Ewaluacja i wydawnictwa

Kwestie kierunku zmian w polityce naukowej państwa i ewaluacji działalności naukowej oraz roli wydawców w tym systemie, a także nowych aspektów etycznych, prawnych i praktycznych powstałych w związku z wykorzystaniem genAI zarówno w toku pisania tekstów naukowych, jak i w samym procesie badawczym i dydaktyce akademickiej, były przedmiotem dyskusji Komisji ds. Wydawnictw Naukowych przy KRASP.

Przedstawiciel Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, dr hab. inż. Krzysztof Bakuła, dyrektor Departamentu Nauki MNiSW, nakreślił wizję polityki naukowej, w której uwzględniona zostanie jakość działalności wydawniczej instytucji jako narzędzie zwiększenia wpływu na światową naukę. Biorąc pod uwagę szybko rosnącą rolę sztucznej inteligencji w procesie publikacyjnym, szczególnie ważne będzie zapewnienie ochrony praw własności intelektualnej i przemysłowej oraz etyczne i rzetelne wykorzystanie tych narzędzi. Jest to tym ważniejsze, że jak dotąd brak efektywnych odgórnych regulacji w tym zakresie. Ministerstwo planuje wsparcie jakości i widoczności polskiej nauki, lecz w przedstawionej ofercie programów grantowych ponownie zabrakło rozwiązań, które byłyby przydatne z punktu widzenia wydawców akademickich. Ten problem pozostaje nierozwiązany.

Drugim elementem, ważnym w kontekście szerszej polityki publikacyjnej, są zmiany w systemie tworzenia wykazów czasopism i wydawnictw. Naukowcy, wydawcy i bibliotekarze będą musieli jeszcze poczekać na nowe listy: prace nad nimi rozpoczną się po wejściu w życie rozporządzenia na początku 2026 r. Nowy wykaz czasopism ma powstać w pierwszej połowie roku, a wykaz wydawnictw w drugiej.

W zakresie kryteriów dotyczących czasopism utrzymano zmiany z 2024 roku, czyli ocenę mieszaną, uwzględniającą specyfikę dyscyplin (wskaźniki bibliometryczne z oceną ekspercką) oraz obligatoryjne zamieszczenie czasopism z baz Scopus i Web of Science, a także wybranych tytułów z ERIH+, DOAJ, EBSCO i ICI JML.

Natomiast projekt wykazu wydawnictw zakłada wprowadzenie dodatkowego, trzeciego poziomu punktowego i każdorazowe uzasadnienie przypisania wydawcy do danego progu. Przewidziano I poziom i 80 pkt. dla wydawnictw spełniających standardy COPE i o ustalonym procesie recenzyjnym, II poziom i 140 pkt. dla wydawnictw spełniających wytyczne poziomu I oraz stosujących jednolite zasady kryteriów jakościowych kwalifikowania prac niezależnych od opłat i upowszechniających w skali krajowej recenzowane monografie istotne dla rozwoju krajowej nauki oraz III próg i 200 pkt. dla wydawnictw spełniających wszystkie poprzednie kryteria i wnoszących znaczący wkład w rozwój nauki światowej.

Ewaluacja jakości działalności naukowej ma bazować na przeprowadzeniu klasyfikacji w dyscyplinach oraz oszacowaniu potencjału podmiotów w zakresie nauki i kształcenia. Ma to zapewnić bardziej kompleksową od dotychczasowej ocenę. W nowym systemie ma zyskać na znaczeniu popularyzacja nauki i jej powiązania z dydaktyką oraz gospodarką. Ministerialna definicja doskonałości działalności publikacyjnej obejmuje wysoką jakość merytoryczną, rzetelność i etykę. Istotny też będzie wpływ i widoczność publikacji, zwłaszcza w wiarygodnych i prestiżowych kanałach komunikacyjnych.

Należy się zastanowić nad definicją i zasadnością stosowania pojęcia „doskonałości naukowej” oraz potrzebą lepszej oceny dorobku jednostkowego czy ograniczenia liczby zgłaszanych osiągnięć ewaluacyjnych. Powiązane procesy, jakimi są doskonałość naukowa i publikacyjna, łączy kompetentne podejście do opisywania nauki oraz rzetelna recenzja, tak ze strony naukowców, jak wydawnictw. Procesy te wymagają czasu i zaangażowania, i w tym kontekście warto wziąć pod uwagę dwie inicjatywy: DORA i CoARA. Otwarte pozostaje pytanie, czy dążenie do doskonałości jako celu samego w sobie nie prowadzi w praktyce do drapieżnych praktyk publikacyjnych, w tym budzącej wątpliwość wiarygodności podziału wkładu autorskiego, i załamania etyki środowiska naukowego. Na zjawiska te głęboko zaczyna oddziaływać masowa dostępność i pozorna łatwość użycia AI, której rola rośnie też w samym procesie wydawniczym. W związku z tym równie gwałtownie rośnie potrzeba sformalizowanych, jednolitych regulacji (nie tylko rekomendacji) w zakresie etycznego użycia sztucznej inteligencji oraz mechanizmów (również prawnych) przeciwdziałania nierzetelnościom i monitorowania oraz szerokiego udostępniania wycofań (retrakcji), korekt i wątpliwości dotyczących publikacji. W praktyce jest to jednak trudne. Dodatkowo „punktozo-slotoza” i specjalizacja również mogą doprowadzić do zbyt dużej przyczynkowości i bylejakości badań, znacznie zawężając właściwą naukowcom potrzebę szerokiej perspektywy i głębokiego myślenia, co ogranicza m.in. umiejętność dobrej popularyzacji wiedzy.

Analizując możliwości wsparcia i zagrożeń publikowania naukowego przez genAI, wskazywano na demokratyzację nauki, wykorzystanie danych syntetycznych i eliminację kosztochłonności projektów, automatyzację powtarzalnych zadań, przyspieszenie procesu zgłaszania tekstu do publikacji. Najważniejsze zagrożenia dotyczą olbrzymiej łatwości zmanipulowania każdego rodzaju danych czy formatu, stronniczości algorytmicznej i dominowego efektu GIGO (garbage in, gargage out), prowadzących do spadku prestiżu nauki, lecz i do utraty zaufania społecznego do udostępnianych treści. Bardzo poważne są wyzwania etyczne i prawne związane z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji w procesie tworzenia publikacji naukowych, destabilizują one bowiem obecnie funkcjonujący system prawnoautorski, w tym rzeczywistą ochronę praw autorskich czy danych poufnych, rozmywają pojęcie wkładu twórczego i definicji autorstwa. Problemem staje się ustalenie jednolitych zasad w relacji autor – wydawca – czytelnik. W tym ważny jest rozwój systemu prawnego w kierunku rozszerzenia kategorii autorstwa, np. poprzez wprowadzenie nowych pojęć, jak np. producent artykułu. Czy więc potrafimy i zechcemy wspólnie odpowiedzialnie korzystać z narzędzi AI? Ogólnie znajomość tej materii jest wciąż niska lub wręcz znikoma. Jedynie wąski krąg osób posiada wiedzę specjalistyczną. Nierozwiązaną nadal trudnością jest sama weryfikacja treści generowanych przez narzędzia AI, ryzyko halucynowania systemów, czyli produkowania fałszywych wyników w zakresie treści, danych, odniesień literaturowych itd. Wszystko to rodzi obawy dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na system oceny dorobku naukowego, który staje się podatny na nadużycia, a spory prawne i długoterminowe zawieszenie procesu publikacyjnego może tę ocenę wręcz uniemożliwiać. W skali globalnej prowadzi to do utrwalania nierówności między naukowymi centrami i peryferiami oraz dalekosiężnych zmian społeczeństw, wykraczających poza ramy samej nauki.

Największą zaletą nowych narzędzi jest znaczne przyspieszenie wykonania niektórych zadań, jednak słabością pozostaje brak zdolności do krytycznej oceny, ogromne koszty energetyczne i ochrony środowiska oraz ryzyko uzależnienia od technologii, co może spowodować utratę zdolności powrotu do tradycyjnych metod pracy. Narzędzia genAI są wykorzystywane przez studentów coraz częściej, lecz w sposób powierzchowny, a wykładowcy nie są przygotowani do takiej formy nauczania, choć jest to jedyna droga do zapewnienia odpowiedniej jakości kształcenia w nowych realiach. Konieczne jest stworzenie nowych standardów pracy i oceny oraz redefinicja roli nauczyciela akademickiego, a także rozwijanie umiejętności krytycznego myślenia i uczenia głębokiego. AI może wspierać procesy akademickie poprzez tworzenie zamkniętych korpusów wiedzy i narzędzi do weryfikacji efektów kształcenia, jednak wymaga to inwestycji oraz szerokiego poznania narzędzi AI i zaangażowania kadry. Kluczowym elementem w całym systemie pozostaje uczciwość, począwszy od etapu studiów, i transparentność w ujawnianiu wykorzystania tego typu narzędzi przy tworzeniu manuskryptów w zakresie dozwolonym przez redakcje lub wydawców. Sami wydawcy starają się ostrożnie adaptować narzędzia AI wspomagające działania rutynowe lub przygotowanie publikacji zgodnych z wytycznymi WCAG, jednak mają oni świadomość zagrożeń obecnych na każdym etapie przygotowania publikacji, które mogą prowadzić do naruszeń prawa, etyki czy spadku jakości prac. Wydawcy dostrzegają potrzebę stworzenia klarownych rozwiązań prawnych i ekonomicznych uwzględniających sztuczną inteligencję w procesie tworzenia treści, jednak z pełną kontrolą człowieka, zachowaniem jakości merytorycznej oraz zasad transparentności. Kompetencją przyszłości w akademii będzie utrzymanie wiodącej roli człowieka i umiejętne, odpowiedzialne włączenie do pracy naukowej technologii, zawsze z prymatem krytycznego myślenia.

Zmiany w szkolnictwie wyższym są dokonywane na ostatnią chwilę, skoncentrowane na drobnych poprawkach systemu, a nie transformacjach w obszarach, które tego pilnie wymagają. W kontekście wykorzystania nowych narzędzi szczególną rolę odgrywają edukacja i etyka. Nie jest dobrym rozwiązaniem instytucjonalny nadzór nad sposobem wykorzystywania różnych narzędzi, w tym narzędzi sztucznej inteligencji. Kluczowe jest uczenie i nauczanie korzystania z tych narzędzi w sposób rozsądny i zgodny z regułami. Zmieniająca się rzeczywistość może być bardzo inspirująca pod warunkiem, że ostateczne decyzje podejmuje człowiek. Pracownicy uczelni mają jednak różne spojrzenia na to, jak nowe narzędzia mogą być wykorzystywane w dydaktyce, pracach badawczych czy publikowaniu naukowym. W odpowiedzi na liczne problemy związane z nowymi trendami i technologiami na wielu uczelniach powstają zespoły ds. sztucznej inteligencji i czeka nas jeszcze wiele zmian w tych obszarach. Przyszłość publikowania naukowego pozostaje w pewnym stopniu niewiadomą ze względu na tak gwałtowny i niekontrolowany rozwój. Może on zaburzyć integralność nauki i komunikacji naukowej. Wydawcy akademiccy szeroko o tym dyskutują i tworzą wytyczne mające wspierać autorów, redaktorów i samo środowisko w zakresie bardziej świadomego poruszania się w nowym świecie z genAI. W Polsce wydawcy zrzeszeni w Stowarzyszeniu Wydawców Szkół Wyższych omawiają bieżące problemy podczas corocznych konferencji i szkoleń. W 2024 roku opublikowane zostało „Stanowisko i rekomendacje Stowarzyszenia Wydawców Szkół Wyższych w kwestii stosowania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji (GAI) w pisaniu prac naukowych”, zaś obecnie przygotowywane są rozszerzone i zaktualizowane wytyczne. Jednak poza tym nic się nie zmienia, komunikacja naukowa wciąż bazuje na etosie pracy naukowej, rzetelnym procesie badawczym, uczciwej recenzji i fachowości wydawców akademickich. To stanowi fundament wspólnej pracy i w takiej perspektywie jest postrzegana nasza przyszłość.