مراجعون ذكاء اصطناعي يدخلون عالم النشر العلمي — والمجتمع العلمي لم يPrepare بعد مواقع المخطوطات المسبقة (preprint) كانت دائمًا وسيلة سريعة ومرنة مقارنة بالنشر الأكاديمي التقليدي البطيء، وتمكّن من تجربة مبتكرة بسرعة. والتجربة الأحدث من منظمة openRxiv في نيويورك، التي تدير منصتي bioRxiv وmedRxiv، قد تكون الأشد تحدّيًا حتى الآن. في الشهر الماضي، أعلنت openRxiv عن دمج أداة مراجعة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في منصاتها، مبنية على تقنية من شركة q.e.d Science الإسرائيلية في تل أبيب. تُقدّم الأداة ملاحظات تلقائية من الذكاء الاصطناعي على المخطوطات الطبية والبيولوجية خلال 30 دقيقة كأقصى حد، وتقيّم الأصالة، وتحدد الفجوات المنطقية، وتقترح تحسينات في التصميم التجريبي أو صياغة النص. جاذبية مُراجع ذكاء اصطناعي لا تُستهان بها. لكل عالم عانى من انتظار شهور لردّ من مراجع، أو تأويل تعليق ساخر من "المراجع #2"، يبدو بديل خوارزمي كحلٍّ مثالي لتعزيز كفاءة النشر العلمي. نماذج لغة كبيرة (LLMs) يمكنها تقديم ملاحظات في ثوانٍ، وبدون تضارب مصالح. لكن الفرق الجوهري بين الكفاءة والصواب يظل حاسمًا. مع تبنّي العلماء للذكاء الاصطناعي، يجب ألا نحلّ مشكلة لوجستية بخلق مشكلة فكرية. الاستعراض العلمي يخدم قَصدين. أولاً، التحقق من صحة الأبحاث الروتينية — الدراسات الدقيقة التي تختبر توقعات أو تملأ فجوات فهم. وثانيًا، التمييز بين الاكتشافات النادرة التي تطرح نتائج غير متوقعة أو تتحدى الأطر المعمول بها، من خلال تقييم ما إذا كانت القواعد ما زالت سارية، وليس فقط ما إذا كانت مُطبّقة. البشر، في المبدأ، قادرون على أداء كلا المهمتين. لكن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون كذلك. يمكن لـ LLMs التحقق من الإحصائيات، وتحديد التزوير، وتأكيد الاقتباسات — مساهمة قد تكون مُحَوِّلة. إذا تمّ تفويض المهام الروتينية للآلة، يُمكن تحرير الانتباه البشري — المورد الأغلى في العلم — للاهتمام بالجوانب الأهم. لكن للذكاء الاصطناعي حدوده أيضًا. الاعتماد المفرط على مُراجع آلي قد يحوّله إلى عبء بدلًا من مساعدة. وقد وُجِد أن بعض العلماء يخفي نصوصًا داخل أوراقهم لخداع مراجعات الذكاء الاصطناعي. أول التحديات: الانزياح نحو المتوسط. المراجعة البشرية، في الممارسة، تُعدّ عينة إحصائية: عادةً ثلاثة خبراء يقدّمون تقييمات متنوعة، ويحاول المحرر التوصل إلى تقارب. أما الذكاء الاصطناعي، فيُلخّص كل هذا في تقييم وحيد — متوسط رأي المراجع. دراسة أجريت عام 2024 باستخدام GPT-4 أثبتت أن النموذج كان ممتازًا في التنبؤ بما سيقوله المراجعون بشكل متوسط (W. Liang et al., NEJM AI, https://doi.org/g88s5h). لكن هذا لا يكفي. لأن المراجعة الحقيقية لا تقتصر على التنبؤ بالرأي المتوسط، بل تتطلب تقييمًا ناقدًا، ورؤية مُميزة، وشجاعة لتحدي المفاهيم السائدة. والذكاء الاصطناعي، حتى المتقدم منه، لا يمتلك هذه الصفات. وهو لا يفهم السياق، ولا يملك الحدس العلمي، ولا يمكنه أن يُفاجئ بالرؤية الجديدة. إذا لم نُدرك ذلك، قد نُصبح ضحايا لسرعة النشر دون جودة، ونُقدّم أبحاثًا تبدو منظمة، لكنها لا تُحدث فرقًا. الذكاء الاصطناعي قد يكون أداة قوية، لكنه ليس بديلًا عن الحكمة البشرية في العلم.
أعلنت منصة openRxiv، المنظمة غير الربحية التي تدير مختبرات النشر المسبق bioRxiv وmedRxiv في نيويورك، عن تجربة جريئة تُعدّ الأبرز حتى الآن في مجال النشر العلمي: دمج أداة مراجعة تُعتمد على الذكاء الاصطناعي في منصاتها. هذه الأداة، التي طوّرها شركة q.e.d Science الإسرائيلية في تل أبيب، تقدم تغذية راجعة آلية على الأوراق البحثية في مجالات الطب الحيوي خلال دقائق معدودة، وتقيّم الأصالة، وتُحدد الثغرات المنطقية، وتقترح تحسينات على النص أو إجراء تجارب إضافية. الجاذبية واضحة: لكل باحث عانى من تأخير شهور في انتظار ردّ المراجعين، أو من تعليقات ساخرة أو غير مفهومة من "المراجع رقم اثنين"، يبدو أن خيار الذكاء الاصطناعي هو الحل الأمثل للسرعة والكفاءة. النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) يمكنها تقديم ملاحظات في ثوانٍ، وبدون تضارب مصالح، مما يفتح بابًا لتحسين جودة التقييم العلمي. لكن السرعة لا تعني الصواب. هناك فرق جوهري بين العملية الفعّالة والعملية الصائبة. إن المراجعة العلمية لا تقتصر على التحقق من الدقة الإجرائية، بل تمتد إلى التقييم العميق للإسهام العلمي الحقيقي، سواء في التأكيد على نتائج متوقعة أو في التصدي لنتائج غير متوقعة تُشكّك في النماذج الحالية. هذا النوع من التقييم يتطلب فهمًا ناقدًا، وتقديرًا للسياق، وحنكة تتجاوز التحليل الآلي. البشر، على الرغم من تفاوت جودتهم، قادرون، في المبدأ، على أداء كلا الوظيفتين. أما الذكاء الاصطناعي، فربما لا يملك القدرة على التمييز بين التكملة المنهجية والانفراجة العلمية. يمكنه فحص الإحصائيات، وتحديد التزوير، وتوثيق المراجع — مهارات قد تُحدث ثورة في تقييم الأبحاث الروتينية. وبهذا، يمكن تحرير جهود الباحثين البشر لتركيزها على الأفكار المبتكرة، التي تستحق التفكير العميق. لكن المخاطر كبيرة. أولها الانزلاق نحو "الانحدار نحو المتوسط": فالذكاء الاصطناعي لا يُقلّد المراجعين المختلفين، بل يُنتج تقييمًا متوسطًا يعكس ما قد يقوله "المراجع المتوسط". دراسة نُشرت عام 2024 باستخدام نموذج GPT-4 أثبتت أن الذكاء الاصطناعي يُقدّر بدقة ما سيقوله المراجعون بشكل عام، لكنه يفتقر إلى القدرة على اكتشاف التحديات المبتكرة أو التفاصيل التي تُهمّ التقدم العلمي. أظهرت تجارب حديثة أن بعض الباحثين بدأوا في إخفاء رسائل داخل أوراقهم لخداع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يُظهر أن هذه الأنظمة قابلة للتحايل، وليست بديلاً موثوقًا. إن دمج الذكاء الاصطناعي في المراجعة لا ينبغي أن يكون تجنبًا للتحديات، بل تطويرًا لها. لكنه لا يمكن أن يكون بديلًا عن التفكير البشري، خاصة في لحظات التحول العلمي. الاستخدام السريع للذكاء الاصطناعي في المراجعة قد يُسرّع النشر، لكنه قد يُضعف المصداقية العلمية إذا لم يُصحَّح بوعي. العلم لا يُبنى على السرعة، بل على الدقة، والشفافية، والقدرة على التمييز بين ما هو جيد، وما هو مجرد متوافق.
