شهدت الفترة الأخيرة ازدهاراً في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدين على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) في مجالات تحليل البيانات العلمية. هذه التكنولوجيا الجديدة تتيح للعلماء أتمتة المهام التي كانت تتطلب في السابق جهداً كبيراً من الوقت والمعرفة البشرية. لكن، هل يمكن أن تؤدي هذه العملية إلى آثار سلبية؟

عادة ما يتم تصوير هذه القدرة كمسرع للاكتشاف، لكنها تترافق مع زيادة شائعة في أخطاء البحث، حيث تُنتَج تحليلات تبدو مقنعة وسهلة التعديل، مما يحول الفضاء الدراسي إلى ادعاءات مدعومة بتحليلات مختارة بعناية، وهذا يستهدف الإيجابيات القابلة للنشر فقط.

هذا يشكل تحدياً جوهرياً في مجال المعرفة العلمية، حيث لا تتم المصادقة على المعرفة العلمية من خلال تراكم الشيفرات أو الدعم الإحصائي المتأخر. فشرحٌ سلس أو نتيجة كبيرة مستندة إلى مجموعة بيانات واحدة لا تعتبر بمثابة تحقق موثوق.

قيام التجارب والبحث عن الأدلة الإيجابية ليس كافياً؛ حيث إن الفضاء السلبي للأدلة المفقودة يشكل تحدياً. التجارب التي كانت ستفند الادعاءات لم تُجرَ أو لم تُنشر.

لذا، نقترح أن يتم تقييم الادعاءات غير التجريبية المنتجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي وفق معيار يُفضل الفحص الأولي: يجب أن تستخدم الوكلاء ليس فقط لإنتاج أكثر الروايات إثارة، بل للبحث بنشاط عن الطرق التي يمكن أن تفشل بها تلك الادعاءات.