Зарина Калиева 
Ожидается, что в 2025 году в ведущие научные базы данных Scopus и Web of Science поступит на индексацию около трех миллионов статей. Учитывая, что каждую из них рецензируют как минимум два эксперта, и еще примерно два миллиона статей проходят рецензирование, но получают отказ, общее число экспертных оценок в год достигнет колоссальной цифры — порядка десяти миллионов. Эта нагрузка на систему научного рецензирования будет только возрастать по мере развития биомедицинских исследований и увеличения количества рецензируемых журналов.
В связи с этим в авторитетном журнале Critical Care Medicine высказывается мнение, что будущее рецензирования научных работ должно быть связано с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Говард Баушнер, профессор педиатрии Медицинской школы Чобанян и Аведисян Бостонского университета и бывший главный редактор Journal of the American Medical Association, отмечает, что система экспертной оценки в биомедицинских журналах практически не менялась десятилетиями. Он признает, что оплата труда рецензентов могла бы стимулировать своевременное получение отзывов, но считает такой подход маловероятным в широких масштабах. Кроме того, у традиционного рецензирования есть хорошо известные ограничения.
Профессор Баушнер полагает, что процесс рецензирования должен включать начальный этап проверки с помощью ИИ. Это помогло бы редакторам принимать решения о том, какие статьи стоит отправлять на внешнюю экспертизу живым специалистам. Он напоминает о различных типах рецензирования — двойном слепом, одинарном слепом и открытом — и их ограничениях. В частности, он ссылается на одно из крупнейших исследований, сравнивавших двойное и одинарное слепое рецензирование. Результаты показали, что когда рецензенты знали имена авторов и их принадлежность (одинарное слепое рецензирование), они выставляли более высокие оценки работам из стран с высоким уровнем владения английским языком и высоким уровнем дохода. Это подтверждает давно известный факт: рецензенты могут быть предвзятыми.
Говард Баушнер допускает, что ИИ тоже может проявлять предвзятость, однако задается вопросом, будет ли эта предвзятость сильнее, чем у человека-рецензента. Он верит, что модели ИИ можно обучить игнорировать информацию об авторах и их происхождении. Он также указывает на успешный опыт нескольких независимых групп, которые уже предлагают услуги ИИ-рецензирования статей, в основном для авторов перед подачей рукописи в журнал. В одном из исследований авторы сочли обратную связь от модели GPT-4 более полезной, чем отзывы некоторых живых рецензентов.
Кроме того, Баушнер считает, что ИИ сможет эффективно проверять соответствие статьи принятым стандартам и руководствам по оформлению отчетности. Часто авторы указывают, что следовали этим требованиям по запросу журнала, но нет уверенности, что рецензенты действительно это проверяют. Также он предполагает, что ИИ может оказаться более эффективным инструментом для выявления мошеннических исследований, чем люди-эксперты.
Профессор Баушнер заключает, что поскольку технология ИИ постоянно совершенствуется, настало время внедрять новый подход к рецензированию — подход, который, вероятно, будет более эффективным и действенным.
