#1
Yapay zeka sistemlerinin bilimsel makaleleri, deney sonuçlarını ve referans veritabanlarını tarayarak yıllardır fark edilmeyen hesaplama, formül ve veri hatalarını tespit etmesidir.
zhejiang laboratuvarı'nda kullanılan bir yapay zeka modeli, moleküllerin kaynama noktalarını içeren 75 yıllık bir referans veritabanındaki yanlış değerleri ortaya çıkardı. araştırmacılar eski kaynakları yeniden incelediklerinde modelin tahminlerinin doğru, literatüre yerleşmiş bazı bilgilerin ise hatalı olduğunu belirledi.
başka bir çalışmada yapay zeka ajanları, 2026 icml konferansında sunuma seçilen makalelerin temel iddialarını çıkardı, kaynakları indirdi ve deneyleri yeniden çalıştırdı. incelenebilen 92 makaleden yalnızca sekizinde iddiaların yüzde 80'inden fazlası başarıyla tekrarlandı.
stanford araştırmacılarının neurips makaleleri üzerinde yaptığı taramada ise makale başına düşen nesnel hata sayısının 2021'de 3,8 iken 2025'te 5,9'a yükseldiği belirlendi. yapay zeka böylece bilimi insanlardan bağımsız yönetmekten çok, binlerce çalışmayı hızla denetleyen güçlü bir bilimsel kontrol aracına dönüşmektedir.