एआई जल्द ही सभी प्रकाशित शोधों का ऑडिट करने में सक्षम हो जाएगा

Story by आवाज़ द वॉयस | Published by onikamaheshwari | Date 26-07-2025

AI will soon be able to audit all published research – what will that mean for public trust in science?

वेलिंगटन/कैम्ब्रिज

आत्म-सुधार विज्ञान का मूलभूत आधार है। इसके सबसे महत्वपूर्ण रूपों में से एक सहकर्मी समीक्षा है, जिसमें अनाम विशेषज्ञ प्रकाशित होने से पहले शोध की जाँच करते हैं। इससे लिखित रिकॉर्ड की सटीकता सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।

फिर भी समस्याएँ सामने आ ही जाती हैं। कई जमीनी और संस्थागत पहल समस्याग्रस्त शोधपत्रों की पहचान करने, सहकर्मी-समीक्षा प्रक्रिया को मज़बूत करने और वैज्ञानिक रिकॉर्ड को वापस लेने या जर्नल बंद करने के माध्यम से साफ़ करने के लिए काम करती हैं। लेकिन ये प्रयास अपूर्ण और संसाधन-गहन हैं।

जल्द ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इन प्रयासों को गति प्रदान करने में सक्षम होगी। विज्ञान में जनता के विश्वास के लिए इसका क्या अर्थ हो सकता है?

सहकर्मी समीक्षा हर चीज़ को कवर नहीं कर रही है

हाल के दशकों में, डिजिटल युग और विषयों के विविधीकरण ने प्रकाशित होने वाले वैज्ञानिक शोधपत्रों की संख्या, मौजूदा पत्रिकाओं की संख्या और लाभ-प्राप्त प्रकाशन के प्रभाव में भारी वृद्धि की है।

इसने शोषण के द्वार खोल दिए हैं। अवसरवादी "कागज़ मिलें" योग्यता के लिए बेताब शिक्षाविदों को न्यूनतम समीक्षा के साथ त्वरित प्रकाशन बेचती हैं, जबकि प्रकाशक भारी लेख-प्रसंस्करण शुल्क के माध्यम से अच्छा-खासा मुनाफ़ा कमाते हैं।

कंपनियों ने भी इस अवसर का लाभ उठाकर निम्न-गुणवत्ता वाले शोध को वित्तपोषित किया है और ऐसे शोध-पत्र लिखे हैं जिनका उद्देश्य साक्ष्यों के महत्व को विकृत करना, सार्वजनिक नीति को प्रभावित करना और अपने उत्पादों के पक्ष में जनमत को बदलना है।

ये सतत चुनौतियाँ वैज्ञानिक विश्वसनीयता के प्राथमिक संरक्षक के रूप में सहकर्मी समीक्षा की अपर्याप्तता को उजागर करती हैं। इसके जवाब में, वैज्ञानिक उद्यम की अखंडता को मज़बूत करने के प्रयास शुरू हुए हैं।

रिट्रैक्शन वॉच सक्रिय रूप से वापस लिए गए शोध-पत्रों और अन्य शैक्षणिक कदाचार पर नज़र रखता है। शैक्षणिक जासूस और डेटा कोलाडा जैसी पहल हेरफेर किए गए डेटा और आंकड़ों की पहचान करती हैं।

खोजी पत्रकार कॉर्पोरेट प्रभाव को उजागर करते हैं। मेटा-साइंस (विज्ञान का विज्ञान) का एक नया क्षेत्र विज्ञान की प्रक्रियाओं को मापने और पूर्वाग्रहों और खामियों को उजागर करने का प्रयास करता है।

सभी खराब विज्ञान का बड़ा प्रभाव नहीं होता, लेकिन कुछ का ज़रूर होता है। यह केवल अकादमिक जगत तक ही सीमित नहीं रहता; यह अक्सर सार्वजनिक समझ और नीति में भी व्याप्त हो जाता है।

हाल ही में एक जाँच में, हमने ग्लाइफोसेट नामक शाकनाशी की एक व्यापक रूप से उद्धृत सुरक्षा समीक्षा की जाँच की, जो स्वतंत्र और व्यापक प्रतीत हुई। वास्तव में, मोनसेंटो के खिलाफ कानूनी कार्यवाही के दौरान प्रस्तुत दस्तावेजों से पता चला कि यह शोध पत्र मोनसेंटो के कर्मचारियों द्वारा लिखा गया था और तंबाकू उद्योग से जुड़े एक जर्नल में प्रकाशित हुआ था।

इस खुलासे के बाद भी, यह शोध पत्र दुनिया भर में उद्धरणों, नीतिगत दस्तावेजों और विकिपीडिया पृष्ठों को आकार देता रहा।

जब इस तरह की समस्याएँ उजागर होती हैं, तो वे सार्वजनिक चर्चाओं में आ सकती हैं, जहाँ उन्हें अनिवार्य रूप से आत्म-सुधार के विजयी कार्यों के रूप में नहीं देखा जाता। बल्कि, उन्हें इस बात का प्रमाण माना जा सकता है कि विज्ञान की स्थिति में कुछ गड़बड़ है। यह "विज्ञान टूटा हुआ है" वाला आख्यान जनता के विश्वास को कमज़ोर करता है।

एआई पहले से ही साहित्य की निगरानी में मदद कर रहा है।

हाल तक, आत्म-सुधार में तकनीकी सहायता ज़्यादातर साहित्यिक चोरी का पता लगाने वालों तक ही सीमित थी। लेकिन चीजें बदल रही हैं। इमेजट्विन और प्रूफ़िग जैसी मशीन-लर्निंग सेवाएँ अब दोहराव, हेरफेर और एआई निर्माण के संकेतों के लिए लाखों आंकड़ों को स्कैन करती हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण "असहज वाक्यांशों" को चिह्नित करते हैं – कागज़ मिलों के सूचक शब्द सलाद। सेमेंटिक स्कॉलर जैसे बिब्लियोमेट्रिक डैशबोर्ड यह पता लगाते हैं कि शोधपत्रों का उल्लेख समर्थन में किया गया है या विरोध में।

एआई – विशेष रूप से एजेंटिक, तर्क-सक्षम मॉडल जो गणित और तर्क में तेज़ी से कुशल होते जा रहे हैं – जल्द ही और भी सूक्ष्म खामियों को उजागर करेंगे।

उदाहरण के लिए, ब्लैक स्पैटुला प्रोजेक्ट नवीनतम एआई मॉडलों की प्रकाशित गणितीय प्रमाणों की बड़े पैमाने पर जाँच करने की क्षमता का पता लगाता है, जो स्वचालित रूप से उन बीजगणितीय विसंगतियों की पहचान करते हैं जो मानव समीक्षकों की समझ से परे हैं। ऊपर उल्लिखित हमारा अपना कार्य भी बड़ी मात्रा में पाठ को संसाधित करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों पर काफी हद तक निर्भर करता है।

पूर्ण-पाठ तक पहुँच और पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति के साथ, ये प्रणालियाँ जल्द ही विद्वानों के रिकॉर्ड का वैश्विक ऑडिट संभव बना सकती हैं। एक व्यापक ऑडिट में संभवतः कुछ स्पष्ट धोखाधड़ी और सामान्य त्रुटियों वाले बहुत बड़े पैमाने पर नियमित, यात्रा-संबंधी काम का पता चलेगा।

हम अभी तक नहीं जानते कि धोखाधड़ी कितनी प्रचलित है, लेकिन हम यह जानते हैं कि बहुत सारा वैज्ञानिक कार्य महत्वहीन है। वैज्ञानिक यह जानते हैं; इस बात पर बहुत चर्चा होती है कि प्रकाशित कार्यों का एक बड़ा हिस्सा कभी उद्धृत नहीं किया जाता या बहुत कम उद्धृत किया जाता है।

बाहरी लोगों के लिए, यह खुलासा धोखाधड़ी का पर्दाफ़ाश करने जितना ही चौंकाने वाला हो सकता है, क्योंकि यह विश्वविद्यालय की प्रेस विज्ञप्तियों और व्यापारिक प्रेस में छपी नाटकीय, वीरतापूर्ण वैज्ञानिक खोज की छवि से टकराता है।

इस ऑडिट को और अधिक महत्व इसके एआई लेखक से मिल सकता है, जिसे निष्पक्ष और सक्षम माना जा सकता है (और वास्तव में हो भी सकता है), और इसलिए विश्वसनीय भी।

परिणामस्वरूप, ये निष्कर्ष दुष्प्रचार अभियानों में शोषण के लिए असुरक्षित होंगे, खासकर जब एआई का इस्तेमाल पहले से ही इसी उद्देश्य से किया जा रहा है।

वैज्ञानिक आदर्श

जन विश्वास की रक्षा के लिए वैज्ञानिक की भूमिका को अधिक पारदर्शी और यथार्थवादी शब्दों में पुनर्परिभाषित करना आवश्यक है। आज का अधिकांश शोध क्रमिक, करियर-निर्वाह कार्य है जो शिक्षा, मार्गदर्शन और जन सहभागिता पर आधारित है।

यदि हमें स्वयं और जनसाधारण के प्रति ईमानदार रहना है, तो हमें उन प्रोत्साहनों को त्यागना होगा जो विश्वविद्यालयों और वैज्ञानिक प्रकाशकों के साथ-साथ स्वयं वैज्ञानिकों पर भी अपने कार्य के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने का दबाव डालते हैं। वास्तव में अभूतपूर्व कार्य दुर्लभ हैं। लेकिन इसका अर्थ यह नहीं है कि शेष वैज्ञानिक कार्य निरर्थक हैं।

एक सामूहिक, विकसित होती समझ में योगदानकर्ता के रूप में वैज्ञानिक का अधिक विनम्र और ईमानदार चित्रण, व्यक्तिगत सफलताओं के परेड के रूप में विज्ञान के मिथक की तुलना में कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित जाँच के लिए अधिक मज़बूत होगा।

एक व्यापक, बहु-विषयक ऑडिट क्षितिज पर है। यह किसी सरकारी निगरानी संस्था, किसी थिंक टैंक, किसी विज्ञान-विरोधी समूह या विज्ञान में जन विश्वास को कम करने की कोशिश करने वाले किसी निगम द्वारा किया जा सकता है।

वैज्ञानिक पहले से ही अनुमान लगा सकते हैं कि इससे क्या सामने आएगा। यदि वैज्ञानिक समुदाय निष्कर्षों के लिए तैयारी करता है – या इससे भी बेहतर, नेतृत्व करता है – तो यह ऑडिट एक अनुशासित नवीनीकरण को प्रेरित कर सकता है। लेकिन अगर हम इसमें देरी करते हैं, तो इससे जो दरारें सामने आएंगी, उन्हें वैज्ञानिक उद्यम में ही दरार समझ लिया जाएगा।

विज्ञान ने अपनी ताकत कभी भी अचूकता से नहीं पाई है। इसकी विश्वसनीयता सुधार और मरम्मत की इच्छाशक्ति में निहित है। अब हमें उस इच्छाशक्ति को सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित करना होगा, इससे पहले कि भरोसा टूट जाए। (द कन्वर्सेशन) एनएसए