🔎 هوش مصنوعی؛ بازرس تازه‌نفس ادبیات علمی برای کشف خطاهای پنهان مجله Nature در گزارشی منتشر شده در ۶ اوت ۲۰۲۶ نشان می‌دهد که عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای بررسی گسترده ادبیات علمی و کشف خطاهای قدیمی به کار گرفته شوند. در یکی از نمونه‌ها، یک سامانه هوش مصنوعی خطاهایی را در مقادیر نقطه‌جوش مولکول‌ها در یک پایگاه مرجع شیمیایی شناسایی کرد؛ داده‌هایی که سال‌ها مورد استفاده پژوهشگران قرار گرفته بودند. اهمیت این تحول در آن است که AI می‌تواند حجم بسیار بزرگی از مقالات، داده‌ها و منابع را با سرعتی بررسی کند که برای پژوهشگر انسانی بسیار زمان‌بر است.چنین قابلیتی می‌تواند به راستی‌آزمایی منابع، کنترل کیفیت داده‌ها و افزایش قابلیت اعتماد ادبیات علمی کمک کند.این فناوری همچنین می‌تواند برای کتابخانه‌ها و مراکز اطلاع‌رسانی علمی در شناسایی خطاهای استنادی، داده‌های مشکوک و اطلاعات ناسازگار ارزشمند باشد.بااین‌حال، Nature تأکید می‌کند که تشخیص خطا توسط AI به معنای درست‌بودن خودکار نتیجه آن نیست و خروجی سامانه همچنان به بررسی متخصصان نیاز دارد. یکی از کاربردهای مهم این فناوری، بررسی «حقایق عینی» مانند مقادیر عددی، مشخصات مواد و اطلاعات قابل راستی‌آزمایی است؛ حوزه‌ای که امکان کنترل انسانی نتایج در آن بیشتر است. این تحول می‌تواند مفهوم مرور ادبیات پژوهش را نیز تغییر دهد؛ زیرا در آینده پژوهشگر به‌جای جست‌وجوی صرف منابع، می‌تواند از AI برای یافتن تناقض‌ها و نقاط نیازمند بررسی استفاده کند.برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، مهارت مهم آینده نه فقط استفاده از AI، بلکه ارزیابی انتقادی یافته‌های آن و بازگشت به منبع اصلی خواهد بود.برای دانشگاه‌ها نیز این روند ضرورت آموزش «سواد هوش مصنوعی پژوهشی» و مهارت‌های راستی‌آزمایی اطلاعات را بیش از گذشته برجسته می‌کند.بنابراین، AI را نباید داور نهایی صحت علمی دانست؛ بلکه بهتر است آن را دستیار قدرتمندی برای کشف خطا و هدایت پژوهشگر به سمت شواهدی که نیازمند بررسی دقیق‌ترند تلقی کرد.پیام اصلی گزارش این است که آینده اعتبارسنجی علم احتمالاً ترکیبی از سرعت و مقیاس AI و قضاوت تخصصی انسان خواهد بود. Stokel-Walker, C. (2026, August 6). AI agents are checking the scientific literature — and spotting decades-old errors. Nature. https://www.nature.com/articles/d41586-026-02235-8 https://t.me/UT_Central_Library