{"id":7893,"date":"2025-05-26T19:05:54","date_gmt":"2025-05-26T19:05:54","guid":{"rendered":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=7893"},"modified":"2025-05-26T19:05:54","modified_gmt":"2025-05-26T19:05:54","slug":"dyplom-z-chmury-czy-prace-pisane-przez-ai-to-przyszlosc-czy-upadek-nauki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2025\/05\/26\/dyplom-z-chmury-czy-prace-pisane-przez-ai-to-przyszlosc-czy-upadek-nauki\/","title":{"rendered":"Dyplom z chmury: Czy prace pisane przez AI to przysz\u0142o\u015b\u0107, czy upadek nauki?"},"content":{"rendered":"

Sztuczna inteligencja zmienia oblicze akademickiej uczciwo\u015bci. Tam, gdzie kiedy\u015b plagiat oznacza\u0142 dos\u0142owne kopiowanie cudzych prac, dzi\u015b mamy do czynienia z generatywn\u0105 imitacj\u0105 – zjawiskiem, w kt\u00f3rym teksty powstaj\u0105 przy pomocy algorytm\u00f3w, na bazie wzorc\u00f3w wyuczonych z milion\u00f3w dokument\u00f3w. Granica mi\u0119dzy oryginaln\u0105 tw\u00f3rczo\u015bci\u0105 a algorytmiczn\u0105 produkcj\u0105 staje si\u0119 coraz bardziej p\u0142ynna, a uczelnie, studenci i naukowcy staj\u0105 przed nowymi dylematami: jak oceni\u0107 autorstwo, co uzna\u0107 za nadu\u017cycie i gdzie przebiega linia mi\u0119dzy pomoc\u0105 a oszustwem?<\/strong><\/p>\n

Przedstawienie problemu<\/span><\/h2>\n

Ewolucja plagiatu: od kopiowania do generatywnej imitacji<\/strong><\/h3>\n

Plagiat, jako przyw\u0142aszczenie cudzej tw\u00f3rczo\u015bci, nie jest zjawiskiem nowym w \u015brodowisku akademickim. Ju\u017c w XVII wieku Galileusz oskar\u017ca\u0142 innych uczonych o wykorzystywanie jego idei bez przypisania, np. w sporach o pierwsze\u0144stwo odkry\u0107 astronomicznych, takich jak fazy Wenus czy ksi\u0119\u017cyce Jowisza. W tamtych czasach plagiat polega\u0142 g\u0142\u00f3wnie na dos\u0142ownym przepisywaniu tekst\u00f3w lub zaw\u0142aszczaniu koncepcji, co mo\u017cna by\u0142o stosunkowo \u0142atwo zweryfikowa\u0107 poprzez por\u00f3wnanie z istniej\u0105cymi \u017ar\u00f3d\u0142ami. Dzi\u015b jednak rewolucja technologiczna, szczeg\u00f3lnie rozw\u00f3j du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM), takich jak GPT-4, radykalnie zmieni\u0142a mechanizmy oszustw – zamiast kopiowania, mamy do czynienia z generatywn\u0105 imitacj\u0105, gdzie algorytmy tworz\u0105 teksty oryginalne w formie, lecz oparte na wzorcach wyuczonych z milion\u00f3w dokument\u00f3w. Wsp\u00f3\u0142czesne wyzwanie ilustruje badanie (Uchendu et al., 2023)<\/span>, w kt\u00f3rym teksty generowane przez GPT zmieszano z tekstami napisanymi przez ludzi. Badani, kt\u00f3rych celem by\u0142o wytypowanie tekst\u00f3w stworzony przez AI, osi\u0105gn\u0119li dok\u0142adno\u015b\u0107 na poziomie 54%, co pokazuje, jak trudne sta\u0142o si\u0119 odr\u00f3\u017cnienie ludzkiej kreatywno\u015bci od algorytmicznej produkcji.<\/span><\/p>\n

Ghostwriting jako zinstytucjonalizowane zjawisko<\/b><\/h3>\n

Wsp\u00f3\u0142czesny ghostwriting akademicki ewoluowa\u0142 od dorywczych us\u0142ug oferowanych przez pojedyncze osoby do zorganizowanego, globalnego przemys\u0142u. Badania <\/span>pokazuj\u0105, \u017ce rynek komercyjnego ghostwritingu osi\u0105gn\u0105\u0142 warto\u015b\u0107 1,3 miliarda dolar\u00f3w rocznie, a jego przedstawicielami s\u0105 platformy takie jak EduBirdie czy EssayShark, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 jako \u201elegalne\u201d firmy z pe\u0142nym zapleczem marketingowym i prawnym. Platformy te oferuj\u0105 nie tylko pisanie prac, ale tak\u017ce \u201ekorekt\u0119 AI-generated content\u201d – us\u0142ug\u0119, w kt\u00f3rej eksperci dostosowuj\u0105 teksty wygenerowane przez modele j\u0119zykowe do wymog\u00f3w konkretnych uczelni, usuwaj\u0105c charakterystyczne artefakty statystyczne. Powstaje pytanie: jak odr\u00f3\u017cni\u0107 prac\u0119 autorsk\u0105 od hybrydy ludzko-algorytmicznej?<\/span><\/p>\n

Status prawny i etyczny tre\u015bci generowanych przez AI<\/b><\/h3>\n

<\/b>Tre\u015bci tworzone przez modele j\u0119zykowe pozostaj\u0105 w szarej strefie zar\u00f3wno pod wzgl\u0119dem prawnym, jak i etycznym. W Stanach Zjednoczonych Urz\u0105d ds. Praw Autorskich w 2023 roku wyda\u0142 wytyczne, kt\u00f3re podkre\u015blaj\u0105, \u017ce prace w ca\u0142o\u015bci wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 nie kwalifikuj\u0105 si\u0119 do ochrony prawnoautorskiej, poniewa\u017c brak im elementu ludzkiej tw\u00f3rczo\u015bci. Jednak\u017ce, je\u015bli cz\u0142owiek wnosi istotny wk\u0142ad tw\u00f3rczy w proces tworzenia, taka praca mo\u017ce by\u0107 chroniona prawem autorskim<\/span>. Z perspektywy etycznej, wykorzystanie AI w tworzeniu tekst\u00f3w akademickich budzi powa\u017cne w\u0105tpliwo\u015bci dotycz\u0105ce autentyczno\u015bci i przejrzysto\u015bci procesu tworzenia wiedzy. Badania opublikowane w <\/span>Nature<\/span><\/i> wskazuj\u0105, \u017ce wielu autor\u00f3w nie ujawnia u\u017cycia narz\u0119dzi AI przy tworzeniu artyku\u0142\u00f3w naukowych, co podwa\u017ca wiarygodno\u015b\u0107 akademickiego dyskursu<\/span>. W odpowiedzi na te wyzwania, niekt\u00f3re czasopisma naukowe wprowadzi\u0142y polityki zakazuj\u0105ce u\u017cycia AI w tworzeniu tekst\u00f3w bez odpowiedniego ujawnienia, uznaj\u0105c takie praktyki za potencjalne naruszenie etyki naukowej<\/span>. Mimo tych inicjatyw, brak jednolitych regulacji w \u015brodowisku akademickim prowadzi do rozbie\u017cno\u015bci w ocenie, czy korzystanie z AI stanowi pomoc naukow\u0105, czy ju\u017c nadu\u017cycie. Dodatkowo, badania wykaza\u0142y, \u017ce u\u017cytkownicy AI cz\u0119sto nie postrzegaj\u0105 siebie jako autor\u00f3w wygenerowanych tre\u015bci, co prowadzi do zjawiska okre\u015blanego jako „efekt ghostwritera AI”, gdzie brak jest jasno\u015bci co do odpowiedzialno\u015bci za stworzon\u0105 tre\u015b\u0107 (Draxler et al., 2024)<\/span>.<\/span><\/p>\n

Pozytywne zastosowania sztucznej inteligencji w nauce<\/span><\/h2>\n

Spojrzenie cybernetycznym okiem na problemy naukowe<\/strong><\/h3>\n

W ostatnich latach obserwujemy fascynuj\u0105ce po\u0142\u0105czenie tradycyjnych metod matematycznych z uczeniem maszynowym (ML) w podejmowaniu jednych z najtrudniejszych problem\u00f3w matematyki i fizyki. Przyk\u0142adem tego jest d\u0105\u017cenie do dowodu wyst\u0105pienia osobliwo\u015bci (tzw. \u201eblowup\u201d) w sko\u0144czonym czasie dla r\u00f3wna\u0144 Eulera opisuj\u0105cych przep\u0142ywy nie\u015bci\u015bliwe – to jedno z najstarszych wyzwa\u0144 w dynamice p\u0142yn\u00f3w. Wcze\u015bniejsze symulacje numeryczne, m.in. Lou i Hou z 2014 roku, sugerowa\u0142y istnienie samopodobnych rozwi\u0105za\u0144 prowadz\u0105cych do osobliwo\u015bci, jednak brakowa\u0142o im rygoru niezb\u0119dnego do formalnego dowodu. W 2022 roku pojawi\u0142y si\u0119 dwa niezale\u017cne podej\u015bcia, kt\u00f3re znacz\u0105co posun\u0119\u0142y problem do przodu: pierwsze, autorstwa Chen i Hou, wykorzystywa\u0142o klasyczne metody numerycznego rozwi\u0105zywania r\u00f3wna\u0144 r\u00f3\u017cniczkowych cz\u0105stkowych, a drugie – nieco wcze\u015bniejsze (Wang et al., 2023) –<\/span>\u00a0opiera\u0142o si\u0119 na fizycznie inspirowanej sieci neuronowej (PINN). Szczeg\u00f3lnie istotne by\u0142o to, \u017ce podej\u015bcie Chen-Hou pozwoli\u0142o – z u\u017cyciem wspomagania komputerowego – przeprowadzi\u0107 rygorystyczn\u0105 analiz\u0119 stabilno\u015bci w samopodobnych wsp\u00f3\u0142rz\u0119dnych, co doprowadzi\u0142o do pierwszego \u015bcis\u0142ego dowodu wyst\u0105pienia osobliwo\u015bci w sko\u0144czonym czasie dla g\u0142adkich rozwi\u0105za\u0144 r\u00f3wna\u0144 Eulera poza cylindryczn\u0105 domen\u0105.<\/span><\/p>\n

R\u00f3wnolegle do post\u0119p\u00f3w w analizie r\u00f3wna\u0144 p\u0142yn\u00f3w, dosz\u0142o do prze\u0142omowego po\u0142\u0105czenia uczenia maszynowego z ludzk\u0105 intuicj\u0105 matematyczn\u0105 w teorii w\u0119z\u0142\u00f3w. W badaniu (Davies et al., 2024<\/span>) przeszkolono sie\u0107 neuronow\u0105 na ogromnej bazie danych zawieraj\u0105cej ponad dwa miliony w\u0119z\u0142\u00f3w, by odkry\u0107 nieoczywist\u0105 relacj\u0119 pomi\u0119dzy hiperbolicznymi niezmiennikami w\u0119z\u0142\u00f3w (zbiorami liczb rzeczywistych i zespolonych) a sygnatur\u0105 w\u0119z\u0142a (liczb\u0105 ca\u0142kowit\u0105). Co istotne, to odkrycie nie by\u0142o wcze\u015bniej przewidziane przez \u017cadn\u0105 istniej\u0105c\u0105 teori\u0119 matematyczn\u0105. Cho\u0107 pocz\u0105tkowy model sieci dzia\u0142a\u0142 jak \u201eczarna skrzynka\u201d, zastosowanie analizy wra\u017cliwo\u015bci pozwoli\u0142o badaczom zidentyfikowa\u0107 jedynie trzy niezmienniki, kt\u00f3re mia\u0142y istotny wp\u0142yw na wynik predykcji. To z kolei umo\u017cliwi\u0142o wizualn\u0105 analiz\u0119 zale\u017cno\u015bci, prowadz\u0105c\u0105 do sformu\u0142owania nowej hipotezy. Co prawda pierwsza wersja przypuszczenia zosta\u0142a obalona przez kolejne obliczenia, jednak doprowadzi\u0142o to do zmodyfikowanej wersji hipotezy, kt\u00f3r\u0105 ostatecznie uda\u0142o si\u0119 dowie\u015b\u0107 w spos\u00f3b rygorystyczny. Przypadek ten \u015bwietnie ilustruje, jak synergia mi\u0119dzy uczeniem maszynowym a tradycyjn\u0105 matematyk\u0105 mo\u017ce prowadzi\u0107 do odkry\u0107 w tak abstrakcyjnych dziedzinach jak teoria w\u0119z\u0142\u00f3w.<\/span><\/p>\n

Terence Tao, jeden z najwybitniejszych wsp\u00f3\u0142czesnych matematyk\u00f3w, wyra\u017ca wobec tego rodzaju zjawisk ostro\u017cny, ale konstruktywny optymizm. W wywiadzie dla <\/span>Scientific American<\/span><\/i>\u00a0por\u00f3wna\u0142 AI do \u201ewsp\u00f3\u0142pilota\u201d matematyka – narz\u0119dzia, kt\u00f3re nie zast\u0119puje badacza, ale wspiera go w mniej tw\u00f3rczych, technicznych aspektach pracy. Dzi\u0119ki narz\u0119dziom takim jak automatyczne sprawdzacze dowod\u00f3w czy zaawansowane modele j\u0119zykowe, matematycy mog\u0105 skupi\u0107 si\u0119 na bardziej abstrakcyjnych i kreatywnych zadaniach. Tao podkre\u015bla, \u017ce AI mo\u017ce by\u0107 szczeg\u00f3lnie przydatna w analizie du\u017cych zbior\u00f3w danych, generowaniu hipotez, eksploracji przypadk\u00f3w granicznych oraz wspomaganiu dowod\u00f3w formalnych, ale nie jest w stanie zast\u0105pi\u0107 ludzkiej intuicji, g\u0142\u0119bokiego zrozumienia ani tw\u00f3rczej innowacyjno\u015bci – kt\u00f3re pozostaj\u0105 kluczowymi elementami dzia\u0142alno\u015bci matematycznej.\u00a0<\/span><\/p>\n

W rozmowie z <\/span>The Atlantic<\/span><\/i> Tao wskaza\u0142 r\u00f3wnie\u017c na ograniczenia wczesnych modeli AI, takich jak GPT-3, kt\u00f3re mimo \u017ce potrafi\u0142y generowa\u0107 poprawnie brzmi\u0105ce teksty matematyczne, nie wykazywa\u0142y g\u0142\u0119bi intelektualnej. Natomiast nowsze systemy, jak modele serii o1, wykazuj\u0105 znacznie wi\u0119ksze mo\u017cliwo\u015bci w zakresie logicznego rozumowania i precyzji. Przyk\u0142adowo GPT-4 jest w stanie przeprowadzi\u0107 dow\u00f3d dla problemu z Mi\u0119dzynarodowej Olimpiady Matematycznej 2022<\/span>.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Zastosowanie AI w dowodach matematycznych mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c zaobserwowa\u0107 bezpo\u015brednio na przyk\u0142adach praktycznych – chocia\u017cby w materia\u0142ach udost\u0119pnianych przez samego Tao na jego kanale YouTube, gdzie pokazuje, jak wykorzystywa\u0107 modele AI do wspomagania pracy badawczej. <\/span><\/p>\n