Нужна ли нам (р)эволюция в рецензировании?

Друзья, вы когда-нибудь ждали рецензию на свою статью полгода? А знали, что 10% рецензентов берут на себя половину всей экспертной нагрузки? Система экспертной оценки сильно перегружена — публикаций за 20 лет стало в 4 раза больше, а волонтёров-рецензентов не прибавилось. Искусственный интеллект только подливает масла в огонь: рукописи, написанные с его помощью, отклоняют вдвое чаще.

Сегодня в рубрике #читаемвместе — статья «Нужна ли нам (р)эволюция в рецензировании?».
Автор: Дмитрий Кочетков, кандидат экономических наук, докторант Центра исследований науки и технологий Лейденского университета, ведущий научный сотрудник Института проблем развития науки РАН, заместитель генерального директора НЭБ eLIBRARY.RU по инновациям в научной коммуникации, постоянный эксперт вебинаров компании «Пульс науки».

Среди ключевых драйверов ускорения публикационного потока автор выделяет генеративный ИИ и экспансию крупных издательств — на несколько компаний-гигантов приходится более 70% чистого прироста ежегодного числа статей.

Последние исследования связывают использование больших языковых моделей с увеличением числа подаваемых рукописей на 42%. При этом тексты с высокой долей ИИ-контента демонстрируют снижение читаемости и почти никогда не доходят до стадии рецензирования. Одновременно растёт число рецензий, подготовленных с использованием нейросетей.

Дополнительной проблемой остаётся консервативность рецензирования, которая может ограничивать возможности для прорывных исследований. Междисциплинарные работы оказываются в особенно уязвимом положении, поскольку для них зачастую сложно найти профильных экспертов. Процесс остаётся системно неэффективным: длительные циклы рецензирования задерживают распространение знаний, а многократные перепроверки одной и той же рукописи при переходе между журналами создают глобальные издержки, оцениваемые в миллиарды долларов.

Автор предлагает модель Publish-Review-Curate (PRC), которая, по его мнению, наиболее сбалансированно сочетает функции распространения и сертификации научного знания. Ключевое отличие PRC от традиционной модели — публичность всего процесса: разногласия, доработки и оценки становятся видимыми и доступными для всего научного сообщества.

Подробнее о преимуществах модели PRC, вызовах её внедрения и прогнозах развития системы рецензирования читайте в полном тексте статьи:
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/08/07/guest-post-do-we-need-revolution-in-peer-review/

❤PULSE SCIENCE  👍ID SCIENCE💙VK💬MAX