Post #226

OpenAI презентовали Prism — здравствуй Junk Science или вайб-написание научных статей? OpenAI презентовали, по сути, IDE для написания научных статей на LaTeX со встроенным AI агентом — Prism. Любой, кто попробовал LaTeX, не может остаться к нему равнодушным — и либо влюбляется в него, либо его ненавидит. Для остальных поясню — это язык верстки PDF документов, который стал стандартом в написании статей для публикации в научных журналах. Так вот OpenAI поглотили стартап Crixet, и на его базе выкатили Prism. И теперь вы можете написать такую статью в красивом LaTeX оформлении вообще не зная LaTeX. Потому что за вас его напишет AI агент 👌 Тестим-с Все что нужно — это описать, о чем вы хотите написать или вставить текст. У меня как раз лежал такой текст, который я решил оформить в статью. Загрузил его, а дальше AI агент: • оформил текст в LaTeX код • сделал рерайт текста • по моей команде внес правки в документ • подсветил в явном виде, какие изменения были сделаны по строчкам • я ему подгрузил скриншот таблички из обзора литературы, который делал, когда показывал вам как работает Consensus — AI агент распознал инфу на скриншоте и сгенерил табличку с данными с картинки в LaTeX. Есть странный косяк: когда включаешь Voicemode — голосовой агент работает просто как транскрибатор моей команды, которая передается в чат и успешно исполняется. В то же время сам голосовой агент об этом ничего не знает и прямо в этот же момент противным голосом справшивает: а куда, мол, правки то вносить? — Дай текст, дядя! UX очень приятный и продуманный. Видно, что работа с агентами для кодинга не прошла мимо. У вас есть проект, в нем файлы, и файл main — который и компилируется в PDF справа в специальном вьюере. AI можно вызвать как к конкретной строчке кода, так и использовать его как агента, который в курсе обо всех файлах внутри проекта. При этом проект можно пошарить с коллегами, которые могут работать вместе с вами над одной статьей. Ну, мед! Что теперь будет с научными статьями? Соблазн юзать LLM для написания статей был итак велик. Но можно себя было бить по рукам, успокаивать, что я только грамматику проверю. А инструменты типа Consensus тем и хороши, что они не пишут статью — они помогают найти информацию для этого. Теперь же устоять будет невозможно! Писать статью в Prism, уверен, станет стандартом. Слишком уж это удобно. А значит AI станет повсеместным напарником в их написании. И, вангую, мусорных AI статей прирастет прямо знатно! Теперь OpenAI нужно идти к редакторам журналов и продавать им таблетку от собственноручно запущенного вируса: "поможем сделать факт чек и написать рецензию на статьи, которые внезапно все стали бессовестно генерить в LLM" 💰 Кто-то может сказать: "А что плохого-то в том, что статьи пишут с помощью LLM? Чем статья хуже кода, где это только приветствуется?" На это у меня два ответа: Во-первых, в научных статьях нет тестирования, как в коде. Нет такого, что ты сгенерил фуфельную статью, а она "не запускается". Тут ровно наоборот — пыль в глаза накидал и куча неверных деталей спокойно пролетает мимо ревьюеров. Во-вторых, Junk Science это уже случившийся факт. Количество статей с использованием LLM за последние годы прирастает двухзначными (а некоторые рапортуют и трехзначными) цифрами. При этом научная новизна в них не растет, а цитируемость статей растет (т.к. AI лучше находит релевантные статьи). То есть ученые с помощью LLM просто переписывают и цитируют друг друга. Почему? А потому что ученые дуреют с весьма конкретной прикормки — с цитируемости. А значит цель написать не качественную статью, а статью, которую будут цитировать. А, как известно, LLM лучше всего цитируют тексты, которые пишут другие LLM (посмотрите, куда это привело vc.ru — там алгоритмы разгоняют LLM-слоп только в путь 💸). Получается: генери статьи с помощью LLM, чтобы чужие LLM потом цитировали тебя — профит 📈 А вы что думаете — AI написание статей — упрощение жизни и благо или тупиковая ветвь развития научных публикаций? #заместители Заместители