26 июня в рамках конференции EASET-2026 прошел круглый стол «Использование генеративных моделей ИИ для редактирования и перевода научных текстов: экономия vs качество». Соорганизаторами круглого стола уже в пятый раз выступили Ассоциация научных редакторов и издателей (АНРИ) и Институт экономики УрО РАН.
Открывая круглый стол, президент АНРИ Ольга Кириллова отметила крайнюю актуальность темы для редакторского сообщества в связи со стремлением авторов и учредителей научных журналов сократить расходы на редактирование и перевод, используя системы генеративного искусственного интеллекта без обращения к профессионалам.
Наталья Попова, со-модератор круглого стола, старший научный сотрудник Института философии и права УрО РАН, руководитель Лаборатории научного перевода Натальи Поповой, представила роль переводчика в создании нового научного знания как социально-культурное конструирование смысла. Переводчик не просто копирует текст средствами другого языка, он создает «добавленную стоимость», используя трансформационный перевод, научное редактирование (в том числе таблиц, формул) и улучшая метаданные. В продолжение этой темы Анастасия Стошич, PhD в области химических наук и переводчик, рассказала о семантических рисках при использовании моделей генеративного ИИ для перевода, приведя массу примеров из практики. В частности, проблемой зачастую становится то, что модели ИИ опираются на наиболее часто встречающиеся варианты употребления терминов в отрыве от контекста.
По мнению директора Академии АНРИ Елены Тихоновой, главная проблема не в том, что ученые и авторы используют «ассистента» в процессе создания научного знания, а в том, насколько они могут сохранить собственные идеи и их связь с источником, данными, методом, дисциплинарной логикой и ответственностью за вывод. Поэтому основная задача академического письма – сохранить способность автора к мышлению и рассуждению, а также к диалогу с предшественниками в дисциплине и научить ответственности за этичное использование инструментов ИИ. О необходимости диалога автора с читателем изнутри области научного знания для того, чтобы представить новизну своего исследования, говорил и Томас Бивитт, исследователь Института философии и права УрО РАН, ассоциированный участник Лаборатории научного перевода Наталии Поповой, внештатный научный переводчик и редактор. Именно в умении отличать «ИИ-шлак» от реального научного исследования, в обеспечении диалогичности и ответственности, а также в облегчении передачи этого научного знания Томас видит роль современного переводчика. Ирина Короткина, заведующая Центром академического письма Управления наукометрии и рейтингового продвижения РАНХиГС, привела ряд примеров помощи автору в области академического письма, которую не может ИИ.
О необычном опыте диалога с авторами, проверившими качество перевода с помощью ИИ, рассказала Анна Овешкова. Основная масса замечаний из многостраничного «оценочного» текста была опровергнута реальным переводчиком как галлюцинации ИИ (приведенные ошибки в тексте перевода отсутствовали), ошибки в употреблении терминов, искажения авторского смысла, грамматические ошибки и равноправные варианты словоупотребления. Этот опыт еще раз доказывает значимость вклада естественного интеллекта при переводе и ставит под сомнение возможность использования ИИ для рецензирования и оценки качества текстов.
Проблемам редакций, которые сталкиваются с возросшим потоком статей, написанных и переведенных с использованием ИИ, было посвящено два выступления. Анна Сильничая, директор Центра развития публикационной активности БФУ им. И. Канта, вместе со своей коллегой Валентиной Самойлиной в качестве основных сложностей издательства назвали ненадежность детекторов ИИ, отсутствие у рецензентов необходимых компетенций для выявления сгенерированных текстов, возросшую нагрузку на редакторов и переводчиков, риск нарушения периодичности выпуска из-за возможности выявления сгенерированных текстов в том числе и на финальном этапе публикации, а также размытую ответственность за использование сгенерированного текста как в авторском коллективе, так и внутри редакции. Тему возросшей нагрузки на редакции продолжили Евгения Балякина и Людмила Кривенцова, сотрудники Института экономики УрО РАН. Они проанализировали статьи с подозрением на использование ИИ, поступившие за 2025 и часть 2026 гг., сформировали алгоритм выявления таких статей и сгруппировали признаки сгенерированного текста в работах по экономике для удобства дальнейшего использования, например, с помощью ИИ-агента, проверяющего все поступающие статьи. Авторы обоих докладов указали на необходимость разработки четкой и подробной редакционной политики в области ИИ, совершенствования методов детекции сгенерированного текста, а также обучения авторов, рецензентов и редакторов корректности использования ИИ. О потребности в смещении фокуса с контроля использования ИИ и в формировании системы помощи авторам, а также об этичном использовании ИИ для написания научных работ рассказал Юрий Чехович, руководитель Лаборатории №42 Интеллектуального анализа данных Института проблем управления им. В.В. Трапезникова и генеральный директор компании «Думейт».
Темы, затронутые на круглом столе, получили живой отклик аудитории. Многие спикеры – действующие редакторы и переводчики сошлись во мнении о том, что использовать ИИ для редактирования и перевода можно, только учитывая качество оригинала, специфику его тематики и при обязательной тщательной проверке специалистом. Однако в ряде случаев такой перевод не экономит ресурсы, ведь проверка и контроль занимают столько же времени, сколько «человеческие» редактирование и перевод. Кроме того, участники озвучили необходимость разработки в России единых правил этичного использования ИИ и оформления соответствующей декларации в научных работах, которые могут стать значимым вкладом прошедшего мероприятия в развитие научной периодики.
Презентации и видео докладов позже будут выложены на сайте конференции EASET-2026 и на сайте АНРИ.
