Эта ситуация отражает более глубокую проблему, которая затрагивает всю академическую среду. Современные ИИ-модели обучаются на больших объемах данных, среди которых оказываются и ранее сгенерированные ИИ-материалы. Таким образом формируется порочный круг: ИИ создаёт научный контент, который используется для обучения нового ИИ, а затем уже новые модели генерируют ещё больше "синтетических" текстов.
Последствия такого цикла крайне опасны. Во-первых, качество научных публикаций постепенно снижается, поскольку синтетические тексты могут содержать ошибки, искажения или поверхностное понимание темы. Во-вторых, истинное академическое знание, основанное на тщательном исследовании и критическом мышлении, постепенно размывается. Это угрожает целостности научной среды и её способности развиваться.
Наш опыт показывает, что очень важно сохранять баланс между использованием ИИ как вспомогательного инструмента и соблюдением традиционных стандартов научной честности и качества. В противном случае существует риск утраты глубоких знаний и деградации научного дискурса уже в ближайшие годы.
Переводческие бюро и исследователи должны осознавать эту проблему и совместно искать пути её решения, чтобы сохранить подлинность и ценность научного знания в эпоху цифровых технологий.


