Nicholas Polson ने 2026 में अब तक 258 अकादमिक पेपर लिखे हैं
एक अर्थशास्त्र और सांख्यिकी के प्रोफेसर ने 2026 में अब तक 258 AI-जनित प्रीप्रिंट पोस्ट किए हैं, जिससे अकादमिक ईमानदारी, मानसिक स्वास्थ्य, और “publish or perish” वाले प्रोत्साहनों पर सवाल उठे हैं जो गुणवत्ता की बजाय केवल मात्रा को पुरस्कृत करते हैं। टिप्पणीकार बहस कर रहे हैं कि क्या बड़े भाषा मॉडल का उपयोग शोध-पत्रों का मसौदा तैयार करने या यहाँ तक कि उनकी समीक्षा करने में किया जाना चाहिए, और चेतावनी दे रहे हैं कि भविष्य में ऐसे विश्वसनीय लेकिन सतही “स्लॉप” की बाढ़ आ सकती है जो पीयर रिव्यू पर दबाव डालेगी और लिखित विद्वता पर भरोसा कम करेगी। अन्य लोग नोट करते हैं कि इनमें से कई पांडुलिपियाँ गंभीर जर्नल लेखों से अधिक आंतरिक नोट्स जैसी लगती हैं, जो दिखाता है कि प्रीप्रिंट प्लेटफ़ॉर्म और सिटेशन मेट्रिक्स को AI-संतृप्त शोध पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे गेम किया जा सकता है।
AI-जनित पेपर और अकादमिक प्रोत्साहन
- कई लोगों का मानना है कि 258 “पेपरों” में से अधिकांश LLM-जनित हैं या उनमें LLM का भारी उपयोग हुआ है।
- टिप्पणीकारों का तर्क है कि इस व्यवहार को ज़ोरदार प्रोत्साहन मिलता है: अधिक सबमिशन से व्यक्तियों और संस्थानों दोनों के लिए अधिक पैसा, प्रतिष्ठा और अनुदान मिलते हैं।
- कुछ लोग इसे इस बात का खुलासा मानते हैं कि “पेपर गिनती” कितनी निरर्थक हो गई है; जबकि अन्य को डर है कि इससे मानक और नीचे गिरेंगे और समीक्षकों का समय बर्बाद होगा।
- इस पर बहस है कि क्या यह एक जानबूझकर किया गया स्टंट है, अवसरवादी करियरवाद है, या कुछ अधिक व्यक्तिगत; उद्देश्यों को अस्पष्ट माना जा रहा है।
समीक्षा, कोड और वर्कफ़्लो में AI
- कई लोग नोट करते हैं कि AI का उपयोग पहले से ही पीयर रिव्यू और कोड रिव्यू में किया जा रहा है, अक्सर अनौपचारिक रूप से।
- समर्थकों का मानना है कि AI समीक्षक तथ्यात्मक या पद्धतिगत त्रुटियाँ पकड़ सकते हैं।
- संदेहवादी अतिनिर्भरता, अधिक आलसी मानवीय समीक्षा, और ऐसे मिश्रित त्रुटियों की भविष्यवाणी करते हैं जहाँ दोषपूर्ण AI-समीक्षित कार्य का उपयोग भविष्य के मॉडलों को प्रशिक्षित करने में किया जाता है।
- सॉफ़्टवेयर में, कुछ लोग लगभग बंद लूप का वर्णन करते हैं: AI कोड लिखता है, AI उसकी समीक्षा करता है, AI उसका परीक्षण करता है, और कभी-कभी AI ही ऐप का “उपयोग” भी करता है।
लेखन, “स्लॉप,” और पाठ का भविष्य
- कई टिप्पणीकार कम-गुणवत्ता वाली, LLM-शैली की गद्य-रचना (“स्लॉप”) की बाढ़ पर अफ़सोस जताते हैं, जिसमें कॉर्पोरेट दस्तावेज़ और स्लाइड डेक भी शामिल हैं।
- कुछ लोग भविष्यवाणी करते हैं कि लिखित मीडिया अपना मूल्य खो देगा और आमने-सामने की बातचीत का दर्जा फिर से बढ़ेगा; अन्य लोग इस संभावना को परेशान करने वाली मानते हैं और तर्क देते हैं कि लेखन सभ्यता और दीर्घकालिक ज्ञान की नींव है।
- यह चिंता भी है कि लोग गहन पढ़ने और लिखने के कौशल खो रहे हैं, जिसे AI तेज़ कर रहा है, लेकिन वीडियो प्लेटफ़ॉर्म भी इसमें भूमिका निभा रहे हैं।
गुणवत्ता, शुद्धता, और पहचान
- LLM-लिखित ड्राफ्ट के अनुभवों से लगता है कि वर्तमान मॉडल अभी भी मानवीय संपादन के बिना कमजोर या त्रुटिपूर्ण अकादमिक पाठ पैदा करते हैं।
- कुछ लोग ऐसे AI “जर्नल क्लब” की कल्पना करते हैं जो व्यवस्थित रूप से पेपरों में ठोस समस्याएँ (जैसे डेटा/इमेज पुन: उपयोग, नियंत्रणों की कमी) जाँचें, बजाय सत्य का निर्णय करने के।
- जो उपकरण AI लेखन की पहचान करने का दावा करते हैं, उन्हें अपूर्ण और कभी-कभी अत्यधिक आत्मविश्वासी माना जाता है।
नैतिकता, प्रतिष्ठा, और मानसिक स्वास्थ्य
- कुछ लोग पूछते हैं कि एक स्थापित अकादमिक व्यक्ति बड़ी मात्रा में जनित कार्य पर अपनी प्रतिष्ठा क्यों जोखिम में डालेगा; अन्य जवाब देते हैं कि अकादमिक प्रतिष्ठाएँ आश्चर्यजनक रूप से टिकाऊ होती हैं।
- कुछ लोग AI की लत या AI-प्रवर्धित उन्माद की संभावना उठाते हैं, जहाँ “पेपरों” का तेज़, आसान निर्माण आत्म-बलवर्धक हो जाता है।
- चिंता यह है कि ऐसा व्यवहार, कारण कुछ भी हो, आंतरिक नोट्स को “पेपर” के रूप में प्रीप्रिंट सर्वरों पर डालने को सामान्य बनाता है और यह और उलझाता है कि गंभीर शोध किसे माना जाए।