Hortobágyi Tibor professzor részvételével készült nemzetközi kutatás arra mutat rá, hogy a mesterséges intelligencia jelenleg nem alkalmas arra, hogy tudományos színvonalú kutatási áttekintéseket készítsen önállóan.
Egy nemzetközi kutatói konzorcium tagjaként prof. dr. h.c. Hortobágyi Tibor, a Kineziológia Tanszék kutatóprofesszora nagy érdeklődésre számot tartó tanulmányt publikált. A „Peer-reviewed by human experts: AI failed in key steps to generate a scoping review on the neural mechanisms of cross-education” című cikk azt vizsgálja, hogyan és milyen korlátok között használható a mesterséges intelligencia (MI) a tudományos írásban. A kutatás során a szerzők a Google Gemini 2.5 Pro (03/25 modell, Deep Research Enabled, 2025) segítségével készíttettek egy úgynevezett áttekintő jellegű irodalomfeltérképezést (scoping review), majd az MI által írt áttekintést a szerzők között szereplő szakterületi szakértők bírálták el.
A két legfontosabb üzenet a következő volt:
1) A cikkben használt LLM nem fért hozzá olyan vizsgálatokhoz, amelyek előfizetős szakfolyóiratokban jelentek meg. Ezért számos, fontos tanulmány a bibliográfiából kimaradt. A hivatkozások több mint 80 százaléka Open Access szakfolyóiratban jelent meg. Ezen cikkek említése sokszor plágiumot tartalmazott.
2) A cikkben használt LLM sikeresen reprodukálta a témával kapcsolatos jelenlegi szakirodalmat. A szakértői értékelés szerint azonban az MI nem tudott érdemi újdonsággal szolgálni. Az MI által elkészített áttekintésből hiányzott a struktúra, a narratíva pedig megbízhatatlan volt.
Ezek az eredmények arra utalnak, hogy a cikkben használt LLM nem képes önállóan, tudományos szinten szintetizálni az ismereteket. A hibák kijavítása komoly humánerőforrásokat és tudást igényel.
M. Morrone, T. Hortobágyi, D. Kidgell, J.P., Farthing, F. Deriu, A. Manca – Peer-reviewed by human experts: AI failed in key steps to generate a scoping review on the neural mechanisms of cross-education. European Journal of Applied Physiology, In press, 2026.
- Hírek
- Büszkeségeink
- Hallgatói hírek
- Tudományos hírek
- TDK hírek
- Pályázati hírek
- TFSE hírek
- Archívum
- Eseménynaptár
Archívum
-
2025
-
2024
-
2023
-
2022
-
2021
-
2020
-
2019
-
2018
-
2017
-
2016
-
2015
-
2014
-
2013
-
2012
-
2011
-
2010
-
2009
-
2008
-
2007
-
2006
-
2005
-
2004
-
2003
-
2002
-
2001