Recenti analisi linguistiche e statistiche condotte su articoli scientifici sollevano l'ipotesi che la tecnologia AI generativa sia sempre più utilizzata nella redazione di letteratura scientifica. Studi accademici indicano, infatti, una marcata crescita dell'impiego di questa tecnologia nell'ambito della scrittura di ricerche scientifiche.
Due importanti studi hanno messo in luce questa tendenza. La prima ricerca, condotta da Andrew Gray dell'University College di Londra, evidenzia come nel solo anno 2023, circa l'1% di tutti gli articoli pubblicati sia stato scritto, almeno in parte, tramite l'AI. Il secondo studio, proveniente da un team dell'Università di Stanford negli Stati Uniti, stima che questa percentuale possa variare dal 6,3% al 17,5%, a seconda dell'argomento trattato. Entrambi gli studi si sono concentrati sull'analisi di parole specifiche frequentemente utilizzate dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come ad esempio “intricate,” “pivotal,” e “meticulously." ("intricato”, “cruciale” e “meticolosamente”), al fine di tracciare il loro uso nel corso del tempo nella letteratura scientifica.
Gray ha osservato come l'uso di parole controllo quali "rosso", "conclusione" e "dopo" sia variato solo di qualche percentuale dal 2019 al 2023. Tuttavia, parole come "meticoloso", "commendevole" e "intricato" hanno visto un incremento rispettivamente del 59%, 83% e 117% nel solo anno post-2022, segnando quindi un marcato aumento nell'uso di terminologia prediletta dagli AI.
Da parte sua, la ricerca di Stanford ha rilevato aumenti significativi per termini come "reame", "mostrando", "intricato" e "cruciale", alcuni dei quali hanno visto un incremento dell'uso fino all'80% più rispetto ai due anni precedenti, evidenziando una notevole crescita nel loro utilizzo nella documentazione scientifica.
Il panorama disciplinare mostra come informatica e ingegneria elettrica siano i settori più propensi all'utilizzo di linguaggio AI, mentre settori come matematica, fisica e le pubblicazioni sulla rivista Nature registrano incrementi più moderati, variando tra il 5% e il 7,5%.
Gli autori dello studio di Stanford hanno inoltre notato come la pubblicazione di pre-print, la lavorazione in campi più affollati di ricerca, e la redazione di articoli più brevi siano fattori che sembrano incentivare l'uso dell'AI, suggerendo come la pressione verso una maggiore produttività possa fare leva sull'AI per aumentare l'output.
Una possibile futura controversia nella comunità scientifica
L'uso dell'AI come supporto nel processo di ricerca non è una novità, e molti ricercatori dichiarano apertamente di avvalersene per migliorare i risultati degli esperimenti. Tuttavia, il ricorso all'AI per la stesura di astratti e parti di articoli porta a una questione molto più complessa, dato che generalmente si presume che gli articoli scientifici siano frutto del lavoro umano. Alcuni editori considerano l'uso di LLM per la redazione di lavori scientifici come miscondotta scientifica.
L'impiego di modelli AI comporta rischi significativi, data la loro propensione a generare testi inaccurati — esattamente ciò che la letteratura scientifica mira ad evitare. Questi modelli possono persino inventare citazioni e fonti, un problema che ha recentemente creato difficoltà a due avvocati di New York per aver citato casi non esistenti suggeriti da ChatGPT.
