Попался сегодня пост про AI4Science, с многими мыслями из которого соглашусь:

Делимся тезисами Александра Кустова, которые уже разошлись по академической среде — и многим они явно не понравились.

* Классическая академическая статья — формат, который доживает последние дни.
* Коммерческая система научных журналов может этого не пережить.
* Учёные предъявляют к ИИ абсурдно двойные стандарты.
* Молодым исследователям достанется и главный удар, и главный шанс.
* В работе классического research assistant почти не осталось прежнего смысла.
...
* По-настоящему важные вопросы — это безопасность и проверка результатов.
* Качественные исследования и сбор уникальных данных только вырастут в цене.
* Споры об ИИ всё сильнее зависят не от фактов, а от личной веры в его полезность.
* Качество результата по-прежнему определяется не ИИ, а уровнем самого пользователя.
* Большинство научных статей уже читают не люди, а машины.
* Атрофия навыков — реальный риск, особенно для будущего поколения учёных.
* Детекторы ИИ-текста и нормы обязательного раскрытия почти не работают.
* Academic Bluesky — не то место, где сегодня возможен серьёзный разговор об ИИ.
* Исследование может быть «без души» — и всё равно приносить пользу обществу.

Особенно в части изживания классического формата научной статьи. Кажется, сейчас секции статей, посвященных экспериментам с применением ML (в разных областях, не только CS), уже сейчас де-факто просто пересказывают jupyter-ноутбуки с потерей деталей.

При этом, сейчас даже топовые конференции не энфорсят наличие кода - вот сейчас на ICML ревьюил, и 2 из 3 статей код не приложили вообще.
Про явное соотнесение экспериментов в статье с кодом/данными/моделям для их запуска даже не говорю.