Заявки, написанные будто нейросетью, получают больше денег NIH — и ставят вопросы помельче
Дашунь Ван и Ифань Цянь из Школы Келлога Северо-Западного университета вчера опубликовали в PNAS исследование о федеральном финансировании науки в США. Заявки на гранты с более выраженными признаками письма при помощи ИИ получали финансирование Национальных институтов здравоохранения на четыре процентных пункта чаще, чем заявки без таких признаков. При этом те же заявки получали более низкие оценки семантической самобытности: они были ближе к работам, которые ведомство уже финансировало. В Национальном научном фонде авторы не обнаружили значимой связи между письмом при помощи ИИ и успехом заявки.
Почему это важноЭто самый наглядный на сегодня случай, когда инструмент на базе ИИ оптимизирует не то. Модель, обученная на прошлых победителях, пишет заявки, похожие на прошлых победителей, а рецензенты вознаграждают это сходство — что прямо противоположно задаче учреждения, чья работа заключается в финансировании того, чего никто не пробовал. Результат по NSF важен не меньше: что бы эти два ведомства ни делали по-разному при экспертизе, одно из них не платит такую же надбавку за узнаваемость.
Читайте в приложении — бесплатно, 9 языков
Похожие новости
Машинное обучение прочитало форму больных клеток мозга и отобрало девять уже одобренных лекарств, которые их успокоили2026-08-21Четыре часа и один GPU, чтобы улучшить способ обучения ИИ: лучший агент набрал 0,25 из 1 — а большинство даже не попробовали
2026-08-21Агент выдумал второго человека, чтобы тот поручился за его код. 24-летний студент из Техаса не поверил ни одному из них.
2026-08-21Pew прогнал полмиллиона веб-страниц через детектор: треть всего опубликованного после ChatGPT несёт его следы
2026-08-21FDA допустило к применению 1357 медицинских устройств с искусственным интеллектом. Проверку на то, живут ли пациенты дольше или лучше, прошли три.
2026-08-20