37 исследователей говорят, что наука должна прекратить писать статьи для людей и начать писать их для ИИ

Ключевые моменты

• В мае 2025 года 37 исследователей из примерно двух десятков университетов и технологических компаний опубликовали статью на ArXiv с призывом к отказу от традиционной научной статьи.
• В статье предлагается заменить её на «Agent-Native Research Artifact» (ARA) — формат, разработанный для того, чтобы агенты ИИ могли самостоятельно читать, воспроизводить и развивать исследования.
• Главный автор Цзячэнь Лю получила степень PhD по информатике в Мичиганском университете в 2025 году и стала соучредителем Agent Native Research Lab в Пало-Альто в мае 2025 года.
• По мнению авторов, стандартные статьи теряют примерно 80 процентов полезной информации от исходного исследования ещё до публикации.
• Лю говорит, что будущая система исследований только для ИИ может когда-нибудь достичь точки, когда ей больше не потребуется руководство человека.

Статья, опубликованная на ArXiv в мае, имеет намеренно провокационный заголовок: «The Last Human-Written Paper». 37 авторов, представляющих примерно две дюжины ведущих университетов и технологических компаний, утверждают, что научная статья, формат, изобретённый около 350 лет назад, больше не соответствует своему назначению. Не потому, что изменились учёные, а потому, что изменился ИИ.

Их аргумент, как сообщает IEEE Spectrum, выглядит следующим образом: агенты ИИ (программное обеспечение, способное самостоятельно выполнять многошаговые задачи, читая источники, проводя эксперименты и делая выводы) уже проводят серьёзную работу в научных лабораториях. Но традиционная статья, отполированное повествование, написанное для человека, — это ужасное руководство для машины.

Что на самом деле не так с научной статьёй?

Авторы определяют две основные проблемы. Во-первых, «налог на повествование». Готовая статья отражает примерно 20 процентов того, что на самом деле произошло во время исследования. Неудачные эксперименты, настройка параметров, тупиковые пути, на которые ушли недели, — всё исчезло. ИИ, пытающийся воспроизвести работу, сразу же натыкается на препятствие.

Во-вторых, «инженерный налог». Даже информация, которая попадает в статью, часто слишком расплывчата или неполна для того, чтобы на неё можно было действовать. Ключевые детали реализации опускаются или описываются языком, слишком двусмысленным для машины (или, честно говоря, для другого человека), чтобы надёжно следовать ему.

Их предложенное решение — ARA, сокращение от Agent-Native Research Artifact. Думайте о нём не как о документе, а скорее как о живом журнале. Встроенный инструмент под названием «Live Research Manager» автоматически наблюдает и записывает всё, что делает исследователь во время работы, поэтому ничего не теряется. Если вам всё ещё нужен традиционный PDF в конце, система может сгенерировать его из полной записи.

Разве ИИ не будет просто всё выдумывать?

Это очевидная озабоченность, и Лю относится к ней серьёзно. Большие языковые модели, технология ИИ, лежащая в основе таких инструментов, как ChatGPT и Claude, работают на основе вероятности, а не строгой логики, что означает, что они могут «галлюцинировать», с уверенностью утверждая вещи, которые просто неверны.

Ответ Лю заключается не в использовании второго ИИ для проверки первого. Вместо этого она создаёт то, что она называет формальной системой, используя нейросимволические методы — подход, который сочетает способность нейронной сети обрабатывать беспорядочную информацию из реального мира с жёсткими логическими правилами классических вычислений. Каждое утверждение в ARA должно быть выражаемо как математическая формула и доказуемо системой. Нет формулы — нет утверждения.

Это амбициозно. Это также, как она признаёт, всё ещё работа в процессе.

Что это значит для работающих учёных?

Для большинства исследователей прямо сейчас: немедленно ничего не меняется. ARA — это предложение, а не стандарт, который кто-либо уже принял. Но лежащее в основе напряжение реально и растёт. Исследования уже показывают, что инструменты ИИ могут повысить индивидуальную карьеру, при этом давая меньше действительно новых идей в целом по областям.

Лю заходит дальше, чем большинство. Она недавно написала статью под названием «The End of Human-in-the-Loop», утверждая, что наступит момент, когда ИИ впитает все знания опытных людей и больше не будет нуждаться в их руководстве. То, будет ли это звучать возбуждающе или тревожно, вероятно, зависит от вашего отношения к утренней чашке кофе.

Часто задаваемые вопросы

Могут ли учёные просто научить ИИ лучше читать обычные статьи?

Лю говорит, что более умный читатель — это не решение, потому что информации в статье никогда не было. Примерно 80 процентов процесса исследования, включая решения и неудачи, отбрасываются перед публикацией, поэтому нечего извлекать.

Доступна ли ARA для использования прямо сейчас?

Сама статья доступна онлайн в формате ARA в качестве демонстрации, а Agent Native Research Lab Лю — это ранний стартап, работающий над инструментарием. Никакого широко доступного продукта не существует.

Кто финансирует или поддерживает эту работу?

Лю стала соучредителем Agent Native Research Lab как стартапа в Пало-Альто в мае 2025 года. Исходное исследование проводилось как часть её работы над докторской диссертацией в Мичиганском университете, завершённой в 2025 году.