хибно позначаючи людський текст як згенерований. Через це провідні наукові видавництва обережно ставляться до таких інструментів і не приймають їхній висновок як єдиний доказ порушення академічної доброчесності.