Между Сциллой запрета и Харибдой попустительства: редакционные стратегии журналов в эпоху генеративных моделей искусственного интеллекта

Стремительное распространение генеративных (GPT) моделей искусственного интеллекта в научной сфере делает особенно актуальным изучение редакционных политик их использования. Авторы, рецензенты, редакторы все чаще в той или иной степени используют эти модели при написании, рецензировании и редактировании рукописей, при этом к существующим нарушениям этических норм, таким как плагиат, фальсификация, фабрикация данных, добавляются практики научной недобросовестности с применением генеративных моделей искусственного интеллекта (далее — ИИ). Как решаются сегодня эти проблемы на уровне профессиональных сообществ, издательств и отдельных журналов? Цель настоящего исследования — систематизировать действующие редакционные политики, регулирующие использование моделей генеративного ИИ в научных публикациях, и выявить нерешенные вопросы, требующие дополнительных исследований.

Методы. Описательный обзор подготовлен на основе научных публикаций 2023–2025 гг. и политик издательств и журналов, имеющихся в открытом доступе.

Результаты. В отсутствие единой международной политики по использованию генеративных моделей искусственного интеллекта в редакционном процессе, ведущие мировые и российские издательства уже выработали для авторов, рецензентов и редакторов рекомендации и правила, прописывающие взаимодействие с ИИ. В этих рекомендациях есть как единство мнений — ИИ не признается автором статьи, вся ответственность лежит на человеке, требуется декларирование факта и роли применения ИИ, так и разница в границах разрешенных практик — от мягких рекомендаций и «добросовестного использования» до формальных чек-листов и обязательных полей раскрытия в редакционных системах. Рекомендации для авторов, редакторов и рецензентов различаются исходя из их ролей, при этом для рецензентов правила наименее конкретны. Имеются дисциплинарные различия в подходах к использованию генеративных моделей ИИ.

Выявленные пробелы в исследованиях. Отсутствует согласованный международный стандарт или отраслевой консенсус по допустимому использованию генеративного ИИ в научных публикациях, недостаточно эмпирических исследований о том, как именно использование генеративного ИИ отражается на качестве статей, процессе рецензирования и восприятии читателями. Не хватает данных о перспективах и однозначности фиксации сгенерированного контента, как и практически нет кейсов по ретракции (отзыву) сгенерированных статей.

1. Боброва В. Ю. Генеративный искусственный интеллект на службе у ученых: практики и ограничения // Проблемы деятельности ученого и научных коллективов. 2024. Т. 10. С. 75–86. DOI 10.24412/2414-9241-2024-10-75-86. EDN IYIJQI.

2. Голубинская А. В. Что бы сделал Роберт Мертон, если бы у него был ChatGPT? // Сибирские исторические исследования. 2024. № 1. С. 112–124. DOI 10.17223/2312461X/43/8. EDN NVVCTI.

3. Гребенщикова Е. Г. Научные публикации в эпоху искусственного интеллекта // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2024. № 11. С. 39–43. DOI 10.36535/0548-0019-2024-11-5. EDN LSYUTU.

4. Грицай Г. За кулисами интеллекта ChatGPT: рассказ о том, как определяют тексты, созданные ИИ [Электронный ресурс] // Хабр. 10.04.2023. URL: https://habr.com/ru/companies/antiplagiat/articles/728112/ (дата обращения: 27.08.2025).

5. Комашко М. Н. Chatgpt, текст, информация: критический анализ // Труды по интеллектуальной собственности. 2024. Т. 50, № 3. С. 118–128. DOI 10.17323/tis.2024.22306. EDN OPWCNS.

6. Милюков С. А. Объекты, созданные с использованием искусственного интеллекта как объекты авторских и смежных прав // Журнал Суда по интеллектуальным правам. 2025. № 1 (47). С. 63–73. DOI 10.58741/23134852_2025_1_6. EDN HTQGFD.

7. Телицына А. Ю. Оптимизация научной деятельности через интеграцию ИИ: нейронные сети как инструмент в работе с академической литературой // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 5 (183). С. 218–236. DOI 10.14515/monitoring.2024.5.2623. EDN FEHOZO.

8. Черняк М. А., Морозова С. А. «Свет мой, GPT, скажи…», или Феномен художественного текста постлитературной эпохи // Мир русского слова. 2024. № 4. С. 50–62. DOI 10.21638/spbu30.2024.406. EDN WRAQHM.

9. Шомова С. А., Качкаева А. Г. Между очарованием и испугом: диалог с «другим». Опыт анализа практик использования ИИ в профессиональной и повседневной жизни // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 5 (183). С. 3–17. DOI 10.14515/monitoring.2024.5.2766. EDN YVQHAJ.

10. Akpur A. (2024). Exploring the potential and limitations of chatgpt in academic writing and editorial tasks // Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2024. Vol. 3. N 1. P. 177–186. DOI https://doi.org/10.18069/firatsbed.1299700.

11. Bergstrom T., Dylan R. A Third Transformation? Generative AI and Scholarly Publishing // Ithaka S+R. 2025. September. DOI: https://doi.org/10.18665/sr.321519.

12. Chen Sh., Brumby D., Cox A. Envisioning the Future of Peer Review: Investigating LLM-Assisted Reviewing Using ChatGPT as a Case Study // In Proceedings of the 4th Annual Symposium on Human-Computer Interaction for Work (CHIWORK ‘25). Association for Computing Machinery. 2025. New York, NY, USA, Article 8. P. 1–18. DOI: https://doi.org/10.1145/3729176.3729196.

13. Committee on Publication Ethics. Discussion document: Artificial intelligence (AI) in decision making (Version 1). September 2021. https://publicationethics.org/guidance/discussiondocument/artificial-intelligence-ai-decision-making (дата обращения: 15.08.2025).

14. Conner G., et al. Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: bibliometric analysis // BMJ. 2024. N 384. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj-2023-077192.

15. De Leon J., De Leon-Martinez S., Artés-Rodríguez A., Baca-García E., De Las Cuevas C. Reflections on the potential and risks of AI for scientific article writing after the AI endorsement by some scientific publishers: focusing on Scopus AI // Actas Espanolas de Psiquiatria. 2025. N 53. P. 433–442. DOI: https://doi.org/10.62641/aep.v53i2.1849.

16. Ehsan A., Raza A. Evolving Journal Policies for Ethical Use of Generative AI in Scientific Publishing: Editorial Challenges in the Age of Generative AI // Journal of University Medical & Dental College. 2025. Vol. 4. N 2. P. 193–195. DOI: https://doi.org/10.51846/jucmd.v4i2.4121.

17. European Association of Science Editors. Recommendations on the use of AI in scholarly communication. 25 September 2024. https://ease.org.uk/2024/09/recommendations-on-theuse-of-ai-in-scholarly-communication/ (дата обращения: 23.08.2025).

18. Flanagin A., Kendall-Taylor J., Bibbins-Domingo K. Guidance for authors, peer reviewers, and editors on use of AI, language models, and chatbots // JAMA. 2023. Published online July 27. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2023.12500.

19. Garcia M. B. (2025). ChatGPT as an Academic Writing Tool: Factors Influencing Researchers’ Intention to Write Manuscripts Using Generative Artificial Intelligence // International Journal of Human Computer Interaction. 2025. N 1-15. DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2499158.

20. Holden Thorp H. ChatGPT is fun, but not an author // Science. 2023. N 379. P. 313–313. DOI:10.1126/science.adg7879.

21. Hosseini M., Rasmussen L. M., Resnik D. B. Using AI to write scholarly publications // Account Res. 2024. Oct. N 31 (7). P. 715–723. DOI: 10.1080/08989621.2023.2168535. Epub 2023 Jan 25. PMID: 36697395; PMCID: PMC10366336.

22. Hosseini M., Horbach S. P. J. M. Fighting reviewer fatigue or amplifying bias? Considerations and recommendations for use of ChatGPT and other large language models in scholarly peer review // Research Integrity and Peer Review. 2023. Vol. 8. N 4 (2023). https://doi.org/10.1186/s41073-023-00133-5.

23. Jaime A., Teixeira D. S., Panagiotis T. Would Artificial Intelligence, lake ChatGPT, be a good “peer” reviewer in Academic Publishing? A human versus AI-based SWOT Assessment // Journal of Scholarly publishing. 2025. Vol. 56, N 1. P. 79–103. DOI: https://doi.org/10.3138/jsp-2024-0001.

24. Kaebnick G. E., Magnu D. C., Ka A. et al. Editors’ statement on the responsible use of generative AI technologies in scholarly journal publishing // Medicine, Health Care and Philososhy. 2023. N 26. P. 499–503. DOI: https://doi.org/10.1007/s11019-023-10176-6.

25. Levene A. Where next in peer review? Part 2: COPE Commentary. Committee on Publication Ethics. 16 November 2023. https://publicationethics.org/news/where-next-peer-review-ai.

26. Li Z.-Q., Xu H.-L., Cao H.-J., Liu Z.-L., Fei Y.-T., Liu J.-P. Use of Artificial Intelligence in Peer Review Among Top 100 Medical Journals // JAMA Network Open. 2024 Dec 2. N 7 (12): e2448609. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.48609.

27. Liu J. Q. J., Hu K. T. K., Al Zoubi F. et al. The great detectives: humans versus AI detectors in catching large language model-generated medical writing // International Journal for Educational Integrity. 2024. N 20 P. 8. DOI: https://doi.org/10.1007/s40979-024-00155-6.

28. Lo Vecchio N. Personal experience with AI-generated peer reviews: a case study // Research Integrity and Peer Review. 2025. Apr 7. N 10 (1). P. 4. DOI 10.1186/s41073-025-00161-3. PMID: 40189554; PMCID: PMC11974187.

29. Pratama A. R. The accuracy-bias trade-offs in AI text detection tools and their impact on fairness in scholarly publication // PeerJ Computer Science. 2025. N 11:e2953. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2953

30. Prepare for truly useful large language models // Nature Biomedical Engineering. 2023. N 7. P. 85–86. DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-023-01012-6.

31. Prillaman M. ChatGPT detecto’ catches AI-generated papers with unprecedented accuracy // Nature. 2023. Nov 6. DOI: 10.1038/d41586-023-03479-4. Epub ahead of print. PMID: 37974032.

32. Rowberry S. Moving Beyond the Hype / Doom Cycles of Generative AI Discourse in Publishing // Interscript. 2025. N 5 (1). DOI: https://doi.org/10.14324/111.444.2398-4732.2004.

33. Seifert R., Hartman E., Wang K., Yildiz D. Authors must follow the editorial guidelines on the use of large language models in review papers // Naunyn-Schmiedeberg’s Archives of Pharmacology. 2025. Jul. N 398 (7). P. 7655–7656. DOI: 10.1007/s00210-025-04102-1.

34. Teixeira da S., Panagiotis T. (2025). Would artificial intelligence, like ChatGPT, be a good ‘peer’reviewer in academic publishing? A human versus AI-based SWOT assessment. Journal of Scholarly Publishing, 56 (1), 79–103.

35. The advent of human-assisted peer review by AI // Nature Biomedical Engineering. 2024. N 8. P. 665–666 (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-024-01228-0.

36. Thelwall M., Lehtisaari M., Katsirea I., Holmberg K., Zheng Er-Te. 2025. Does ChatGPT Ignore Article Retractions and Other Reliability Concerns? // Learned Publishing. 2025. Vol 38. N 4: e2018. DOI: https://doi.org/10.1002/leap.2018.

37. Van Noorden R., Perkel J. M. AI and science: what 1,600 researchers think // Nature. 2023. Sep. N 621 (7980). P. 672–675. DOI 10.1038/d41586-023-02980-0. PMID: 37758894.

38. Wong R. Role of generative artificial intelligence in publishing. What is acceptable, what is not // J Extra Corpor Technol. 2023. N 55 (3). P. 103–104. DOI 10.1051/ject/2023033

39. Writing the rules in AI-assisted writing // Nature Machine Intelligence. 2023. N 5. P. 469. DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-023-00678-6.