Големите јазични модели веќе можат да создаваат голем број академски трудови за финансии кои, според нова студија, тешко се разликуваат од трудови напишани од луѓе. Истражувањето, објавено во Journal of Economic Literature, укажува дека автоматизацијата може значително да го забрза пишувањето научни ракописи, но и да отвори сериозни прашања за проверката, оригиналноста и вреднувањето на научниот придонес.
Автори на студијата се Михаил Великов од Penn State и Роберт Нови-Маркс од Универзитетот во Рочестер. Тие изградиле автоматизиран истражувачки процес кој за околу 12 часа создал речиси 400 целосни ракописи од областа на финансиската економија. Системот користел анализа на податоци за да пронајде можни пазарни сигнали, а потоа јазичен модел за да формулира објаснувања, хипотези и структура на труд.
Проектот започнал како истражување на финансиски аномалии, односно обрасци во берзанските податоци што не се вклопуваат лесно во постојните теории за пазарите. Истражувачите анализирале повеќе од 30.000 можни сигнали во корпоративни сметководствени податоци и ги споредиле со околу 200 веќе опишани аномалии во научната литература. На крај издвоиле 95 сигнали што изгледале нови.
За секој од тие сигнали, моделот добил задача да предложи име, теоретско објаснување и целосен академски ракопис. Биле создадени по четири различни верзии за секој сигнал, со различни хипотези за истите резултати. Вкупно биле генерирани 380 трудови со апстракт, вовед, опис на податоци, резултати, заклучок и цитати.
Најголемата загриженост не е само во брзината, туку во начинот на кој се создаваат убедливи објаснувања откако резултатите веќе се познати. Таквата практика, позната како HARKing, е проблематична во науката бидејќи може да направи ретроспективните толкувања да изгледаат како однапред поставени хипотези. Со алатки за автоматско пишување, овој проблем може да се прошири на многу поголем обем.
Студијата предупредува и на можен дополнителен притисок врз системот на рецензија. Научните списанија и конференции веќе се соочуваат со растечки број поднесоци, а лесното создавање на голем број уверливи ракописи може уште повеќе да ја отежни проверката на квалитетот, новината и валидноста на резултатите.
Авторите не тврдат дека истражувачите ќе станат непотребни, туку дека нивната работа ќе се промени. Според нив, научната заедница ќе мора да развие посилни стандарди за транспарентност, проверлив код, отворени податоци и јасно разграничување меѓу откривање на обрасци и теоретско објаснување. Последиците, иако студијата е фокусирана на финансии, може да бидат важни и за други научни области.
