DI generuoti melagingi moksliniai darbai: grėsmė Lietuvai

Vytauto Didžiojo universiteto (VDU) Teisės fakulteto mokslininkai perspėja, kad dirbtinio intelekto (DI) kuriamus suklastotus mokslinius straipsnius atpažinti darosi vis sunkiau – jie imituoja recenzuotų publikacijų stilių, formatą ir citavimo schemas. Tokie darbai gali patekti į akademines paieškos sistemas, pavyzdžiui, „Google Scholar“, ir klaidinti tyrėjus, studentus bei plačiąją Lietuvos visuomenę. Tai kelia rimtą grėsmę šalies akademinei bendruomenei ir visuomenės pasitikėjimui mokslo literatūra.

Konferencija Vilniuje ir diskusija apie akademinę laisvę

VDU doc. dr. Aušrinė Pasvenskienė ir doc. dr. Tomas Berkmanas spalio 9–10 d. Lietuvos ir MIT bendroje konferencijoje „Žmogiškos ir daugiau nei žmogiškos ateitys“ pristatys pranešimą „Akademinė laisvė dirbtinio intelekto ir švietimo technologijų amžiuje“. VDU koordinuojamas konsorciumas subūrė pagrindinius Lietuvos universitetus ir įmones, įskaitant Kauno technologijos universitetą, Vilniaus universitetą bei Lietuvos energetikos institutą. Konferencijoje nagrinėjami klausimai aktualūs ir Lietuvos rinkai, kurioje vyksta atvira diskusija apie technologijų reguliavimą, etiką ir diegimą.

Kodėl tai svarbu Lietuvos kontekste?

Lietuvai, sparčiai diegiančiai technologijas, svarbu suprasti, kaip DI keičia akademinę ekosistemą. Lietuvos tyrėjams ir studentams DI įrankiai, įskaitant didžiuosius kalbos modelius (LLM), prieinami tiek kaip komerciniai sprendimai, tiek kaip atvirojo kodo projektai. Tačiau Lietuvoje vis dar trūksta vieningų gairių ir nacionalinio reguliavimo, kurie padėtų užtikrinti mokslinių duomenų kokybę bei apsaugoti intelektinės nuosavybės teises. Vilniaus, Kauno ir kitų miestų universitetai susiduria su augančia grėsme: netikri DI sukurti straipsniai gali paveikti grantų skirstymą, viešąsias diskusijas ir verslo sprendimus Lietuvos rinkoje.

Hibridinė grėsmė: DI kaip įrankis ir manipuliacijos priemonė

Doc. dr. T. Berkmanas pabrėžia, kad žmogaus ir mašinos intelektų konkurencija turi dvi puses. DI gali būti galingas pagalbininkas, didinantis produktyvumą, spartinantis literatūros apžvalgas ir duomenų analizę. Tačiau jei DI be kritinės žmogaus kontrolės pradės diktuoti tyrimų kryptis ir metodus, akademinė laisvė bei intelektinė autonomija neteks prasmės. Ypač didelė rizika kyla Lietuvoje, kur mažesnės institucijos gali neturėti pakankamai išteklių pažangioms techninėms priemonėms ir patikimumo tikrinimo procesams.

Praktiniai pavojai Lietuvos švietimui

Švietimo technologijų (EdTech) plėtra Lietuvoje keičia paskaitų rengimą ir dėstymo praktiką: standartizuota mokymo medžiaga bei DI generuojamos paskaitų santraukos gali suvienodinti turinį. Tai ypač pastebima Vilniuje ir Kaune, kur dauguma aukštųjų mokyklų aktyviai diegia nuotolinio mokymo sprendimus. Per didelė priklausomybė nuo DI įrankių, skirtų tekstams rengti, redaguoti ar cituoti, gali slopinti dėstytojų kūrybiškumą ir studentų kritinį mąstymą.

Produktų ir technologijų analizė: funkcijos ir palyginimai

DI įrankių rinka Lietuvoje siūlo tiek tarptautinius sprendimus (ChatGPT, Bard ir kt.), tiek vietinius produktus bei integracijas akademinėms sistemoms. Pagrindinės funkcijos, į kurias verta atkreipti dėmesį:

• Natūralios kalbos apdorojimas ir santraukų generavimas – spartesnė literatūros apžvalga;
• Citavimo ir šaltinių tikrinimo integracijos – automatinis nuorodų generavimas;
• Plagiato aptikimas ir sukčiavimo kontrolė – specializuotos DI priemonės, padedančios aptikti anomalijas publikacijose;
• Kalbos lokalizacija – ar įrankiai palaiko lietuvių kalbą, ar reikalingi vertimo sluoksniai.

Lyginant sprendimus, tarptautiniai LLM dažnai turi didesnę žinių bazę, tačiau vietiniai produktai Lietuvos rinkoje gali būti pranašesni privatumo ir teisinių reikalavimų požiūriu.

Privalumai ir panaudojimo atvejai

Atsakingai naudojamas DI Lietuvos universitetams ir verslui suteikia konkurencinį pranašumą: leidžia sparčiau analizuoti literatūrą, gerina mokymo medžiagos prieinamumą, automatizuoja duomenų apdorojimą ir padeda kurti naujas EdTech paslaugas studentams. Pavyzdžiui, Kaune vykdomose laboratorinėse analizėse ar Vilniuje vystomuose startuoliuose DI modeliai gali būti integruojami į tyrimų prototipavimo procesus. Lietuvos verslui DI padeda greičiau įvertinti mokslinių publikacijų patikimumą ir priimti pagrįstus investicinius sprendimus.

Rekomendacijos Lietuvos akademinei bendruomenei ir rinkai

1) Sukurti nacionalines DI naudojimo akademiniuose darbuose ir mokymo procese gaires. 2) Investuoti į plagiato ir anomalių publikacijų aptikimo įrankius Lietuvos universitetuose. 3) Skatinti DI įrankių lokalizaciją ir lietuviškų modelių kūrimą, kad būtų geriau atsižvelgiama į kalbinį bei kultūrinį kontekstą. 4) Ugdyti studentų ir visuomenės kritinį informacijos vertinimą – būtinos universitetų viešinimo kampanijos apie DI ribotumus.

Išvados

DI suteikia galingų galimybių Lietuvos mokslui ir švietimui, tačiau kartu kelia realią grėsmę, jei netikri DI generuoti tyrimai pateks į akademines duomenų bazes ir viešąją diskusiją. Lietuva turi aktyviai įsitraukti į reguliavimo ir technologinių sprendimų kūrimą, kad apsaugotų akademinį patikimumą ir skatintų atsakingą inovacijų diegimą. Registracija į konferenciją „Žmogiškos ir daugiau nei žmogiškos ateitys“ atvira – tai proga VDU, VU, KTU ir kitų institucijų atstovams aptarti nacionalinius sprendimus bei keistis gerąja praktika.