Искусственный интеллект в исследовательской деятельности и академическом письме: аналитический обзор направлений и ограничений применения
Автор: Кузьменко М.В.
Журнал: Непрерывное образование: XXI век @lll21-petrsu
Рубрика: Непрерывное образование в современном мире: методология исследования и проектирования
Статья в выпуске: 3 т.13, 2025 года.
Бесплатный доступ
Стремительное проникновение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферу научных исследований и академического письма обуславливает необходимость системного анализа их возможностей и ограничений. Целью данного аналитического обзора является определение ключевых направлений применения ИИ в научной работе (от генерации идей и планирования исследования до подготовки публикации) и выявление сопутствующих рисков, связанных с технологическим несовершенством инструментов ИИ. На основе анализа научных публикаций (2021‒2025) были выделены 7 ключевых направлений использования ИИ: 1) генерация идей и планирование; 2) поиск и обзор литературы; 3) анализ и статистическая обработка данных; 4) визуализация данных; 5) генерация, редактирование и рецензирование текста; 6) перевод текста; 7) распознавание и преобразование аудио- и рукописной информации в текст. Для каждого направления описаны функциональные возможности, а также выявлены характерные ограничения и риски, такие как «искусственные галлюцинации», проблема «черного ящика», риск непреднамеренного плагиата, игнорирование культурного контекста, зависимость от качества данных и др. Результаты обзора представляют значительный оптимизирующий потенциал ИИ для исследовательской деятельности, однако указывают на необходимость критического осмысления и постоянного контроля со стороны исследователя на всех этапах работы. Формулируются рекомендации по ответственному использованию ИИ, включая обязательное описание применяемых инструментов искусственного интеллекта в научных публикациях.
Искусственный интеллект, генеративный искусственный интеллект, нейросети, исследование, исследовательская работа, академическое письмо, научные статьи, генерация текста
Короткий адрес: https://sciup.org/147251745
IDR: 147251745 | УДК: 378 | DOI: 10.15393/j5.art.2025.10846
Artificial intelligence in research and academic writing: an analytical review of application domains and limitations
The rapid proliferation of artificial intelligence (AI) technologies into the domain of scientific research and academic writing necessitates a systematic analysis of their capabilities and limitations. This analytical review aims to identify key domains of AI application in scientific work ‒ from ideation and research planning to manuscript preparation ‒ and to determine the associated risks arising from the technological flaws of these tools. Based on a analysis of relevant scientific publications (2021–2025), seven core application domains were systematized: 1) ideation and planning; 2) literature search and review; 3) data analysis and statistical processing; 4) data visualization; 5) text drafting, editing, and reviewing; 6) text translation; and 7) speech and handwriting recognition and transcription. For each domain, functional capabilities are detailed, and characteristic limitations and risks are identified, including AI «hallucinations», the «black box» problem, the risk of unintentional plagiarism, disregard for cultural context, and data quality dependency, among others. The findings underscore the significant potential of AI to optimize research workflows, while emphasizing the critical need for researcher vigilance and continuous validation at all stages. Recommendations for the responsible use of AI are formulated, mandating the explicit disclosure of the artificial intelligence tools used in scientific publications, including their specifications and roles.
