Sztuczna inteligencja – zwłaszcza duże modele językowe (LLM) takie jak ChatGPT – radykalnie przekształciła pisanie akademickie i naukowe. Dynamiczny rozwój narzędzi generatywnych przyniósł wachlarz aplikacji wspierających tworzenie treści: od esejów studenckich po artykuły naukowe. Społeczność akademicka pozostaje jednak ambiwalentna, łącząc uznanie dla potencjału technologii z obawami o integralność akademicką, autentyczność badań i etykę publikacyjną. Niniejszy tekst porządkuje krajobraz narzędzi, prezentuje stanowiska naukowców, wskazuje ryzyka i mechanizmy kontroli oraz możliwe konsekwencje dla edukacji i rozwoju nauki.
- Krajobraz aplikacji dedykowanych pisaniu prac naukowych
- Stanowisko naukowców i społeczności akademickiej wobec sztucznej inteligencji
- Kwestie etyczne i zagrożenie plagiatem w erze sztucznej inteligencji
- Mechanizmy detekcji i weryfikacji treści generowanych przez AI
- Wpływ sztucznej inteligencji na proces uczenia się i rozwój poznawczy
- Polityki instytucjonalne i wytyczne akademickie wobec wykorzystania AI
- Sztuczna inteligencja w recenzji naukowej i publikowaniu
- Perspektywy na przyszłość – edukacja, innowacja i odpowiedzialność
Krajobraz aplikacji dedykowanych pisaniu prac naukowych
Rynek narzędzi AI do pisania prac rozwija się w szybkim tempie – od uniwersalnych chatbotów po wyspecjalizowane platformy akademickie. Poniższe zestawienie porządkuje najważniejsze kategorie i zastosowania:
| Narzędzie | Typ | Najważniejsza funkcja | Zastosowanie akademickie |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Uniwersalny LLM | Generowanie i edycja tekstu | Szkice rozdziałów, streszczenia, korekta stylu |
| Claude.ai | Uniwersalny LLM | Dłuższe, spójne narracje | Artykuły, rozprawy, logiczna struktura tekstu |
| Google Gemini | LLM + wyszukiwanie | Analiza i wyszukiwanie | Przeglądy literatury, synteza informacji |
| Perplexity | Asystent wyszukiwania | Odpowiedzi z odwołaniami | Pogłębione kwerendy w literaturze naukowej |
| StudyTexter | Specjalizowana platforma | Generowanie dużych prac | Deklaracje: do 120 stron w 4 godziny, „Humanizator AI” |
| EssayAiLab | Specjalizowana platforma | Eseje + narzędzia weryfikacji | Sprawdzanie plagiatu, cytowania MLA/APA |
| ScholarGPT | Asystent badawczy | Przeszukiwanie baz | PubMed, Google Scholar, JSTOR, ranking trafności |
| Grammarly | Edycja językowa | Gramatyka i styl | Korekta, ton wypowiedzi, czytelność |
| LanguageTool | Edycja językowa | Wielojęzyczna korekta | Wsparcie dla języków innych niż angielski |
| ProWritingAid | Edycja językowa | Analiza stylu | Struktura zdań, bogactwo słownictwa |
| Scrivener | Środowisko pisarskie | Organizacja projektu | Notatki, źródła, „tablica korkowa” |
| ClickUp AI | Produktywność + AI | Asystent rolowy | Generowanie pomysłów, parafraza, planowanie |
| Notion (AI) | Workspace + AI | Bazy wiedzy + streszczenia | Notatki, sylabusy, streszczenia, zmiana tonu |
Uniwersalne narzędzia dużych modeli językowych
ChatGPT pozostaje jednym z najczęściej używanych narzędzi akademickich: generuje szkice, porządkuje strukturę i koryguje styl. Claude.ai wyróżnia się spójnością dłuższych tekstów, co sprzyja pracom badawczym i rozprawom. Oba narzędzia ułatwiają syntezę treści i redakcję, ale automatyczne tworzenie całych sekcji rodzi poważne wątpliwości etyczne.
W grupie narzędzi wspierających wyszukiwanie prym wiodą Google Gemini i Perplexity – przydatne szczególnie na etapie przeglądu literatury i weryfikacji źródeł.
Specjalizowane platformy dla prac naukowych
StudyTexter promuje generowanie obszernych prac i „niewykrywalność” treści (funkcja „Humanizator AI”), a EssayAiLab łączy generator esejów z weryfikacją plagiatu i automatycznymi cytowaniami MLA/APA. Takie obietnice potęgują ryzyko nadużyć i naruszeń integralności akademickiej.
ScholarGPT koncentruje się na wyszukiwaniu w bazach naukowych (PubMed, Google Scholar, JSTOR) i porządkowaniu wyników według trafności tematycznej, stając się wydajnym asystentem przeglądu literatury.
Narzędzia do poprawy i edycji tekstów
Grammarly, LanguageTool i ProWritingAid wspierają korektę językową, styl i czytelność, a Scrivener ułatwia pracę nad dużymi projektami badawczymi dzięki elastycznej organizacji materiału.
Platformy integrujące wiele funkcji
ClickUp i Notion łączą pisanie z zarządzaniem projektem, pozwalając planować prace, porządkować notatki oraz wykorzystywać funkcje AI do streszczeń, parafrazy i zmiany tonu.
Stanowisko naukowców i społeczności akademickiej wobec sztucznej inteligencji
Uczelniany konsensus jest niejednoznaczny: docenia potencjał efektywności, a zarazem ostrzega przed kosztami etycznymi. To dychotomiczne stanowisko prowadzi do pytań o naturę pracy naukowej w epoce automatyzacji.
Potencjał i korzyści uznawane przez naukowców
Narzędzia AI bywają postrzegane jako asystenci badawczy i redakcyjni. Najczęściej wskazywane korzyści obejmują:
- syntezę literatury – szybsze tworzenie przeglądów i mapowanie kluczowych wątków,
- wsparcie struktury – porządkowanie sekcji, tytułów i argumentacji,
- korektę językową – poprawa czytelności, tonu i spójności stylistycznej,
- przyspieszenie pracy – ułatwienie szkicowania i iteracyjnej redakcji,
- wspomaganie peer review – generowanie uwag zbieżnych z opiniami recenzentów.
W badaniu prof. Jamesa Zou (Stanford) opinie ChatGPT o artykułach naukowych często pokrywały się z recenzjami ekspertów; ponad 82 procent badaczy oceniło je jako korzystniejsze od niektórych opinii, które otrzymali wcześniej. Wniosek: AI może wspierać ewaluację naukową, o ile użycie jest transparentne i kontrolowane.
Obawy dotyczące etyki i integralności akademickiej
Równolegle pojawiają się ostrzeżenia o systemowej skali nadużyć. Prof. Artur Strzelecki (UE Katowice) wykazał nieoznaczone fragmenty AI w recenzowanych publikacjach – nawet w czasopismach o najwyższych cytowaniach. Setki publikacji zawierają takie treści, co wskazuje na problem strukturalny.
Dodatkowym sygnałem alarmowym jest „cicha korekta” opisana w „Nature” – usuwanie przez wydawców charakterystycznych fraz chatbotowych z opublikowanych artykułów bez oficjalnych errat. Zamiast jawnego rozwiązania problemu, bywa on ukrywany.
Stanowisko wykładowców wobec wykorzystania AI przez studentów
Badania dr. Krzysztofa Skoniecznego (UW) i dr. Valeriji Vendramin (IRI, Lublana) pokazują rozpiętość opinii: 49 z 272 wykładowców uznało użycie ChatGPT do prac pisemnych za „zawsze nieuczciwe”, 19 – „nigdy”. Większość widzi nieuczciwość w wybranych przypadkach.
Wspólny mianownik pozostaje niezmienny: AI może wspierać język i redakcję, ale autorstwo, idee i argumenty muszą pochodzić od studenta. To student jest faktycznym autorem tekstu.
Kwestie etyczne i zagrożenie plagiatem w erze sztucznej inteligencji
AI nasila dylematy: od klasycznego plagiatu przez „ghostwriting” aż po autentyczność metodologiczną. Dokładność, weryfikowalność i transparentność stają się wymogami krytycznymi.
Skala zjawiska i jego dynamika
W lutym 2025 r. HEPI wskazał, że 92 procent studentów korzysta z generatywnej AI (wzrost z 66 proc. rok wcześniej), a 88 procent użyło jej w pracach zaliczeniowych (wzrost z 53 proc.). Raport AICEE (2025) potwierdza, że 78 procent studentów używa AI w nauce – głównie do wyszukiwania informacji, analizy danych i pisania.
Halucynacje i fabrykowanie faktów
„Halucynacje” AI to jedno z najpoważniejszych ryzyk – generowanie pozornie wiarygodnych, lecz nieprawdziwych treści. W badaniu cytowań ChatGPT aż 47 procent referencji było sfabrykowanych, 46 procent to opisy autentycznych pozycji, lecz błędne, a tylko 7 procent – w pełni poprawne. AI nie powinna służyć do bezpośredniego generowania bibliografii bez weryfikacji.
Prawo autorskie i prawa intelektualne
Modele uczone na ogromnych zbiorach (często z treści chronionych) rodzą pytania o prawa twórców i reprodukowane stronniczości. Polska ustawa o prawie autorskim nie reguluje szczegółowo tych kwestii, co tworzy lukę prawną. Niejasność regulacyjna utrudnia etyczne korzystanie z treści generowanych przez AI.
Mechanizmy detekcji i weryfikacji treści generowanych przez AI
Rozwijane są narzędzia detekcji i weryfikacji, lecz ich skuteczność pozostaje ograniczona i niejednoznaczna.
Jednolity System Antyplagiatowy (JSA) w Polsce
Od lutego 2024 roku moduł w JSA umożliwia nieodpłatną ocenę, czy praca mogła powstać z użyciem AI, opierając się m.in. na regularności językowej. JSA z natury identyfikuje pokrycia ze źródłami, nie zaś pewne ślady generowania przez AI, a detektory bywają zawodne – zdarzają się fałszywe alarmy wobec tekstów ludzkich.
Ograniczenia komercyjnych detektorów AI
Badania University of Chicago pokazały, że komercyjne detektory słabo wykrywają teksty z nowszych modeli i treści mieszane (human+AI). Nie istnieje obecnie wiarygodne narzędzie do wykrywania niedozwolonego użycia AI w literaturze naukowej.
Wpływ sztucznej inteligencji na proces uczenia się i rozwój poznawczy
Oprócz etyki i kontroli kluczowe są skutki dla pamięci, kreatywności i motywacji.
Badania MIT dotyczące aktywności neuronalnej
Zespół dr Nataliy Kosmyny (MIT) przeprowadził eksperyment z 54 osobami piszącymi eseje z pomocą ChatGPT, Google lub samodzielnie. EEG wykazało najniższe zaangażowanie neuronalne u grupy z ChatGPT, a ich eseje oceniano jako bardziej schematyczne.
Osoby korzystające z ChatGPT wykazywały niższą aktywność w pasmach alfa, theta i delta, częściej traciły motywację i miały kłopot z odtworzeniem własnych tekstów. Po ponownym pisaniu bez AI ich wyniki poznawcze były wyraźnie gorsze niż u osób pracujących samodzielnie.
Obawiam się, że ktoś wprowadzi ChatGPT do szkół podstawowych, nie znając skutków
Paradoks szybkości i motywacji
Pojawia się paradoks: AI przyspiesza pracę, lecz może spłycać uczenie się. Najlepsze rezultaty osiągali studenci, którzy najpierw pracowali samodzielnie, a dopiero później sięgali po AI – ich teksty były bardziej kreatywne i lepiej zapamiętane, a aktywność mózgu najwyższa.
Polityki instytucjonalne i wytyczne akademickie wobec wykorzystania AI
Uczelnie i instytucje badawcze tworzą polityki określające dozwolone i niedozwolone zastosowania. Kluczowe są jasność, spójność i egzekwowalność zasad.
Stanowisko polskich uniwersytetów
Na Uniwersytecie Warszawskim zakres użycia AI w pracach dyplomowych ustalają opiekun i student; opiekun monitoruje postępy i weryfikuje efekty uczenia się. Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu (Komunikat Rektora nr 16/2025) dopuszcza GenAI do wsparcia celów uczenia się, lecz podkreśla, że nie zastępuje ona krytycznego myślenia i kreatywności; narzędzia AI są zakazane podczas egzaminów i zaliczeń, chyba że instrukcja stanowi inaczej.
Międzynarodowe standardy publikacyjne
Committee on Publication Ethics (COPE) wskazuje, że żadna część artykułu nie powinna być napisana przez AI. Dopuszczalne użycie pomocnicze wymaga pełnej transparencji: opisania zakresu wsparcia oraz wskazania nazwy i wersji narzędzia. Wiele czołowych czasopism („Science”, „Nature”) ogranicza GenAI, ale egzekwowanie zakazów jest trudne z powodu ograniczeń detekcji.
UNESCO a etyka sztucznej inteligencji
UNESCO przyjęło Zalecenie w sprawie etyki AI – pierwszy globalny instrument prawny w tej dziedzinie. Akcentuje edukację w zakresie danych, mediów i informacji oraz dostęp do pluralistycznych, zaufanych źródeł. Dokument uwzględnia konsekwencje AI dla edukacji, nauki, kultury i komunikacji.
Sztuczna inteligencja w recenzji naukowej i publikowaniu
AI ujawniła nowe wyzwania w filarach nauki: recenzji i procesie publikacyjnym.
Ukryte polecenia i manipulacja recenzji
Na przełomie 2024/2025 r. ujawniono wstawianie do manuskryptów ukrytych „promptów” dla LLM, aby wpłynąć na recenzje. Biolog Timothée Poisot otrzymał recenzję z frazą typową dla ChatGPT („Oto poprawiona wersja Twojej recenzji…”), sugerującą udział AI. Jak podkreśla Poisot i Gitanjali Yadav, to nadużycie akademickie, a nie intelektualna prowokacja.
Rozprzestrzenianie błędów i kaskada dezinformacji
Nieujawnione fragmenty AI są cytowane, co multiplikuje błędy. Prof. Strzelecki ostrzega przed „kaskadą błędów”, gdy halucynacje utrwalają się przez cytowania. „Nature” raportuje setki publikacji z frazami zdradzającymi udział ChatGPT (np. „jako model językowy AI”, „regenerate response”). Skala może być większa, bo doświadczeni autorzy lepiej ukrywają ślady AI.
Perspektywy na przyszłość – edukacja, innowacja i odpowiedzialność
Akademia znajduje się w trakcie głębokiej transformacji. Przyszłość zależy od tego, jak środowisko naukowe, uczelnie i regulatorzy odpowiedzą na wyzwania stawiane przez AI.
Potrzeba systematycznego podejścia do integracji AI
Niezbędne są działania na poziomie programowym i instytucjonalnym. Najważniejsze kierunki obejmują:
- przebudowę metod oceniania – większy nacisk na analizę, interpretację i wnioskowanie niż na sam proces pisania,
- jasne regulacje – rozróżnienie dozwolonego wsparcia od nadużyć oraz obowiązek transparentności użycia narzędzi,
- integrację w programach kształcenia – szczególnie w zarządzaniu, IT i marketingu, gdzie wpływ AI jest już znaczący,
- wzmocnienie kompetencji metodologicznych – krytyczna weryfikacja treści generowanych przez AI i ich poprawne osadzanie w metodologii,
- połączenie narzędzi technicznych z ekspertyzą – łączenie detekcji z recenzencką oceną merytoryczną.
Potrzeba edukacji w zakresie odpowiedzialnego korzystania z AI
Raport Fundacji AICEE pokazuje lukę kompetencyjną: 57 procent studentów chce zajęć z praktycznej pracy z AI, a tylko 30 procent dostrzega do tego zachętę ze strony wykładowców. Potrzebne są kursy uczące odpowiedzialnego użycia AI jako wsparcia, a nie substytutu oryginalnej twórczości.
Zagrożenia bezpieczeństwa i dyskryminacji
Najnowsze testy bezpieczeństwa pokazują, że nawet czołowe modele potrafią zaakceptować polecenia z potencjałem wyrządzenia szkody. Wszystkie badane modele zaakceptowały co najmniej jedno takie polecenie, co wzmacnia postulat ścisłych standardów bezpieczeństwa przed szeroką integracją AI w edukacji i badaniach.
Rekomendacje dla instytucji akademickich
Aby zrównoważyć innowację z odpowiedzialnością, warto wdrożyć następujące działania:
- przejrzyste wytyczne – sformalizować zasady użycia AI z podziałem na dozwolone wsparcie i nadużycia;
- programy szkoleniowe – szkolić studentów i kadrę z etycznego, krytycznego i metodycznego korzystania z AI;
- weryfikacja autentyczności – łączyć narzędzia detekcji (JSA, inne) z ekspercką oceną merytoryczną;
- dokumentowanie użycia AI – wymagać ujawniania narzędzi, wersji i zakresu wsparcia w pracach;
- udział w standardach międzynarodowych – włączać się w prace nad wspólnymi normami publikacyjnymi (np. COPE).