Baru-baru ini, analisis berdasarkan 14 juta abstrak PubMed telah menarik perhatian. Studi tersebut mengungkapkan dampak signifikan dari generator teks AI, khususnya ChatGPT, pada penulisan dokumen ilmiah. Dengan menganalisis perubahan gaya bahasa, para peneliti menemukan karakteristik kosakata teks yang dihasilkan AI dan memperkirakan proporsi ringkasan yang terpengaruh oleh AI. Studi ini tidak hanya menyajikan data kuantitatif, namun juga mengeksplorasi pro dan kontra AI dalam penulisan ilmiah, serta perbedaan antara berbagai negara dan jurnal, sehingga memicu diskusi lebih lanjut mengenai norma penulisan ilmiah dan etika AI.
Analisis terhadap 14 juta abstrak PubMed menunjukkan bahwa pembuat teks AI telah memengaruhi setidaknya 10% abstrak ilmiah sejak peluncuran ChatGPT, dan di beberapa bidang dan negara proporsinya bahkan lebih tinggi. Para peneliti dari Universitas Tübingen dan Universitas Northwestern mempelajari perubahan bahasa di 14 juta abstrak ilmiah antara tahun 2010 dan 2024. Mereka menemukan bahwa ChatGPT dan generator teks AI serupa menyebabkan peningkatan signifikan dalam kosakata gaya tertentu. Para peneliti pertama kali mengidentifikasi kata-kata yang muncul secara signifikan lebih sering pada tahun 2024 dibandingkan tahun-tahun sebelumnya. Kata-kata ini mencakup banyak kata kerja dan kata sifat yang khas dari gaya penulisan ChatGPT, seperti "gali lebih dalam", "kompleks", "pameran", dan "menonjol". Berdasarkan kata-kata khas ini, para peneliti memperkirakan bahwa pada tahun 2024, generator teks AI akan memengaruhi setidaknya 10% dari seluruh abstrak PubMed. Dalam beberapa kasus, dampak ini bahkan melebihi dampak kata-kata seperti “Covid”, “pandemi”, atau “Ebola” pada periode waktunya. Para peneliti menemukan bahwa sekitar 15% abstrak dalam subkelompok PubMed di negara-negara seperti Tiongkok dan Korea Selatan dihasilkan menggunakan ChatGPT, dibandingkan dengan hanya 3% di Inggris. Namun, hal ini tidak berarti bahwa penulis di Inggris menggunakan ChatGPT lebih sedikit. Faktanya, menurut para peneliti, penggunaan sebenarnya dari generator teks AI mungkin jauh lebih tinggi. Banyak peneliti mengedit teks yang dihasilkan AI untuk menghilangkan kata-kata logo yang khas. Penutur asli mungkin mempunyai keuntungan di sini karena mereka lebih mungkin memperhatikan frasa tersebut. Hal ini menyulitkan untuk menentukan proporsi sebenarnya dari ringkasan yang terkena dampak AI. Dalam rentang terukur, penggunaan AI sangat tinggi di jurnal, seperti sekitar 17% di jurnal Frontiers dan MDPI, dan 20% di jurnal IT. Di antara jurnal IT, proporsi penulis Tiongkok adalah yang tertinggi, mencapai 35%. Bagi penulis ilmiah, AI dapat membantu membuat artikel lebih mudah dibaca. Penulis studi Dmitry Kobak mengatakan AI generatif yang dirancang khusus untuk ringkasan belum tentu menjadi masalah. Namun, pembuat teks AI juga dapat mengarang fakta, memperkuat bias, atau bahkan melakukan plagiarisme, dan juga dapat mengurangi keragaman dan orisinalitas teks ilmiah. Tampaknya agak ironis bahwa model bahasa sumber terbuka ilmiah "Galactica" yang dirilis oleh Meta Company tidak lama sebelum rilis ChatGPT dikritik habis-habisan oleh beberapa orang di komunitas ilmiah, memaksa Meta untuk menjadikannya offline. Hal ini jelas tidak menghalangi AI generatif untuk memasuki penulisan ilmiah, namun mungkin menghalangi pengenalan sistem yang secara khusus dioptimalkan untuk tugas ini. Sorotan: Analisis abstrak PubMed menemukan bahwa sejak peluncuran ChatGPT, setidaknya 10% abstrak ilmiah telah terpengaruh oleh pembuat teks AI. Pada subkelompok PubMed di negara-negara seperti Tiongkok dan Korea Selatan, sekitar 15% abstrak dihasilkan menggunakan ChatGPT, dibandingkan dengan hanya 3% di Inggris. Para peneliti menyerukan evaluasi ulang pedoman penggunaan pembuat teks AI dalam sains karena pembuat teks AI dapat mengarang fakta, memperkuat bias, dan bahkan melakukan plagiarisme.
Hasil penelitian ini mengingatkan kita bahwa penerapan AI dalam penulisan ilmiah perlu ditanggapi dengan hati-hati, dan norma serta pedoman etika yang lebih ketat perlu dirumuskan untuk memastikan integritas akademik dan keandalan penelitian. Penelitian di masa depan harus mengeksplorasi lebih lanjut cara mengidentifikasi dan menghindari risiko yang ditimbulkan oleh teks yang dihasilkan AI dengan lebih baik dan menyeimbangkan kenyamanan dan potensi dampak negatif dari penulisan yang dibantu AI.