Автоматизація vs дослідження: чому ШІ не напише за вас наукову роботу

Автоматизація vs дослідження: критичний погляд на використання ШІ в науці

Штучний інтелект дедалі активніше використовується в академічному середовищі — від підготовки текстів до аналізу наукових джерел. Для багатьох дослідників це виглядає як логічний крок до оптимізації наукової праці та зменшення навантаження.

Однак автоматизація тексту не дорівнює автоматизації наукового дослідження. У цій статті розглядається, чому згенерований ШІ текст не може замінити повноцінну наукову роботу, а також які методологічні ризики виникають у разі некритичного використання алгоритмів.

Сучасна наукова діяльність функціонує в умовах постійного перевантаження: зростаючі вимоги до кількості публікацій, робота з реферованими виданнями, дедлайни та адміністративний тиск. У цьому контексті ШІ сприймається як інструмент, здатний раціоналізувати процес написання наукових текстів.

Проте наукова цінність визначається не швидкістю створення тексту, а епістемологічною цінністю — способом отримання знання, обґрунтованістю методів і здатністю автора відповідати за зроблені висновки. Саме ця відмінність і лежить в основі критичного аналізу використання ШІ в науці.

ШІ може відтворювати структуру наукового мовлення, але він не бере участі в процесі формування знання. Саме тому те, що виглядає як оптимізація, насправді часто є спрощенням, яке зміщує фокус із дослідження на його зовнішню репрезентацію.

Ризик підміни дослідження текстом

Найбільш суттєвий ризик використання ШІ в науці полягає у підміні дослідницького процесу текстовою імітацією. У таких випадках наукова робота починає сприйматися як продукт, який можна «зібрати» з коректних формулювань, а не як результат тривалого аналітичного шляху.

Ця підміна особливо небезпечна з методологічної точки зору. Текст, створений або значною мірою сформований алгоритмом, може виглядати логічно впорядкованим, але при цьому не мати внутрішнього зв’язку між:

• постановкою проблеми;
• вибором методів;
• аналізом емпіричних даних;
• інтерпретацією результатів.

У результаті виникає ситуація, коли форма дослідження збережена, але його епістемологічна цінність суттєво знижена або відсутня взагалі. Такий текст не продукує нового знання і не витримує критичного аналізу, навіть якщо формально відповідає вимогам до структури наукової роботи.

Саме тому автоматизація в науці стає проблемою не тоді, коли використовується як інструмент, а тоді, коли починає замінювати дослідження його текстовим відображенням. У цьому випадку наукова діяльність редукується до риторики, а не пізнання, що є принципово неприйнятним для академічного середовища.

Методологічна слабкість текстів, створених ШІ

У контексті наукового пізнання ключовою проблемою використання штучного інтелекту є проблема «чорної скриньки». Під цим терміном у науці розуміють ситуацію, коли результат отримано, але шлях його формування неможливо прозоро реконструювати. Для наукового дослідження це критично, адже принцип відтворюваності передбачає можливість пояснити, за яких умов і на основі яких процедур були зроблені висновки.

Практичні наслідки проблеми «чорної скриньки» стають особливо очевидними на етапі захисту дисертації. Під час наукової дискусії опонент або член спеціалізованої ради може поставити, на перший погляд, просте запитання: «Чому ви обрали саме цей статистичний критерій або метод аналізу?»

Якщо методологічний розділ було згенеровано або суттєво доповнено штучним інтелектом, автор часто не здатен відтворити логіку цього вибору. У такому випадку стає очевидним, що рішення не є результатом власного дослідницького мислення. Це призводить до швидкого руйнування всієї наукової конструкції: від методології — до висновків.

Саме тому у контексті написання дисертації без ШІ прозорість методу та особисте розуміння кожного етапу дослідження є не формальною вимогою, а критичною умовою успішного захисту.

ШІ, на відміну від дослідника, не оперує методологічними рішеннями у класичному науковому сенсі. Його відповіді є результатом статистичного зіставлення мовних патернів, а не послідовного дослідницького процесу. У результаті виникає методологічний розрив між формально отриманим текстом і його епістемологічною цінністю.

Ключові методологічні відмінності між дослідженням і ШІ-генерацією

Ці відмінності пояснюють, чому тексти, створені ШІ, часто виглядають методологічно коректними, але не витримують глибшої експертної оцінки.

Формальне відтворення наукових шаблонів

Однією з найтиповіших ознак ШІ-текстів є формальне копіювання наукових шаблонів. Алгоритм добре відтворює структуру статті або дисертації, типові формулювання та стандартні переходи між розділами. Проте ця відповідність має декларативний характер.

Замість реального обґрунтування вибору методів або аналізу альтернатив, ШІ пропонує узагальнені формули, які виглядають нейтрально і безпечно. У таких текстах зазвичай бракує:

• методологічної рефлексії;
• авторських застережень щодо обмежень дослідження;
• логічного зв’язку між проблемою і способом її розв’язання.

Для рецензента це є сигналом того, що методологія була описана, але не застосована.

Імітація глибини без емпіричної основи

Ще однією методологічною пасткою є імітація аналітичної глибини. ШІ здатен створювати тексти, насичені термінами та узагальненнями, які на перший погляд справляють враження складного аналізу. Однак за цією мовною складністю часто не стоїть реальна робота з емпіричними даними.

У науковому дослідженні глибина визначається не стилістичною складністю, а:

• якістю зібраних даних;
• логікою їх аналізу;
• обґрунтованістю інтерпретацій.

Коли ж ці елементи замінюються текстовою імітацією, дослідження втрачає свою наукову сутність. Саме тут проблема «чорної скриньки» проявляється найгостріше: якщо неможливо пояснити, як саме отримано висновок, такий результат не може вважатися методологічно валідним — незалежно від якості викладу.

Необ’єктивність та нестабільність відповідей ШІ

Однією з принципових проблем використання штучного інтелекту в наукових дослідженнях є алгоритмічне упередження (algorithmic bias).

Алгоритмічне упередження (algorithmic bias) — це систематичне спотворення результатів, яке виникає тоді, коли алгоритми штучного інтелекту відтворюють або підсилюють перекоси, уже наявні в даних, на яких вони були навчені. Такі перекоси можуть мати культурний, соціальний, гендерний або науково-методологічний характер і не є результатом свідомого вибору, а наслідком статистичної природи навчання моделей.

Зокрема, йдеться про західноцентричні інтерпретації, домінування певних наукових шкіл або відтворення гендерних і соціальних стереотипів.

Для науки це створює серйозний ризик, адже об’єктивність дослідження передбачає критичну дистанцію до джерел і контекстів, з якими працює дослідник. ШІ ж не здійснює такого критичного аналізу — він відтворює ті патерни, які статистично переважають у навчальних даних. У результаті упередження не усуваються, а масштабуються та маскуються під нейтральність.

Алгоритмічне упередження проявляється не лише на теоретичному рівні, а й у цілком прикладних ситуаціях. Наприклад, мовні моделі, навчені переважно на англомовних наукових базах даних, можуть ігнорувати специфіку українського законодавства, освітніх стандартів або локального економічного контексту.

У результаті досліднику пропонуються «універсальні» методологічні рішення, які можуть бути непридатними або некоректними для української науки. Це особливо критично у сферах, де контекст відіграє визначальну роль: праві, економіці, публічному управлінні, педагогіці. Таким чином, алгоритмічне упередження не лише спотворює результати, а й створює ілюзію наукової об’єктивності там, де вона методологічно не забезпечена.

Ця проблема тісно пов’язана з нестабільністю відповідей. Висновки, сформульовані за допомогою ШІ, можуть істотно змінюватися залежно від контексту запиту, формулювання питання або навіть порядку поданих аргументів. Для наукового дослідження така залежність є неприйнятною, оскільки вона підриває сталість аргументації.

Іншими словами, ШІ:

• не гарантує однакових висновків за однакових вихідних умов;
• не фіксує дослідницьку позицію;
• не забезпечує внутрішньої логічної послідовності аргументації в межах одного дослідження.

Це означає, що текст може виглядати переконливо в одному варіанті, але втрачати логічну цілісність після незначних змін контексту — без пояснення причин такої трансформації.

Проблема перевірюваності результатів

У науковій методології перевірюваність є ключовою умовою валідності результатів. Дослідник має змогу пояснити, чому саме було отримано певний висновок, і надати іншим науковцям можливість відтворити або критично оцінити цей шлях.

Результати, сформовані за допомогою ШІ, часто не відповідають цій вимозі. Через поєднання алгоритмічного упередження, стохастичної природи генерації та відсутності прозорого механізму ухвалення «рішень», такі висновки складно або неможливо перевірити у класичному науковому сенсі.

У підсумку виникає методологічний парадокс: текст формально існує, аргументація подана, але наукова перевірка зводиться до оцінки форми, а не змісту. Для академічної науки це означає втрату контролю над якістю знання, що є принципово неприйнятним — незалежно від рівня технологічного розвитку.

Людський фактор у науці як критично важливий елемент

У науковому дослідженні людський фактор є не допоміжним, а визначальним елементом. Це пов’язано з тим, що наука передбачає не лише обробку інформації, а усвідомлене прийняття рішень, відповідальність за інтерпретацію результатів і готовність до публічної наукової дискусії.

Саме людський автор забезпечує ті компоненти, без яких дослідження втрачає епістемологічну цінність.

Ключові функції людського автора в науковому дослідженні

• Авторське мислення — формування власної дослідницької позиції, а не відтворення домінантних наративів.
• Методологічна відповідальність — усвідомлений вибір методів і визнання їхніх обмежень.
• Інтерпретація результатів — пояснення даних у межах наукового контексту, а не статистичне узагальнення.
• Академічна відповідальність — готовність відповідати за висновки під час рецензування та захисту.

Ці функції не можуть бути автоматизовані без втрати наукового змісту, оскільки вони передбачають суб’єктність і рефлексію.

Людина vs ШІ: роль у науковому пізнанні

Це порівняння чітко демонструє: ШІ може підтримувати дослідника технічно, але не здатен виконувати функцію автора.

Роль досвіду і наукової інтуїції

Окреме значення в науковій діяльності мають досвід і наукова інтуїція — чинники, які не зводяться до алгоритмів. Вони формуються поступово й проявляються в здатності дослідника:

• розпізнавати методологічні помилки;
• бачити нетипові або «незручні» результати;
• ставити під сумнів власні гіпотези;
• коригувати напрям дослідження в процесі роботи.

Наукова інтуїція не є протилежністю раціональності — вона є результатом накопиченого знання і практики. Саме вона дозволяє створювати нове знання, а не лише відтворювати вже наявне.

У сукупності авторське мислення, відповідальність, досвід і інтуїція формують те, що робить наукове дослідження методологічно валідним і епістемологічно цінним. Жодна автоматизована система не може замінити цей комплекс без радикального спрощення самої науки.

ШІ як допоміжний інструмент, а не заміна дослідника

У сучасній науковій практиці штучний інтелект доцільно розглядати не як автономного суб’єкта дослідження, а як технічний інструмент, що може підтримувати окремі етапи роботи дослідника. Такий підхід дозволяє використовувати потенціал ШІ без підміни наукового мислення автоматизованими рішеннями.

Ключовим питанням є не сам факт застосування ШІ, а контроль за межами його використання. Коли алгоритм виконує допоміжні функції — він знижує когнітивне навантаження і оптимізує робочі процеси. Коли ж йому делегують формування змісту, інтерпретацію даних або побудову аргументації, наукове дослідження втрачає свою епістемологічну цінність.

Саме тому в академічному середовищі дедалі чіткіше окреслюється розмежування між допустимим і проблемним використанням ШІ. Це розмежування не є технологічним, а методологічним.

Допустимі сценарії та критичні межі використання ШІ

Ця таблиця демонструє принципову межу: ШІ може допомагати з формою і організацією матеріалу, але не може бути джерелом знання або автором дослідницьких рішень.

Порада для авторів: Використовуйте ШІ як технічного асистента (коректора чи перекладача), але ніколи не довіряйте йому формулювання наукової новизни

Перехід цієї межі має не лише етичні, а й практичні наслідки. Тексти, у яких ШІ використовується для генерації змісту, швидко виявляються під час рецензування через логічні розриви, нестабільність аргументації та відсутність зв’язку між методами і висновками. Навіть за формальної коректності такі роботи не витримують експертної оцінки.

У підсумку ефективне використання ШІ в науці можливе лише за умови збереження авторського контролю над усіма ключовими елементами дослідження. Саме людський дослідник формує смисли, несе відповідальність за результати та забезпечує наукову валідність роботи. У цьому сенсі штучний інтелект є корисним рівно настільки, наскільки він залишається інструментом, а не заміною науковця.

Висновки

Спроби автоматизувати наукову діяльність через використання штучного інтелекту часто ґрунтуються на хибному припущенні, що наукову цінність можна масштабувати так само, як текстову продукцію. Проте наукове знання не є результатом обчислення, а формується в процесі дослідницького мислення, критичного аналізу та відповідального вибору методів і інтерпретацій.

Алгоритми здатні відтворювати структуру, стиль і навіть аргументацію, але вони не створюють епістемологічної цінності — тобто нового, обґрунтованого знання. Саме тому автоматизований текст може виглядати науково коректним, але не витримувати глибокої експертної оцінки. У науці масштабуються інструменти, але не масштабується мислення.

У цьому контексті майбутнє науки пов’язане не з делегуванням інтелектуальних функцій алгоритмам, а зі співпрацею між дослідником і технологіями. ШІ може знижувати технічне навантаження, пришвидшувати окремі процеси та допомагати з формою подачі матеріалу, однак ключові етапи — постановка проблеми, робота з емпіричними даними, інтерпретація результатів і захист висновків — залишаються сферою відповідальності людини.

Саме з такого розуміння наукової діяльності виходить “Дегрі Сервіс”. У роботі над науковими статтями, монографіями та дисертаціями компанія робить акцент не на автоматизації, а на людській експертизі, методологічній коректності та авторській відповідальності. Усі наукові роботи готуються реальними фахівцями з досвідом дослідницької діяльності, з урахуванням вимог спеціальностей, академічних стандартів і процедур рецензування.

У підсумку технології можуть бути корисними інструментами в науці, але лише за умови, що вони не підміняють сам процес пізнання. Науковий результат залишається цінним рівно настільки, наскільки за ним стоїть мислення, досвід і відповідальність автора, а не алгоритмічна імітація цих складових.