Sztuczna inteligencja błyskawicznie zmienia nie tylko dziennikarstwo, edukację i biznes, ale także sam sposób, w jaki powstaje współczesna nauka.
Nowe badanie, opublikowane w sierpniu 2026 roku w serwisie arXiv, wykazało zdumiewającą tendencję: do końca 2025 roku oznaki wykorzystania dużych modeli językowych wykrywano w niemal dziewięciu na dziesięć artykułów biomedycznych.
Ważne jest jednak, aby zrozumieć kluczową kwestię: nie oznacza to, że 90% prac naukowych zostało w całości napisanych przez SI.
Chodzi o to, że sztuczna inteligencja coraz częściej pomaga autorom formułować, redagować i przeredagowywać poszczególne części tekstu.
Skala okazała się znacznie większa niż wcześniejsze szacunki
Badacze przeanalizowali pełne teksty artykułów biomedycznych z bazy PubMed Central.
Według ich oceny udział publikacji wykazujących oznaki wykorzystania LLM wyniósł około 52% w 2024 roku i wzrósł do około 77% w 2025 roku.
Z kolei do grudnia 2025 roku wskaźnik ten zbliżył się do 89%.
To znacznie więcej niż wcześniejsze szacunki, ponieważ dawniej naukowcy częściej analizowali jedynie streszczenia.
Gdy jednak zespół przyjrzał się pełnym artykułom, stało się jasne: wykorzystanie SI może być znacznie szersze, niż przypuszczano.
Gdzie SI występuje najczęściej
Najbardziej wyraźne ślady LLM badacze znajdowali w tych częściach artykułu, w których autor musi wyjaśniać, interpretować i formułować myśli.
Szczególnie często oznaki SI występowały we wstępach i dyskusjach.
Znacznie rzadziej — w sekcjach metod i wyników.
I jest to całkiem logiczne.
To właśnie wstęp i dyskusja wymagają dużej ilości spójnego tekstu, sformułowań, porównań z wcześniejszymi badaniami oraz wyjaśnienia znaczenia uzyskanych danych.
Oznacza to, że SI jest coraz częściej wykorzystywana jako swego rodzaju redaktor naukowy lub asystent stylistyczny.
Pojawia się jednak nowe ryzyko
Problem zaczyna się wtedy, gdy model językowy jest używany nie tylko do redagowania tekstu, ale także do opisywania faktycznych wyników.
LLM potrafią tworzyć bardzo przekonujące sformułowania, nawet gdy informacje są błędne.
Właśnie dlatego badacze są szczególnie zaniepokojeni wykorzystaniem SI w sekcjach Results.
Jeśli model zaczyna „wymyślać” dane, nie jest to już kwestia stylu — to potencjalne zagrożenie dla wiarygodności nauki.
Istnieje też inny problem.
Jeśli tysiące naukowców używają tych samych modeli, teksty naukowe mogą stopniowo stawać się do siebie podobne.
Identyczne konstrukcje językowe, te same sposoby wyjaśniania i te same schematy logiczne mogą rozprzestrzeniać się w literaturze znacznie szybciej niż wcześniej.
Naukowcy sami przyznają, że korzystają z SI
Skalę tego trendu potwierdzają również ankiety.
W 2025 roku około 71% badaczy przyznało, że korzysta ze sztucznej inteligencji jako pomocy przy pisaniu tekstów naukowych.
A rzeczywisty odsetek może być jeszcze wyższy.
Dla wielu naukowców, zwłaszcza tych, dla których język angielski nie jest językiem ojczystym, LLM stały się wygodnym narzędziem: pomagają poprawiać gramatykę, czynić tekst bardziej zrozumiałym i szybciej przygotowywać rękopisy do publikacji.
Dlatego społeczność naukowa raczej nie będzie już w stanie całkowicie zrezygnować z AI.
„Nie da się wcisnąć pasty do zębów z powrotem do tubki”
Jeden z badaczy, komentując sytuację, bardzo trafnie opisał to, co się dzieje:
„Pasta do zębów została już wyciśnięta z tubki i nie da się jej wcisnąć z powrotem”.
I to jest chyba najważniejsze.
Pytanie nie brzmi już, czy naukowcy będą korzystać z AI.
Korzystają już z niej masowo.
Teraz ważniejsze jest co innego: gdzie przebiega granica między pomocą w pisaniu tekstu a ingerencją w treść pracy naukowej.
Czy można poprosić model o poprawienie angielszczyzny?
Czy można przeredagować skomplikowany akapit?
Czy można pozwolić mu na interpretację wyników?
A na wygenerowanie części dyskusji?
Odpowiedzi na te pytania społeczność naukowa musi dopiero sformułować.
Nauka wkracza w nową erę
Jest jeszcze jedno ważne zastrzeżenie: badanie zostało jak dotąd opublikowane jako preprint i nie przeszło pełnej recenzji naukowej.
Dlatego liczby mogą jeszcze ulec zmianie.
Nawet jeśli ostateczne szacunki okażą się nieco niższe, ogólny trend jest już oczywisty.
AI staje się częścią pisarstwa naukowego – tak samo, jak kiedyś stały się nią komputery, wyszukiwarki i programy statystyczne.
I teraz główne pytanie nie brzmi już:
„Czy nauka pisze z pomocą AI?”
Raczej brzmi ono tak:
„Czy literatura naukowa zdoła zachować oryginalność, przejrzystość i wiarygodność, jeśli niemal każdy tekst przechodzi przez te same modele językowe?”
