Czy istnieje aplikacja do pisania prac? Stanowisko naukowców wobec AI

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

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).