עורכים בכתבי עת אקדמיים וספרותיים מדווחים על עומס גובר בניסיון לזהות טקסטים שנכתבו כולם או בחלקם בידי בינה מלאכותית.
לפי דיווח ב-The Boston Globe, כתבי עת אקדמיים וספרותיים בבוסטון ומחוצה לה מתמודדים עם גל גובר של הגשות החשודות כתוצר של בינה מלאכותית. בין הגופים שמוזכרים בדיווח נמנים כתב העת הרפואי היוקרתי New England Journal of Medicine וכתב העת הספרותי AGNI. מדובר בתופעה שחוצה תחומים — מרפואה ומשפטים ועד ספרות יפה — ומאלצת מערכות עריכה קטנות להתמודד עם נפח הגשות שהן כבר לא מסוגלות לקרוא בעיון כפי שנהגו בעבר.
מאט לורד, העורך הראשי של AGNI, תיאר את המצב כ"נטל כבד על צוות קטן", בעוד בעל תפקיד נוסף בכתב העת, ביל פירס, ציין כי "חוויה אנושית מגולמת תישאר תמיד יתרון אנושי" ביחס לטקסט שמייצרת מכונה. העורכים מודים שבמקרים מסוימים הם נאלצים לקבל החלטות מהירות יותר על הגשות, במקום לקרוא כל אחת מהן לעומק כפי שנהגו טרם עידן ה-AI הגנרטיבי.
הדיווח מצביע גם על נתונים ממקום אחר בעולם האקדמי: בכתב העת Organization Science, אחד המובילים בתחום מחקר הניהול, מספר ההגשות זינק ב-42% מאז השקת ChatGPT. מחקרים שנבדקו מצאו שכתבי יד שנכתבו בעזרת AI נוטים להיות עמוסים יותר בז'רגון, קשים יותר לקריאה, וסיכויי הדחייה שלהם גבוהים יותר בהשוואה לכתיבה אנושית.
המגמה מציבה אתגר כפול בפני עורכים: מצד אחד לסנן תוכן שאינו מקורי או שאינו עומד בסטנדרטים המדעיים והספרותיים המקובלים, ומצד שני להימנע מפגיעה בכותבים אנושיים שנופלים בטעות בחשד. ברחבי העולם האקדמי כבר נרשמת מגמה של גיבוש מדיניות רשמית לגבי שימוש מותר ב-AI בכתיבת מאמרים ובגילוי נאות על כך, אך יישום אחיד עדיין רחוק.
מו״לים גדולים כבר לא מסתפקים בעין המקצועית של העורכים ובונים כלים אוטומטיים משלהם לסינון ראשוני של כתבי יד חשודים. אלסביר הרחיבה כלי בשם Check Integrity לכמעט 2,000 מכתבי העת שלה, שסורק הפרות אתיקה כמו שינויי מחברים לא מוסברים או ניגודי עניינים שלא דווחו, ומעביר מקרים חשודים לבדיקה אנושית של אנליסטים ייעודיים במקום לפסול אוטומטית. שפרינגר נייצ׳ר, מצידה, פיתחה כלי פנימי המכונה "ג׳פטו" שבודק כל קטע בכתב יד בנפרד ומחשב הסתברות שהוא מכיל טקסט "מיוסר" או חסר קוהרנטיות פנימית האופייני ליצירת AI. המגמה מראה שההתמודדות עם הצפת ההגשות זזה מרמת העורך הבודד לרמת תשתית טכנולוגית ארגונית.
אלא שהכלים האוטומטיים עצמם רחוקים מלהיות אמינים. מחקרים על כלי גילוי פופולריים כמו GPTZero מצביעים על שיעור שגיאות משמעותי: כ-18% מבדיקות על כתיבה אנושית תויגו בטעות כתוצר AI, ובמקרים של כותבים שאנגלית אינה שפת אמם השיעור זינק עד כ-61% לפי מחקר של אוניברסיטת סטנפורד. כלומר הכלים שאמורים לפתור את בעיית ההצפה עלולים ליצור בעיה חדשה ומסוכנת לא פחות — הרשעת חפים מפשע. ההטיה נגד דוברי אנגלית כשפה שנייה מעוררת דאגה מיוחדת בזירה האקדמית הבינלאומית, שבה חלק ניכר מהחוקרים כותבים בשפה שאינה שפת אמם ועלולים למצוא עצמם מסומנים רק בגלל סגנון כתיבה פורמלי או פשוט יתר על המידה.
ההשלכות כבר חצו מהעולם האקדמי לבתי המשפט. באוניברסיטאות מסוימות הובילו תיוגים שגויים של כלי גילוי להאשמות מסע בקנה מידה רחב נגד סטודנטים, כאשר בדיקות מאוחרות יותר גילו שרבים מהם כלל לא השתמשו ב-AI. בעקבות מקרים כאלה הוגשו תביעות ייצוגיות באוניברסיטת ייל ובאוניברסיטת מישיגן. הפרשות הללו הפכו את שאלת השימוש בגילוי AI מסוגיה טכנית לסוגיה משפטית של הליך הוגן, ולא רק בהקשר הסטודנטיאלי אלא גם בעולם הפרסום המדעי.
לצד הפיתוח הטכנולוגי נרשמת גם התארגנות מחקרית: משימת גילוי פלגיאט ייעודי ל-2025 הוקדשה לראשונה ל"פלגיאט אוטומטי" שנוצר בידי מודלי שפה, תופעה שלא הייתה קיימת כלל לפני עידן ה-LLM. מחקר על ספרות ביו-רפואית מצא כי ברוב המקרים שימוש ב-AI מוגבל לקטעים מקומיים בתוך כתב יד שנכתב בעיקרו בידי אדם, ושכתבי יד רבים עברו עריכה אנושית חוזרת לאחר טיוטה ראשונית שנעזרה ב-AI — מה שמסבך עוד יותר את הניסיון לשרטט קו חד בין "אנושי" ל"מלאכותי". התמונה המצטברת מצביעה על כך שהפתרון לא יהיה כלי גילוי מושלם אחד, אלא שילוב של שקיפות מצד הכותבים, שיפוט אנושי של עורכים, ומדיניות גילוי נאות אחידה שעדיין נמצאת בשלבי גיבוש בכל תחום ותחום.
