Google тестирует новый инструмент Scholar Labs — надстройку над научным поиском, которая с помощью ИИ отвечает на сложные исследовательские запросы. Модель анализирует полные тексты статей, место публикации, авторов и свежесть/частоту цитирований, чтобы ранжировать результаты «как сами исследователи», но при этом сознательно отказывается от привычных фильтров по числу цитат и импакт-фактору журнала.

Компания утверждает, что жесткие пороги по цитируемости и импакт-фактору отсекают междисциплинарные и новые работы, а сами метрики лишь грубо отражают качество статьи. Учёные, опрошенные The Verge, соглашаются, что цитаты скорее описывают социальный контекст исследования, но признают: при входе в новую область именно они остаются главным эвристическим фильтром.

На фоне кризиса репликации и скандалов с подделкой данных часть экспертов видит в ИИ-поиске шанс расширить воронку поиска и добавить слой контекста (например, активность в соцсетях). Однако окончательное решение о качестве и значимости работы, подчёркивают они, должно оставаться за научным сообществом, а не за алгоритмами Google.