تعد المراجعة المزدوجة أحد أهم آليات حماية الأبحاث العلمية من التحيزات المرتبطة بالسمعة والارتباطات المؤسسية. ولكن، تظهر دراسة جديدة أن فعالية هذه الطريقة تتقلص بشكل متزايد بسبب ظهور نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) مثل GPT. تكشف الأبحاث أن هذه النماذج تستطيع تقويض سرية الهوية للمؤلفين بشكل أكثر كفاءة من البشر، حيث يمكنها تحديد مجموعة صغيرة من المؤلفين المحتملين من خلال تحليل العناوين والملخصات فقط.

استنادًا إلى بيانات حول أوراق بحثية صدرت بعد تدريب النماذج، تتبين نتائج مثيرة للقلق تشير إلى أن أنماط التفكير الدلالي في صياغة المشكلة وتركيز البحث يمكن أن تكون بمثابة توقيع مفهومي ثابت للمؤلف، مما يزيد من خطر كشف هويتهم.

مع ازدياد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في منظومات البحث، يبدو أن الوقت قد حان لإعادة تقييم كيفية الحفاظ على سرية ونزاهة المراجعة في مجتمع الأبحاث العلمي. هل يمكن أن يكون حماية خصوصية البحث في خطر؟

ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.