1. Naslov in uvod
OpenAI je z orodjem Prism obljubil, da bo pisanje znanstvenih člankov preprosto kot pisanje e‑pošte. Toda e‑pošta nas je naučila tudi, kaj pomeni poplava neželene pošte. Znanstvene revije se že zdaj dušijo pod težo AI‑pomagane produkcije, Prisma pa prihaja v trenutku, ko je zaupanje v znanstveno literaturo krhko kot že dolgo ne. V nadaljevanju analiziram, kaj Prism v resnici prinaša, zakaj založniki govorijo o »AI slop« obdobju, kakšne priložnosti in tveganja to pomeni za evropske raziskovalce ter kaj bi morali regulatorji in univerze storiti še preden pride pravi plaz.
2. Novica na kratko
Kot poroča Ars Technica, je OpenAI predstavil Prism, brezplačno delovno okolje z umetno inteligenco za znanstvenike. Orodje v LaTeX urejevalnik vgradi model GPT‑5.2 in omogoča pisanje člankov, samodejno oblikovanje, generiranje citatov, pretvorbo skic v diagrame ter sodelovanje z soavtorji v realnem času. Dostop ima vsak uporabnik z računom ChatGPT.
OpenAI‑jev podpredsednik za znanost Kevin Weil je dejal, da bo leto 2026 za AI v znanosti to, kar je bilo leto 2025 za AI v programiranju, in poudaril milijone tedenskih sporočil o trdih znanostih v ChatGPT. Prism temelji na tehnologiji Crixet, oblaka LaTeX platforme, ki jo je OpenAI kupil konec 2025. Čas lansiranja sovpada z novimi študijami, na katere se sklicuje Ars Technica in ki kažejo, da se število AI‑podprtih člankov hitro povečuje, njihova kakovost v procesu recenzije pa pogosto zaostaja, kar med založniki krepi strah pred poplavo nizkokakovostnih rokopisov.
3. Zakaj je to pomembno
Prism cilja na resnično bolečo točko: znanstveno pisanje je počasno, zamudno in izrazito naklonjeno rojenim govorcem angleščine. LaTeX oblikovanje, lovljenje slogov citiranja, lektoriranje – vse to vzame ure in dneve, brez da bi res prispevalo novo znanje. Za mlajše raziskovalce, še posebej zunaj angleško govorečih okolij, so takšna orodja realna pomoč.
Istočasno pa te zmožnosti ustvarjajo sistemsko tveganje. Akademski sistem ne nagrajuje dobrih člankov, temveč več člankov. Zdaj temu sistemu dajemo namenski elektropogon.
Študije, na katere se sklicuje Ars Technica, že kažejo, da veliki jezikovni modeli povečajo število objav za 30–50 %, medtem ko recenzenti takšne članke pogosteje zavrnejo. Prism frikcijo še dodatno zniža, saj v enem vmesniku združuje pripravo osnutka, pregled literature in oblikovanje. Prag za izdelavo besedila, ki zgleda kot znanstveni članek, še nikoli ni bil nižji.
Kratkoročni zmagovalci:
- posamezni raziskovalci, ki so dobri v znanosti, a šibkejši v pisnem izražanju;
- dobro financirani laboratoriji, ki bodo zgradili standardizirane AI »tovarne člankov«;
- veliki založniki množičnih revij, ki živijo od objav v velikem številu.
Potencialni poraženci:
- recenzenti, katerih neplačano delo bo še obsežnejše;
- manjše revije z omejenimi uredniškimi resursi;
- bralci in odločevalci, ki bodo v vedno bolj onesnaženi literaturi težko našli verodostojne rezultate.
Ključno je nesorazmerje: AI poceni proizvodnjo znanstvenemu besedilu podobnih izdelkov, preverjanje pa ostaja človeško, počasno in drago. Če ne prenovimo recenzijskega sistema in orodij za odkrivanje literature, Prism ne bo le pospešil znanosti, temveč tudi znanstveni hrup – z vsemi posledicami za medicino, podnebno politiko in tehnološko regulacijo.
4. Širši kontekst
Prism ni osamljen pojav, ampak naslednji korak v desetletje trajajočem poskusu avtomatizacije znanstvenega pisanja in postopoma tudi samega odkrivanja.
Meta je leta 2022 z modelom Galactica pokazala, kako zlahka lahko sistem, naučen na znanstvenih besedilih, generira zelo prepričljivo, a povsem napačno vsebino – demo so umaknili skoraj takoj. Kasnejši projekti, kot je »AI Scientist« japonskega podjetja Sakana AI, so dokazali, da lahko z malo truda dobimo neskončen tok člankom podobnih dokumentov z minimalno dodano vrednostjo. Analize, na katere se sklicuje Ars Technica, kažejo, da AI orodja sicer povečajo število objav in citatov, hkrati pa se raziskovalni prostor zožuje.
OpenAI Prism komunicira bolj previdno: poudarek je na »delovnem okolju«, ne na avtonomnem raziskovalcu. Toda že funkcije, pokazane v predstavitvah – predlogi literature, samodejno oblikovani seznami virov, generiranje diagramov – brišejo mejo med urejanjem in oblikovanjem koncepta. Ko model predlaga, kateri članki so »relevantni« in kako strukturirati argument, že vpliva na to, kako si znanost predstavlja sama sebe.
Konkurenčno gledano se OpenAI z Prismom premika od splošnih chatbotov k globoki integraciji v znanstveno infrastrukturo. Microsoft ima Office in GitHub; OpenAI želi postati privzeti urejevalnik LaTeX in s tem os srčnega utripa znanstvenega dela. Težko si je predstavljati, da Google ne bo poskušal prek Gemini še bolj povezati Google Docs in arXiv, velikani, kot sta Elsevier in SpringerNature, pa bodo krepili lastna orodja, tesno vezana na njihove portale za oddajo člankov.
Smer je jasna:
- pisanje, recenzija in branje bodo vse bolj algoritmično posredovani;
- ozko grlo se bo iz pisanja premaknilo na zaupanje in kuriranje – komu in čemu verjamemo.
Nevarnost je, da to infrastrukturo gradijo ponudniki, katerih poslovni model temelji na uporabi in rasti, ne pa na dolgoročni zdravosti znanstvenega ekosistema.
5. Evropski in regionalni vidik
Za Evropo Prism hkrati odpira tri občutljiva področja: jezikovno neenakost, financiranje raziskav in regulacijo.
Pozitivna plat: evropski raziskovalci – pogosto v neangleškem okolju, a z obvezno objavo v angleških revijah – lahko z Prismom bistveno zmanjšajo hendikep pri pisanju. Doktorand v Ljubljani, Mariboru ali Zagrebu si težko privošči profesionalno lektoriranje; AI‑asistent lahko to vsaj delno nadomesti.
Toda Evropa je tudi regija, ki najbolj resno jemlje integriteto raziskav. Evropski raziskovalni svet (ERC), program Horizon Europe in nacionalne agencije se že leta borijo z inflacijo objav, vprašljivimi metrikami in plenilskimi revijami. Nenaden porast AI‑opravljenih člankov lahko te težave pretvori v akutno krizo.
Uredbe EU so tu dvojni meč. AI Act bo od ponudnikov splošnonamenskih modelov, med njimi OpenAI, zahteval več transparentnosti glede zmožnosti in tveganj. Toda resnična moč bo pri univerzah, inštitutih in založnikih, ki lahko zahtevajo razkritje uporabe AI, sledljivost sprememb in samodejni presejalni nadzor. Digital Services Act in zdravstvena zakonodaja bodo še posebej pomembni pri člankih, ki vplivajo na klinično prakso.
Za slovenski prostor, kjer je večina nacionalnih revij majhna in z omejenim uredniškim zaledjem, je nevarnost še večja: uredništva lahko hitro preplavi tok popolnoma oblikovanih, a znanstveno praznih člankov. Znanstveni svet RS in ARIS bi morala že zdaj razmišljati o smernicah za uporabo AI pri projektih, doktoratih in objavah.
6. Pogled naprej
Prism sam po sebi znanosti ne bo »uničil«. Bo pa okrepil obstoječe spodbude in slabosti.
Če bodo institucije zgolj opazovale, lahko v naslednjih 1–2 letih pričakujete:
- eksplozijo števila rokopisov v srednje rangiranih in odprtodostopnih revijah; daljše čakalne dobe in utrujene recenzente;
- rast sive cone AI‑olepšanih, a znanstveno šibkih objav, zlasti v računalništvu, medicini in podnebnih vedah;
- še večjo težavnost za startupe, novinarje in regulatorje pri ločevanju robustnih rezultatov od hrupa.
Ob drugačnem odzivu pa je to lahko tudi priložnost za modernizacijo znanstvenega sistema:
- strojno podprto predhodno filtriranje: revije uporabijo lastno AI za odkrivanje verjetno AI‑generiranega besedila, izmišljenih citatov ali trivialnih prispevkov;
- sledljivost nastanka besedila: orodja, kot je Prism, vgrajeno beležijo, kateri deli so bili generirani ali predlagani z AI, podobno kot sistemi za nadzor verzij;
- bolj vidna vloga recenzentov: ocenjevanje recenzij in spodbude za kakovostno recenzentsko delo.
Verjetno bodo prvi ukrepali financerji. Horizon Europe in nacionalne agencije v Sloveniji, Nemčiji ali na Hrvaškem lahko v razpisih zahtevajo razkritje uporabe AI, odprto kodo in podatke, ter nagradijo manj, a kakovostnejših objav. Univerze pa bodo morale v študijske programe vgraditi izobraževanje o odgovorni rabi AI pri pisanju.
Velika neznanka je hitrost, s katero se bo AI pomaknila od pisnega pomočnika k generatorju hipotez in načrtovalcu eksperimentov. Ko model ne le oblikuje besedilo, ampak oblikuje tudi sam poskus, vprašanje odgovornosti postane ključno: kdo nosi posledice, ko je znanost napačna?
7. Spodnja črta
Prism je hkrati darilo in stresni test za znanost. Lahko osvobodi raziskovalce birokratskega dela in zmanjša jezikovne ovire, a brez hkratne nadgradnje recenzije in nagrajevanja tvega pospešitev poplave lepo oblikovanega, a plitvega dela. Ključno vprašanje ni več, ali bo AI pisala članke – to že počne – temveč kdo bo zgradil filtre, ki odločajo, kateri članki štejejo. Tam se bo odločalo, komu bo pripadla moč nad prihodnostjo znanja.
