مع انتشار استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في البحث العلمي، شهدت عدد المنشورات العلمية نمواً متسارعاً، لكن جودة هذه الأبحاث لا تزال تواجه تباطؤاً مقلقًا. فبينما يُسهّل الذكاء الاصطناعي التوليد السريع للمحتوى، فإن هذا التسهيل لا يُترجم بالضرورة إلى تقدم حقيقي في المعرفة أو التفكير النقدي. أظهرت دراسات حديثة أن الباحثين الذين يستخدمون أدوات مثل جيميني أو تشات جي بي تي في كتابة أوراقهم العلمية يُنتجون عددًا أكبر من المنشورات مقارنة بأقرانهم الذين يعتمدون على المنهجيات التقليدية. ورغم هذا الارتفاع في الإنتاجية، فإن التقييمات المستقلة تشير إلى أن جودة المحتوى — بحسب معايير التأثير، الدقة، والابتكار — لم تتحسن، بل ظلت في مستويات ثابتة أو حتى تراجعت في بعض المجالات. السبب الرئيسي وراء هذا التناقض يكمن في طبيعة استخدام LLMs. فعندما يُستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة في صياغة النصوص أو توليد الأفكار الأولية، قد يُسرّع الباحثون من عملية الكتابة، لكنهم في المقابل قد يقللون من التفاعل العميق مع المادة، أو يتجاهلون التحقق من صحة المعلومات، أو يقللون من جهد التفكير النقدي. وبعض الباحثين يعتمدون على النماذج بشكل مفرط، حتى أن بعض المقالات تُكتب جزئيًا أو كليًا بواسطة الذكاء الاصطناعي دون مراجعة علمية دقيقة. أظهرت تحليلات لمنشورات في مجالات مثل الطب، والفيزياء، والعلوم الحاسوبية، أن المقالات التي استخدمت LLMs في صياغتها كانت أكثر عرضة لوجود أخطاء منطقية أو معلومات غير دقيقة، حتى في المراجعات التي تُجرى من قبل خبراء. كما لوحظ أن بعض الأوراق تُظهر نمطًا تكراريًا في الصياغة، وغيابًا للعمق التحليلي، ما يشير إلى نقص في التفكير المستقل. ومن بين المخاوف الكبيرة، تزايد انتشار ما يُعرف بـ"المنشورات المُضخّمة" — أي أوراق علمية تُنتج بسرعة وبكميات كبيرة، لكنها لا تضيف قيمة حقيقية للمعرفة. هذا الاتجاه يهدد مصداقية النشر العلمي، ويُعقد مهمة التمييز بين الأبحاث الموثوقة والمتناهية في الأهمية. في المقابل، هناك من يرى أن LLMs لا تُعدّ بالضرورة سببًا في تراجع الجودة، بل إن المشكلة تكمن في كيفية استخدامها. فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة قوية في توليد الفرضيات، أو تلخيص الأدبيات، أو مساعدة الباحثين في تحسين صياغة النتائج — بشرط أن يبقى الباحث في مركز عملية التفكير العلمي. التحدي الأكبر اليوم هو تطوير إرشادات واضحة حول استخدام LLMs في البحث العلمي، تُحدد حدود المساعدة، وتُشجع على الشفافية في الإفصاح عن مشاركة الذكاء الاصطناعي في إعداد المنشورات. كما تُعدّ التدريبات التي تُعزز المهارات العلمية الأساسية — مثل التفكير النقدي، وتحليل البيانات، وصياغة الأسئلة البحثية — أكثر أهمية من أي وقت مضى. في النهاية، لا يمكن للإنتاجية أن تُحلّ محل الجودة. فرغم أن LLMs قد تُضاعف عدد المقالات، فإن تقدّم العلم لا يقاس بكمية النصوص، بل بجودة الأفكار التي تُغيّر فهمنا للعالم.