Stulbinantis skaičius – 90 % biomedicinos srities straipsnių dabar rodo dirbtinio intelekto (DI) pagalbos požymius. Šis rodiklis, gerokai viršijantis ankstesnius didžiųjų kalbos modelių naudojimo vertinimus, gautas išanalizavus straipsnius, paskelbtus gruodžio mėnesį ir įtrauktus į „PubMed“ duomenų bazę.

„Dirbtinio intelekto įrankių naudojimas rašant mokslinius straipsnius gali būti kur kas labiau paplitęs, nei manyta anksčiau. Tokia yra išvada tyrimo, kuriame apskaičiuota, kad beveik devyniuose iš dešimties straipsnių, 2025 m. gruodį paskelbtų pagrindinėje biomedicinos straipsnių duomenų bazėje, pastebėta DI pagalbos rašant požymių.

 

Tyrime, kuris rugpjūčio 12 d. buvo paskelbtas „arXiv“ išankstinių publikacijų (angl. *preprint*) svetainėje ir kurio dar neperžiūrėjo nepriklausomi ekspertai, nurodoma, kad didžiųjų kalbos modelių (LLM) naudojimo dažnis siekia 77 % tarp straipsnių, įtrauktų į „PubMed Central“ saugyklą ir paskelbtų per visus 2025 metus, bei 52 % tarp paskelbtų 2024 metais; tai rodo, kad LLM naudojimas auga. (Į tyrimą įtraukti tik anglų kalba parašyti straipsniai.)

 

Šie skaičiai yra gerokai didesni už ankstesnius LLM naudojimo mokslinėje literatūroje vertinimus. 2025 m. paskelbtame straipsnyje, kurio autoriai – kai kurie iš tų pačių tyrėjų, analizavusių „PubMed“ straipsnių santraukas (o ne visą tekstą), nurodoma, kad 2024 m. šis rodiklis siekė bent 13,5 %. Tuo tarpu 2026 m. atliktame tyrime, kuriame nagrinėti įvairių akademinių sričių straipsniai, apskaičiuota, kad 57 % 2025 m. straipsnių tikriausiai buvo paveikti DI.

 

Dmitrijus Kobakas, Belgijos Gento universiteto informatikas ir šios išankstinės publikacijos bei 2025 m. straipsnio bendraautoris, teigia iš pradžių skeptiškai vertinęs naujausio tyrimo skaičiavimus: „Buvau tikras, kad kažką padarėme ne taip.“ Tačiau atlikus papildomus patikrinimus jis įsitikino, kad duomenys yra patikimi.

 

Kaip ir daugelis ankstesnių tyrimų, naujausiame darbe analizuotas žodžių, kuriuos dažnai vartoja didieji kalbos modeliai (LLM), dažnumas, siekiant aptikti jų naudojimo mokslo straipsniuose požymius.

 

Didesnį rodiklį Kobakas sieja su konkrečiu metodu, kurį šįkart taikė jo komanda; šis metodas jautriau reaguoja į LLM naudojimą, todėl tikėtina, kad parodys didesnius skaičius. Taikant šį metodą, leidžiantį gauti tiesioginius dirbtinio intelekto naudojimo įverčius (o ne tik minimalias reikšmes), nustatytas LLM naudojimo dažnis 2024 m. paskelbtų straipsnių santraukose išaugo nuo 13,5 % iki 31 %.

 

Autoriai taip pat teigia, kad šie skaičiai dera su 2025 m. atliktos apklausos rezultatais (kai 71 % tyrėjų nurodė naudojantys dirbtinį intelektą tekstams rašyti) ir kad tikrasis rodiklis greičiausiai yra didesnis, nei žmonės pripažįsta ar nurodo apklausose.

 

Kiti tyrėjai leidiniui „Nature“ sakė, kad naujausiame straipsnyje nurodyti aukšti LLM naudojimo rodikliai atrodo pagrįsti, atsižvelgiant į platų šių modelių paplitimą. Vis dėlto jie įspėjo, kad tyrime pateikti duomenys nebūtinai atspindi visą mokslinę literatūrą ir kad reikia atlikti daugiau analizės, norint geriau suprasti naudojimo mastą platesniu mastu. Tačiau rezultatai rodo, kad LLM niekur nedings, teigia Kyle'as Sileris – socialinių mokslų atstovas iš Toronto universiteto (Kanada) ir 2026 m. atlikto tyrimo, kuriame buvo nustatytas mažesnis LLM naudojimo lygis, autorius. „Dantų pasta jau išspausta iš tūbelės ir atgal nebesugrįš.“ Santraukos ir metodų aprašymai

 

Naujausias tyrimas taip pat parodė, kad didelių kalbos modelių (LLM) naudojimas buvo dažnesnis santraukose, įvaduose ir aptarimo dalyse nei metodų bei rezultatų aprašymuose.

 

Apskaičiuota, kad 2025 m. gruodžio mėn. paskelbtų straipsnių aptarimo dalyse dirbtinio intelekto (DI) požymių aptikta 78 proc. atvejų, o rezultatų aprašymuose – 58 proc. atvejų. Pasak Kobako, DI pagalba parengti rezultatų aprašymai kelia nerimą dėl LLM polinkio išgalvoti arba „haliucinuoti“ duomenis. Tuo tarpu LLM naudojimas rašant ar redaguojant įvadus gali iškraipyti pagrindines konkrečios srities idėjas. „Kad ir kokį šališkumą turėtų LLM, jis staiga persmelks visą mokslinę literatūrą“, – teigia Kobakas.

 

Viena iš dabartinių DI aptikimo metodų problemų yra ta, kad jie negali atskirti DI sugeneruoto teksto nuo teksto, kuris buvo tik pataisytas gramatiškai, sako Andrew Gray, Londono universiteto koledžo (UCL) bibliometrijos specialistas ir 2025 m. atlikto tyrimo autorius; šiame tyrime LLM naudojimo mastas 2024 m. įvertintas mažesniu nei naujausioje išankstinėje publikacijoje (angl. *preprint*). Dėl to žurnalams sunkiau atrinkti prastos kokybės DI turinį, nes visi DI pagalba parengti straipsniai pasižymi panašiais požymiais, nepriklausomai nuo to, kiek teksto parašė pats LLM.

 

Naujausias tyrimas taip pat atskleidė, kad LLM dažniau naudojo autoriai iš šalių, kuriose anglų kalba nėra vyraujanti. Tai nestebina, sako Kobakas, turint omenyje, kad žmonės, kuriems anglų kalba nėra gimtoji, dažnai pasitelkia LLM tekstui versti ir gramatikai taisyti. Sileris teigia, kad būsimuose tyrimuose reikėtų ne tik nustatyti, kas naudoja LLM, bet ir išsiaiškinti, kaip jie tai daro.

 

Siekdami atskirti pagrįstą DI naudojimą nuo prastos kokybės DI turinio, daugelis žurnalų dabar prašo tyrėjų nurodyti, kaip ir kada jie savo darbuose pasitelkia DI. Tačiau tyrėjai vis tiek turi elgtis atsargiai naudodamiesi šiais įrankiais, teigia pagrindinė naujausio tyrimo autorė Lena Holzwarth – kognityvistikos specialistė, dalyvavusi šiame darbe dirbdama Tiubingeno Eberhardo ir Karlo universitete Vokietijoje. Minčių formulavimas ir jų išreiškimas žodžiais yra esminė mokslinio proceso dalis, – sako ji, – o pasikliovimas didžiaisiais kalbos modeliais (LLM), rašant straipsnius panaikina šį svarbų sunkumą.“ [1]

 

1. Nature 657, 20 (2026) By Kaia Glickman

Staggering 90% of biomedical papers now show signs of AI help. The figure, which is much higher than previous estimates of large-language-model use, is for papers published in December and archived in PubMed.

 

“The use of artificial-intelligence tools to write scientific papers could be much more prevalent than was previously thought. That’s the upshot of a study that estimates that almost nine out of ten papers published in December 2025 in a major biomedical-article database showed signs of AI-assisted writing.

 

The study, which was posted on the arXiv preprint site on 12 August1 and has not yet been peer reviewed, puts the rate of usage of AI large language models (LLMs) at 77% for papers archived in the PubMed Central repository and published in the whole of 2025, and 52% for those published in 2024, suggesting LLM use is on the rise. (The study included only papers written in English.)

 

These figures are substantially higher than previous estimates of LLM use in the scientific literature. A 2025 paper authored by some of the same researchers that analysed abstracts of papers in PubMed, rather than the full text, puts the figure at at least 13.5% for 20242. Meanwhile, a 2026 study that looked at papers across academic disciplines estimated that 57% of 2025 papers were probably AI-influenced3.

 

Dmitry Kobak, a computer scientist at Ghent University in Belgium and co-author of the preprint and the 2025 paper, says he was initially sceptical of the calculations in the latest study: “I was sure that we did something wrong.” But further checks convinced him that the data stood up.

 

Like many previous studies, the latest work analysed the frequency of words commonly used by LLMs to detect signs of their deployment in papers.

 

Kobak attributes the higher figure to the particular method his team used this time around, which is more sensitive to LLM use and therefore more likely to give a higher figure. This method, which yields direct estimates for AI use rather than lower bounds, increased the LLM use rate for 2024 abstracts from 13.5% to 31%.

 

The authors also say that the figures are consistent with the findings of a survey conducted in 2025 — in which 71% of researchers said they use AI for writing assistance — and that the true figure is probably higher than people admit or report in surveys.

 

Other researchers told Nature that the high rates of estimated LLM use reported in the latest paper could make sense given the widespread use of LLMs. They also cautioned that the figures in the study might not be representative of the entire scientific literature and that more analysis is needed to fully understand the rates of usage more broadly. But the results indicate that LLMs are here to stay, says Kyle Siler, a social scientist at the University of Toronto, Canada, and author of the 2026 study that estimated lower LLM use3. “The toothpaste is out of the tube, and it’s not going back.”

Abstracts versus methods

 

The latest study also found that LLM use was more frequent in abstracts, introductions and discussion sections than in methods and results sections.

 

An estimated 78% of discussion sections in December 2025 papers showed signs of AI, compared with 58% of results sections. AI-assisted results sections could be worrying, says Kobak, because of the propensity of LLMs to fabricate, or ‘hallucinate’, data. Using LLMs to write or edit introductions, meanwhile, could skew the leading ideas in a field. “Whatever bias the LLM may have will just suddenly permeate the literature,” says Kobak.

 

One problem with current AI-detection methods is that they can’t distinguish between a text generated by AI and one that was simply edited for grammar, says Andrew Gray, a bibliometrics support officer at University College London and author of a 2025 study that estimated lower LLM use in 2024 than do the latest preprint’s findings4. This makes it more difficult for journals to filter submissions for low-quality AI content, he says, because all AI-assisted papers will have similar features regardless of how much writing the LLM did.

 

The latest study also found that LLM use was more common when papers were written by authors based in countries where English was not the predominant language. This is not surprising, says Kobak, given that LLMs are commonly used by people who do not have English as their first language to translate text and polish grammar. Siler says that future research should focus on determining not just who is using LLMs, but also how they are using them.

 

To help to differentiate between legitimate AI use and AI slop, many journals now ask researchers to acknowledge how and when they use AI in their submissions. But researchers must still use caution when using these tools, says the latest study’s first author Lena Holzwarth, a cognitive scientist who was involved in the work while at the Eberhard Karls University of Tübingen in Germany. Wrestling with thoughts and putting them into words is an essential part of the scientific process, she says, and relying on LLMs to write papers eliminates this important struggle.” [1]

 

1. Nature 657, 20 (2026) By Kaia Glickman

Kas atsakingas, kai dirbtinis intelektas padeda rašyti mokslinius darbus? Generatyviam dirbtiniam intelektui vis labiau įsitvirtinant moksliniuose tyrimuose ir leidyboje, didesnis iššūkis yra išlaikyti atskaitomybę už mokslinį darbą.

„Generatyvaus dirbtinio intelekto (angl. genAI) įrankiai vis dažniau naudojami moksle literatūros paieškai ir apibendrinimui, idėjų generavimui, atsakymų recenzentams rengimui ir rašytinio teksto stiliaus tobulinimui. Tai kelia klausimą: kas laikoma žmogaus autoryste, kai dalį tyrėjo darbo tarpininkauja DI? Ir kiek šio intelektualinio „darbo“ reikėtų priskirti DI modeliui ar jo kūrėjams?

 

Autorystė moksle yra užsitarnautas statusas: ji pripažįsta mokslininko indėlį į straipsnį ir signalizuoja tyrėjų bendruomenei, kad jis yra kompetentingas ir atsakingas mokslininkas. DI pripažinimo autoriumi esmė yra ne tik tai, kas gauna teksto autoriaus įvertinimą, bet ir tai, kaip mokslinis rašymas laikomas atsakingu ir patikimu.

 

DI, kolegų vertinimas ir žmogaus veikla moksle

 

Ši problema atsirado dar prieš genAI. Ankstyvosios moderniosios autorystės statusas nebuvo natūralus ar fiksuotas statusas, o praktinis pasiekimas, nustatytas per konvencijas. Pavyzdžiui, Izaoko Niutono autoritetas rėmėsi ne tik moksliniais atradimais, bet ir jo gebėjimu orientuotis tokiose institucijose kaip Karališkoji draugija ir leidybos praktikoje, pagal kurią buvo skiriami moksliniai įvertinimai. Naujosios technologijos ne kartą keitė… šie susitarimai.

 

Galiausiai, dabartiniai sprendimai dėl DI vaidmens akademinėje leidyboje turi įtakos pačios mokslinės veiklos ateičiai1. Jei DI vis dažniau naudojamas pateiktų darbų atrankai, pagalbai atliekant kolegų vertinimą, dotacijų paraiškų kūrimui, tyrimų rezultatų vertinimui ir leidybos darbo eigos formavimui, sprendimai dėl jo naudojimo neturėtų būti priimami vien dėl patogumo ar išlaidų taupymo. Reikia aiškesnių viešų diskusijų.

 

Čia nagrinėju kai kuriuos mokslinės veiklos iššūkius, iškilusius dėl DI atsiradimo, ir apibrėžiu tolesnius veiksmus.

 

DI tarpininkaujama autorystė

 

Akademinis rašymas jau seniai organizuojamas diferencijuotu, hierarchiniu darbu. Mokslinių tyrimų komandoje jaunesnieji nariai gali ieškoti literatūroje ir rinkti duomenis. Labiau patyrę mokslininkai gali sukurti straipsnio konceptualią struktūrą ir parengti jo skyrius, o vyresnieji tyrėjai dažnai prižiūri, peržiūri ir tvirtina galutinę darbo versiją.

 

Kai autoriai daliai savo darbo naudoja genAI įrankius, tai nėra tolygu žmogaus bendradarbio įtraukimui. Magistrantas arba mokslinis asistentas gali paaiškinti savo indėlį, atsakyti į kritiką, mokytis iš pataisymų ir būti atsakingas už savo darbo sąžiningumą ir tikslumą. GenAI yra kitoks: jis negali pateisinti ar atimti atsakomybės už tai, ką jis sukuria.

 

Nerimauja nekritiškas dirbtinio intelekto (DI) taikymas moksle – mums skubiai reikia apsauginių turėklų.

 

GenDI naudojimas apima technologiškai tarpininkaujamų praktikų rinkinį: užduočių rašymą, rezultatų generavimą, informacijos apibendrinimą, turinio klasifikavimą ir rezultatų tikrinimą. Šie veiksmai nepatenka į dabartines autorystės kategorijas, todėl autorystė negali atskleisti, kas ką padarė, kaip dalyvavo GenDI ar kaip turėtų būti priskirtas autoriaus įvertinimas ir atsakomybė. Neturint aiškių taisyklių DI tarpininkaujamam darbui, autorystę sunkiau įvertinti.

 

Esamos autorystės ir vaidmenų taksonomijos, tokios kaip CRediT – bendraautorių vaidmenų taksonomija, kurią dabar naudoja keli leidėjai ir kurioje nurodomi tyrėjų vaidmenys rengiant straipsnį, – yra ir būtinos, ir nepakankamos. Jos išlieka vertingos, nes suskirsto mokslinį darbą į konkrečius vaidmenis, peržengdamos klaidingą nuomonę, kad vien autoriaus tvarka fiksuoja indėlį. Tačiau CRediT buvo sukurtas žmonėms. Žmonių ir genDI rašymas jį apverčia aukštyn kojomis; dabartinės ataskaitų teikimo struktūros vos registruoja DI tarpininkavimą.

 

Be rašymo komandos, autorystės politika tęsiasi per redakcinę ir recenzavimo infrastruktūrą, pagal kurią rankraščiai turi būti laikomi moksliniais tyrimais. Dirbtinis intelektas (DI) taip pat pradėjo vaidinti svarbų vaidmenį šioje srityje. Recenzentų atranka, ataskaitų redakcinė interpretacija ir sprendimų kalba – visa tai gali paveikti DI naudojimas – formuoja teksto likimą ir galutinių autorių autoritetą.

 

DI mokslininkai keičia tyrimus – institucijos, finansuotojai ir leidėjai turi reaguoti.

 

Autorystės politika ypač akivaizdi padėkos skyriuje. Šie teiginiai nėra tik mandagumo žodžiai. Jie yra laipsniškos priskyrimo ekonomikos dalis, pagal kurią vertinamas arba paliekamas nematomas mokslinis darbas. Kai kurie darbai tampa autorystės pagrindu, kai kurie pažeminami iki „naudingų komentarų“ ar „pagalbos“, o kai kurie išnyksta.

 

Šiame skyriuje gali būti paminėti, įvardyti ir padėkoti – arba praleisti – tyrimų asistentai, studentai, recenzentai ir kolegos, su kuriais susiduriama seminaruose, konferencijose ar vakarienės staluose. Tokie praleidimai apima ir daugiausia nematomą žmonių darbą, kuris užtikrina genDI sistemų veikimą: duomenų žymėjimą, modelių vertinimą, inžinerinius darbus, kam priklauso platformos priežiūra ir tekstų, kuriais mokomi modeliai, rengimas.

 

 

 

Štai kodėl dabartinė diskusija turėtų apimti daugiau nei tik problemos, kaip integruoti generatyvųjį dirbtinį intelektą (GDI) į esamą diferencijuotą autorystės pripažinimo sistemą, sprendimą. Tai proga kritiškai įvertinti pačią šią sistemą. Skatindamas kurti naujas autorystės praktikos kategorijas esamose struktūrose, GDI gali sudaryti sąlygas suardyti tam tikras akademinio darbo hierarchijas, o ne tik papildyti darbo procesą nauju įrankiu: jei literatūros apibendrinimas pasitelkiant DI pripažįstamas kaip autorystė, kodėl tas pats darbas, atliktas žmogaus – mokslinio tyrimo asistento, – neturėtų suteikti jam autorystės statuso?

 

Nauja pripažinimo sistema

 

 

 

Eksperimentai mokslo srityje pasitelkiant DI leidžia išbandyti alternatyvius autorystės ir atsakomybės paskirstymo būdus2.

 

 

 

Vertingas pavyzdys – šiemet paskelbtas straipsnis apie „konstitucinį DI“ (angl. *constitutional AI*) – mokymo metodą, kai modeliui pateikiamas žmonių sukurtas etinių taisyklių rinkinys (žr. go.nature.com/67ysb9). Arizonos valstijos universitete (Tempe) pažangiųjų technologijų kaitą tyrinėjantis Andrew Maynardas nurodo, kad modelis „Claude Opus 4.6“ atliko tyrimą ir parašė straipsnį beveik be jokios priežiūros, tačiau oficialiu autoriumi liko A. Maynardas, prisiėmęs atsakomybę už atliktą darbą. Darbo pasidalijimas tarp žmogaus ir DI yra straipsnio argumento dalis; tai aprašyta priede. Šis pavyzdys pamokomas, tačiau atskleidžia individualaus informacijos atskleidimo ribotumus: išsamus pasakojimas gali gerai paaiškinti vieną straipsnį, tačiau jis nėra standartizuotas, sunkiai palyginamas su kitais straipsniais ir nesusietas su nusistovėjusiais indėlio vaidmenimis.

 

 

 

Užuot straipsnio pabaigoje pridėję bendro pobūdžio teiginį apie DI naudojimą, žurnalai galėtų susieti informaciją apie DI naudojimą su esama indėlio ataskaitų teikimo tvarka. Bendro pobūdžio teiginyje tik nurodoma, kad buvo naudotas DI, o „CRediT-AI“ tipo teiginyje būtų nurodomas žmogaus indėlis, kurį tarpininkaujant atliko DI, bei šio veiksmo tikslas (žr. „CRediT-AI“ struktūros pavyzdį).

 

 

 

Tikslas – trumpai aprašyti, kaip buvo įgyvendintas kiekvienas žmogaus indėlis. Kiekvienas atitinkamas „CRediT“ vaidmuo galėtų būti susietas su trumpu DI tarpininkavimo aprašymu. Pavyzdžiui, „DI padedamas idėjų generavimas ir alternatyvų formulavimas“ konceptualizavimui arba „DI padedamas kandidatų prozos generavimas ir pertvarkymas“ teksto rengimui. Pareigos, kuriose DI nedalyvauja, galėtų tiesiog nurodyti „nėra“. Šiame lygmenyje reikėtų registruoti tik tą DI naudojimą, kuris iš esmės paveikė indėlį; išsamūs raginimai, darbo eigos ar modelio nustatymai galėtų likti metodų skyriuje arba papildomoje informacijoje, kai jie yra svarbūs interpretuojant ar atkuriant darbą. Žmogus autorius vis tiek atliktų CRediT vaidmenį; DI teiginyje būtų aprašyta, kaip tas indėlis buvo pasiektas.

 

Bet kuriai tokiai sistemai reikėtų autorių patvirtinto patvirtinimo ir atskaitomybės teiginio. Jame būtų nurodyta, kas peržiūrėjo DI tarpininkaujantį indėlį. Kai DI tiesiogiai suformavo su CRediT vaidmeniu susijusį rezultatą, teiginyje būtų galima nurodyti, kas buvo atsakingas už to indėlio patikrinimą, pavyzdžiui, literatūros sintezėje naudojamų nuorodų tikrinimą arba kodo patvirtinimą.

 

Taigi, CRediT-DI ataskaitų teikimo struktūra galėtų peržengti techninių ataskaitų teikimo ribas ir aprėpti, kas naudoja DI, kodėl jo reikia ir kas yra atsakingas. Autorius taip pat galėtų atkreipti dėmesį, kad genAI daugiausia buvo naudojamas anglų kalbos performulavimui, buvo prieinamas per mokamą institucinę prenumeratą ir pareikalavo skaičiavimo bei energijos sąnaudų, kurių nebuvo galima nepriklausomai kiekybiškai įvertinti. Toks atskleidimas neapimtų visų su genAI naudojimu susijusių nelygybių, tačiau autorystę sietų su platesnėmis sąlygomis, kuriomis vykdomi dirbtinio intelekto tarpininkaujami moksliniai tyrimai.

 

Čia siūloma CRediT-AI sistema nėra galutinis sprendimas; tai viena iš galimų praktinių intervencijų. Ji neišspręstų autorystės klausimo kartą ir visiems laikams. Tačiau ji galėtų parodyti, kaip žmogaus atsakomybė įgyvendinama dirbtinio intelekto tarpininkaujamuose moksliniuose tyrimuose. Ir kad toks atskleidimas yra įmanomas.

 

GenAI nušvietė autorystę ir infrastruktūras, per kurias rašytinis darbas tampa moksliniais tyrimais. Šis matomumas neturėtų būti vertinamas kaip problema, kurią reikia slopinti, o kaip galimybė derėtis dėl būsimų mokslinio gyvenimo sąlygų.

 

Kuriant šį tekstą, kaip pagalbinė priemonė dialoginiam rašymui ir analizei buvo naudojamas generatyvusis dirbtinis intelektas (GenAI) – „OpenAI ChatGPT 5.4“; jis pasitelktas idėjoms generuoti, struktūrai tobulinti, tekstui (prozai) kurti, apibendrinti, sutrumpinti bei stiliui redaguoti. Be to, jis padėjo susieti cituojamus straipsnius su autoriaus įkeltais rankraščiais. Straipsniui peržiūrėti buvo naudojamas GenAI („Anthropic Claude 4.2“). Į pastabas atsižvelgta atliekant dialoginį redagavimą, naudojant „ChatGPT“." [1]

 

1. Who is responsible when AI helps to write science? As generative AI becomes embedded in research and publishing, the deeper challenge is preserving accountability for scholarly work. By Robert Braun. Nature 657, 34-36 (2026)

Who is responsible when AI helps to write science? As generative AI becomes embedded in research and publishing, the deeper challenge is preserving accountability for scholarly work.

“Generative artificial intelligence (genAI) tools are increasingly being used in science to search and summarize literature, produce ideas, draft responses to reviewers and improve the style of written text. This raises a question: what counts as human authorship when some of a researcher’s work is mediated by AI? And how much of this intellectual ‘work’ should be attributed to an AI model or its developers?

 

Authorship in science is an earned status: it recognizes a scholar’s contribution to a paper and signals to the research community that they are a competent and responsible scientist. What is at stake in potentially recognizing AI as an author is not simply who gets credit for a text, but how scholarly writing is deemed accountable and trustworthy.

 

AI, peer review and the human activity of science

 

This problem pre-dates genAI. Early modern authorship was not a natural or fixed status but a practical achievement, established through conventions. Isaac Newton’s authority, for instance, rested not only on scientific discovery, but also on his ability to navigate the institutions such as the Royal Society and publication practices through which scholarly credit was assigned. New technologies have repeatedly reshaped these arrangements.

 

Ultimately, current decisions regarding AI’s role in academic publishing have a bearing on the future of scholarship itself1. If AI is increasingly used to screen submissions, assist with peer review, create grant proposals, evaluate research outputs and shape publishing workflows, then decisions about its use should not be driven solely by convenience or cost saving. More explicit public debate is needed.

 

Here, I examine some of the challenges for scholarship surfaced by the advent of AI and outline steps forwards.

AI-mediated authorship

 

Academic writing has long been organized through differentiated, hierarchical labour. In a research team, junior members might search the literature and collect data. More experienced scientists can develop the conceptual framing of a paper and draft its sections, and senior researchers often supervise, revise and approve the final version of the work.

 

When authors use genAI tools to do part of their work, it’s not equivalent to bringing in a human contributor. A graduate student or research assistant can explain their contribution, respond to criticism, learn from correction and be held accountable for the integrity and accuracy of their work. GenAI is different: it cannot justify or take responsibility for what it produces.

 

The uncritical adoption of AI in science is alarming — we urgently need guard rails

 

Use of genAI involves a set of technologically mediated practices: writing prompts, generating outputs, summarizing information, classifying content and checking results. These actions fall outside current authorship categories — and thus authorship cannot reveal who did what, how GenAI was involved or how credit and responsibility should be assigned. Without clear rules for AI-mediated work, authorship becomes harder to account for.

 

Existing authorship-role taxonomies, such as CRediT — the Contributor Roles Taxonomy, now used by several publishers, which specifies the roles researchers had in producing a paper — are both necessary and insufficient. They remain valuable because they break down scholarly labour into specific roles, going beyond the misconception that author order alone captures contributions. But CRediT was built for human contributors. Human–genAI writing upends it; current reporting structures barely register AI mediation.

 

Beyond the writing team, the politics of authorship extends through the editorial and review infrastructures that manuscripts must go through to be considered scholarship. AI has started playing a part in this arena, too. Reviewer selection, editorial interpretation of reports and the language of decisions — all of which can be influenced by AI use — shape the fate of the text and the authority of its eventual authors.

 

AI scientists are changing research — institutions, funders and publishers must respond

 

The politics of authorship is particularly evident in the acknowledgements section. These statements are not just courtesies. They are part of a graded economy of attribution through which scholarly labour is valued or left invisible. Some work becomes authorship, some gets downgraded to ‘helpful comments’ or ‘assistance’ and some disappears.

 

In this section, research assistants, students, reviewers and colleagues encountered at workshops, conferences or dinner tables might be mentioned, named and thanked — or left out. Such omissions extend to the largely invisible human labour that makes genAI systems work: data labelling, model evaluation, engineering work, platform maintenance and the production of the texts on which the models are trained.

 

This is why the current debate should be about more than solving the problem of how to fit genAI into an existing graded economy of attribution. It is an opportunity to question that economy itself. By necessitating new categories of authorship practices in existing frameworks, genAI can create an opening to destabilize some hierarchies in academic work, rather than merely adding a new tool to the workflow: if AI-assisted literature synthesis is recognized through authorship, why would the same work, when performed by a human research assistant, not earn them authorship as well?

New credit framework

 

Experiments in AI-assisted scholarship are beginning to test alternative ways of organizing authorship and responsibility2.

 

A useful example is a paper on constitutional AI (a training method in which a model is given a set of human-written ethical rules), published this year (see go.nature.com/67ysb9). Andrew Maynard, who researches advanced technology transitions at Arizona State University in Tempe, reports that Claude Opus 4.6 researched and wrote the paper with little to no oversight, but Maynard remained the named author and accepted responsibility for the work. The human–AI division of labour is part of the paper’s argument and is documented in a postscript. The example is informative, but shows the limits of bespoke disclosure: a detailed narrative can explain one paper well, but it is not standardized, comparable across papers or linked to established contributor roles.

 

Instead of adding a generic AI-use statement at the end of a paper, journals could link AI disclosure to existing reporting of contributions. A generic statement says that AI was used; a CRediT-AI statement would indicate the human contribution that it mediated and for what purpose (see ‘Example CRediT-AI structure’).

 

The aim would be to describe, briefly, how each human contribution was made. Each relevant CRediT role could be paired with a short description of AI mediation. For example, ‘AI-assisted ideation and framing alternatives’ for conceptualization, or ‘AI-assisted candidate prose generation and restructuring’ for drafting. Roles with no AI involvement could simply say ‘none’. Only AI use that materially shaped a contribution would need to be recorded at this level; detailed prompts, workflows or model settings could remain in the methods section or supplementary information when they are important for interpreting or reproducing the work. The human author would still hold the CRediT role; the AI statement would describe how that contribution was accomplished.

 

Any such framework would need a verification and accountability statement, affirmed by the authors. It would identify who reviewed AI-mediated contributions. When AI directly shaped the output associated with a CRediT role, the statement could indicate who was responsible for verifying that contribution — for example, checking references used in literature synthesis or validating code.

 

Thus, a CRediT-AI reporting structure could move beyond technical reporting towards who is using AI, why it is needed and who is accountable. An author might also note that genAI was used mainly for English-language reformulation, was accessed through a paid institutional subscription and entailed computational and energy costs that could not be independently quantified. Such disclosure would not capture every inequality associated with genAI use, but it would keep authorship connected to the wider conditions under which AI-mediated scholarship is accomplished.

 

The CRediT-AI framework proposed here is not a final settlement; it is one possible practical intervention. It would not resolve the question of authorship once and for all. But it could show how human responsibility is being accomplished in AI-mediated scholarship. And that such disclosure is possible.

 

GenAI has shed fresh light on authorship and the infrastructures through which written work becomes scholarship. That visibility should not be seen as a problem to be suppressed, but as an opening for negotiation over the future conditions of scholarly life.

GenAI (OpenAI ChatGPT 5.4) was used as a dialogical writing and analytical aid during the development of the piece, including for idea generation, structural iteration, prose generation, summarization, condensation and stylistic revision. It also assisted in synthesizing relationships between the cited papers and the author’s uploaded manuscripts. GenAI (Anthropic Claude 4.2) was used to review the article. Review comments have been addressed during dialogical revision completed with ChatGPT." [1]

 

1. Who is responsible when AI helps to write science? As generative AI becomes embedded in research and publishing, the deeper challenge is preserving accountability for scholarly work. By Robert Braun. Nature 657, 34-36 (2026) 

Investuotojai deda dideles viltis į vėžio nustatymo testą – FDA ekspertų komisija pritarė „Grail“ sukurtam „Galleri“ testui. Tačiau „Medicare“ lėšos, nuo kurių priklauso šis verslas, toli gražu nėra garantuotos.

 

„Dirbtinio intelekto ir genų sekoskaitos amžiuje vėžį vis dar aptinkame po vieną organą. Tik nedaugelis vėžio tipų yra tiriami.

 

Kraujo tyrimas, kuriuo būtų galima vienu metu aptikti dešimtis vėžio tipų, būtų didelis šuolis. Praėjusią savaitę ši perspektyva priartėjo, kai Maisto ir vaistų administracijos patariamoji komisija parėmė „Grail“ „Galleri“ daugelio vėžio tipų testą.

 

„Grail“ akcijų kaina viršijo vidutinę Volstrito kainos tikslinę ribą ir per pastarąjį mėnesį beveik padvigubėjo.

 

Tačiau investuotojai gali nepastebėti sunkesnio klausimo: vėžio nustatymas yra viena. Jį nustatyti pakankamai anksti, kad būtų išgelbėtos gyvybės – ir pateisintas platus mokėtojų draudimas – yra visai kas kita.

 

Didžiąją medicinos istorijos dalį gydytojai laukdavo, kol vėžys pasireikš guzeliu ar kitu simptomu, o tada imdavosi jo ieškoti. Atranka apvertė šią logiką aukštyn kojomis: vėžį nustatyti dar prieš pacientui sužinant, kad jis yra, kai jis dar pakankamai mažas, kad būtų galima jį gydyti. Dešimtmečiai bandymų ir klaidų sudarė trumpą testų, tokių kaip kolonoskopija ir mamograma, sąrašą, kurie iš tikrųjų veikia. Jie nėra patrauklūs, bet gelbsti gyvybes.

 

Bėda ta, kad jie apima tik kelis vėžio atvejus. Grail praleido dešimtmetį ir milijardus dolerių, bandydamas užpildyti šią spragą. „Galleri“ skenuoja kraują, ieškodama navikų išskirtų DNR fragmentų, ir atrodo perspektyviausia būtent ten, kur medicina yra akliausia: tokių vėžio rūšių kaip kasos, kiaušidžių ir kepenų vėžys, kurioms nėra įprastinio patikrinimo.

 

Tačiau tai nėra ypač gerai ankstyvoje vėžio diagnostikoje. Išplitę navikai išskiria daugiau DNR, todėl juos lengviau aptikti.

 

JK atliktame tyrime, kuriame dalyvavo daugiau nei 140 000 žmonių, „Galleri“ aptiko apie 14 % 1 stadijos vėžio atvejų, palyginti su 60 % 4 stadijos vėžio atvejų. Tyrimas nepasiekė pagrindinio tikslo – sumažinti 3 ir 4 stadijos vėžio atvejų skaičių kartu. 4 stadijos diagnozių sumažėjo, tačiau 3 stadijos diagnozių padaugėjo, galbūt todėl, kad vėžys buvo nustatomas anksčiau. Nepaisant to, esmė ta, kad vėlyvos stadijos vėžio atvejų apskritai nesumažėjo.

 

Tai palieka pagrindinį klausimą neatsakytą: ar „Galleri“ anksti aptinka vėžį? ir pakankamai nuosekliai, kad pakeistų pacientų rezultatus? Pati FDA paklausė savo patarėjų, ar pagrįsta jį vadinti „ankstyvo“ nustatymo testu.

 

Svarbu būti įsitikinusiam testo klinikine nauda, nes sveikų žmonių patikra kelia riziką. Klaidingai teigiamas rezultatas gali nukreipti asmenį į skenavimą ir biopsiją, kurios jam niekada nereikėjo. Klaidingai neigiamas rezultatas gali sukelti klaidingą nuraminimą.

 

Klausimas, ar ši rizika pateisinama tuo, kad kai kuriems žmonėms vėžys bus nustatytas anksčiau. FDA paprastai vadovaujasi savo patariamųjų grupių rekomendacijomis, todėl dabar patvirtinimas atrodo tikėtinas. Didesnis komercinis prizas yra draudimo apsauga, ypač „Medicare“.

 

Šiais metais priimtas įstatymas sukūrė galimybę „Medicare“ apmokėti daugelio vėžio rūšių atrankos testus jau nuo 2029 m. Tačiau jis negarantavo apmokėjimo. Medicare ir Medicaid paslaugų centrai (CMS) vis dar turi nuspręsti, ar testas yra pagrįstas ir būtinas.

 

Pagal „Wolfe Research“ modelį, „Grail“ akcijos vertos apie 50 USD be „Medicare“ draudimo ir 150 USD su juo. „Wolfe“ atstovė Paige Chamberlain pažymi, kad akcijų kainai esant apie 150 USD, jos modelyje akcijos kaina yra įvertinta beveik iki galo – tarsi draudimas būtų beveik garantuotas – kai ji priartina tikimybę prie monetos metimo.

 

Visiškas atmetimas būtų politiškai įtemptas. Tačiau teigiamas atsakymas galėtų būti susijęs su tam tikromis sąlygomis. Seanas Tunisas, buvęs „Medicare“ vyriausiasis medicinos pareigūnas, konsultuojantis „Grail“, pažymi, kad agentūra galėtų pasirinkti „draudimą su įrodymų rinka“ – politiką, kurią jis padėjo sukurti, pagal kurią apmokami perspektyvūs tyrimai ar gydymas su sąlyga, kad apie visus gydytus pacientus sistemingai renkami duomenys, siekiant pateikti papildomų įrodymų.

 

Net ir palankus sprendimas rinką kurtų tik lėtai. Draudimas prasidėtų tik 2029 m., iš pradžių tik 50–65 metų amžiaus asmenims, o po to viršutinė riba didėtų kasmet. Tai padėtų ir kitu būdu. „Medicare“ sprendimas, ypač kartu su gairių grupių, tokių kaip Amerikos vėžio draugija, palaiminimu, yra tai, kas dažniausiai atveria komercinę rinką, sako Danas Brennanas iš „TD Cowen“.

 

Kol kas „Grail“ remiasi nišine grynųjų pinigų rinka. Šiais metais ji parduos apie 250 000 testų – daugiausia tiems, kuriuos Brennanas vadina „susirūpinusiais, turtingais ir sveikais“.

 

Palyginti su maždaug 180 000 pernai parduotų testų, tai – solidus augimas. Tačiau to nepakanka įmonei, kuri, kaip prognozuojama, iki pat dešimtmečio pabaigos kasmet patirs šimtų milijonų dolerių nuostolius, todėl naujo kapitalo pritraukimas tampa beveik neišvengiamas.

 

Be to, „Grail“ neliks vienintelė šioje srityje: konkurentės, tokios kaip „Abbott“, „Natera“ ir „Guardant Health“, kuria savus testus ir yra pasirengusios žengti į rinką, kurią taip uoliai kuria „Grail“.

 

Investuotojai tikriausiai teisūs – daugelio vėžio rūšių patikra netrukus taps realybe. Visgi kelias iki jos bus lėtesnis, brangesnis ir labiau konkurencingas, nei tai, ką rodo susidomėjimas.“ [1]

 

1. A Cancer Test Has Investors Betting Big --- An FDA panel backed Grail's Galleri test. But the Medicare money the business depends on is far from guaranteed. Wainer, David.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 02 Oct 2026: B12. 

A Cancer Test Has Investors Betting Big --- An FDA panel backed Grail's Galleri test. But the Medicare money the business depends on is far from guaranteed.

“In the age of AI and gene sequencing, we still catch cancer one organ at a time. Only a handful of cancers have any test at all.

 

A blood test that could screen for dozens of cancers at once would be a major leap. Last week, that prospect moved closer when a Food and Drug Administration advisory panel backed Grail's Galleri multi-cancer test.

 

Grail's stock has surged past Wall Street's average price target and has nearly doubled over the past month.

 

But investors might be overlooking the harder question: Finding cancer is one thing. Finding it early enough to save lives -- and justify widespread payer coverage -- is another.

 

For most of medical history, doctors waited for cancer to announce itself with a lump or some other symptom, then went looking for it. Screening turned that logic on its head: Find cancer before the patient knows it is there, when it is still small enough to treat. Decades of trial and error have produced a shortlist of tests like colonoscopies and mammograms that actually work. They are unglamorous, but they save lives.

 

The trouble is that they cover only a few cancers. Grail spent a decade and billions of dollars trying to fill that gap. Galleri scans the blood for fragments of DNA shed by tumors, and it looks most promising exactly where medicine is blindest: cancers such as pancreatic, ovarian and liver cancer, for which there is no routine screening.

 

But it isn't particularly good at finding cancer early. Advanced tumors shed more DNA, making them easier to detect.

 

In a U.K. trial of more than 140,000 people, Galleri detected about 14% of Stage 1 cancers, versus 60% at Stage 4. The trial missed its main goal of cutting cancers caught in Stage 3 and 4 combined. Stage 4 diagnoses did fall, but Stage 3 diagnoses rose, possibly because cancers were being caught earlier. Regardless, the bottom line was that late-stage cancers weren't reduced overall.

 

That leaves the central question unanswered: Is Galleri finding cancer early and consistently enough to change patient outcomes? The FDA itself asked its advisers whether calling it an "early" detection test was justified.

 

Being sure of the clinical utility of the test is important because screening healthy people carries risks. A false positive can send someone into scans and biopsies they never needed. A false negative can create false reassurance.

 

The question is whether those risks are justified by the fact that some people will find their cancer earlier. The FDA usually follows its advisory panels, so approval now looks likely. The bigger commercial prize is insurance coverage, particularly Medicare.

 

A law passed this year created a pathway for Medicare to cover multi-cancer screening tests starting as early as 2029. But it didn't guarantee payment. The Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) still has to decide whether a test is reasonable and necessary.

 

On Wolfe Research's model, Grail's stock is worth about $50 without Medicare coverage and $150 with it. With the stock trading around $150, Wolfe's Paige Chamberlain notes, the stock is priced for almost the entire upside in her model -- as if coverage were a near-certainty -- when she puts the odds closer to a coin flip.

 

An outright rejection would be politically fraught. But a yes could come with some strings. Sean Tunis, a former Medicare chief medical officer who advises Grail, notes the agency could opt for "coverage with evidence development" -- a policy he helped design that pays for promising tests or treatments with the condition that data is systematically collected on all treated patients to provide additional evidence.

 

Even a favorable ruling would build a market only slowly. Coverage wouldn't begin until 2029, at first only for those between the age of 50 to 65, with the upper limit rising one year at a time after that. It would help in another way, too. A Medicare decision, especially alongside a blessing from guideline groups like the American Cancer Society, is what tends to pry open the commercial market, says Dan Brennan of TD Cowen.

 

For now, Grail leans on a niche cash market. This year it will sell about 250,000 tests mostly to what Brennan calls the "worried, wealthy and well."

 

Compared with about 180,000 tests sold last year, that is respectable growth. But it isn't enough for a company that is expected to keep bleeding hundreds of millions of dollars in annual losses through the end of the decade, making a fresh capital raise almost inevitable.

 

And Grail won't have the field to itself: Rivals including Abbott, Natera and Guardant Health are developing tests of their own, ready to walk into the market Grail is working so hard to create.

 

Investors are probably right that multi-cancer screening is coming. The route there, though, will be slower, costlier and more crowded than the excitement suggests.” [1]

 

1. A Cancer Test Has Investors Betting Big --- An FDA panel backed Grail's Galleri test. But the Medicare money the business depends on is far from guaranteed. Wainer, David.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 02 Oct 2026: B12. 

Ar kosmosas yra paskutinė erdvė dirbtinio intelekto užkariavimui? --- „Google“ į orbitą iškėlė palydovą su keturiais lustais, kad išbandytų duomenų centrus

„Google“ paleido palydovą, siekdama išsiaiškinti, ar duomenų centrai gali veikti kosmose.

 

Ketvirtadienį „SpaceX“ į orbitą iškėlė palydovo prototipą, kuriame sumontuoti keturi „Google“ dirbtinio intelekto lustai, vadinami TPU („Tensor Processing Units“). Tai – vienerius metus truksiančio eksperimento, kurio metu bus tikrinama, ar TPU gali veikti kosmoso sąlygomis, pradžia.

 

Šis palydovas buvo vienas iš kelių krovinių, pakilusių raketa iš Kalifornijos netrukus po 11.30 val. vietos laiku.

 

Bendrovė tikisi, kad projektas, pavadintas „Suncatcher“, ateityje leis sukurti orbitinį duomenų centrą, sudarytą iš tūkstančių tarpusavyje sujungtų palydovų, maitinamų saulės energija. „Google“ šį palydovą suprojektavo bendradarbiaudama su „Planet Labs“. Jame įrengtos saulės baterijos; palydovas skries aplink Žemę saulės sinchronine orbita, todėl visą parą bus veikiamas saulės šviesos.

 

Tikimasi, kad šios baterijos, maitinančios TPU, sugeneruos iki aštuonių kartų daugiau energijos nei saulės baterijos Žemėje. Antžeminių sistemų energijos gamybą riboja atmosfera, oro sąlygos ir tamsa.

 

„Saulė yra didžiausias energijos šaltinis mūsų Saulės sistemoje“, – teigė Travisas Bealsas, „Google“ (priklausančios „Alphabet“ grupei) dirbtinio intelekto tyrimų komandos „Paradigms of Intelligence“ vyresnysis direktorius.

 

„Google“ tikisi išlaikyti TPU orbitoje apie metus. Pasak T. Bealso, lustai bus naudojami didiesiems kalbos modeliams vykdyti ir atsakyti į paprastas užklausas. Bendrovė jau anksčiau buvo išbandžiusi TPU kosmoso sąlygas imituojančioje aplinkoje. Vis dėlto, anot jo, „jokie bandymai neprilygsta realiam veikimui“.

 

„Google“ yra viena pirmųjų bendrovių, iškėlusių dirbtinio intelekto lustus į kosmosą. Panašius projektus planuoja ir kitos įmonės, pavyzdžiui, „SpaceX“ bei „Blue Origin“.

 

„News Corp“, kuriai priklauso „The Wall Street Journal“, yra sudariusi komercinę sutartį dėl turinio tiekimo „Google“ platformoms.

 

Kosmose veikiantys duomenų centrai taip pat galėtų būti pritaikyti specialioms reikmėms, teigė Valas Elbertas, „Boston Consulting Group“ technologijų, žiniasklaidos ir telekomunikacijų padalinio pasaulinis vadovas. Vyriausybės tokius duomenų centrus galėtų naudoti valstybinės svarbos duomenims saugoti, o įmonės – apdoroti palydovinius vaizdus realiuoju laiku.

 

Šių projektų šalininkai teigia, kad orbitiniai duomenų centrai gali išvengti kai kurių problemų, su kuriomis susiduria antžeminiai centrai, pavyzdžiui, vietos gyventojų nepritarimo, žemės ploto trūkumo ir ribotų energijos išteklių.

 

Vis dėlto kosminiai duomenų centrai susiduria su daugybe iššūkių – nuo ​​didelių sąnaudų iki radiacijos poveikio.

 

„Google“ teigimu, raketos paleidimo metu dirbtinio intelekto (DI) lustas patiria iki 100 kartų didesnę jėgą nei Žemės trauka, o tai gali jį sugadinti. Pasiekęs orbitą, lustas turės atlaikyti kosminių spindulių ir Saulės aktyvumo sukeltą poveikį.

 

Šie lustai taip pat gali perkaisti, teigia Johnas Abrahamas, Šv. Tomo universiteto mechanikos inžinerijos profesorius. Apdorodami užklausas, DI lustai išskiria šiluminę energiją. Tačiau metodai, naudojami duomenų centrams Žemėje aušinti, orbitoje neveikia. Pasak jo, kosminiuose duomenų centruose reikės naudoti radiatorius, kurie šilumą paverčia infraraudonųjų spindulių bangomis, vėliau išsklaidomomis atvirame kosmose.

 

„Google“ nurodo, kad bendrovės bandomasis palydovas yra maždaug šaldytuvo dydžio. Tačiau ateityje palydovai vienu metu gabens dešimtis TPU (specializuotų DI procesorių), todėl prireiks saulės baterijų ir radiatorių, kurie bus daugybę kartų didesni už pačius lustus. Pavyzdžiui, nors vienas TPU yra vos kelių colių pločio, būsimųjų palydovų radiatoriai gali prilygti „Boeing 747“ lėktuvo dydžiui, teigė Elbertas.

 

Bealsas skaičiuoja, kad norint kosmose sukurti vieną 1 gigavato galios duomenų centrą, gali prireikti 10 000 tokių palydovų.

 

Tai kainuotų astronominę sumą. Elberto skaičiavimais, šiuo metu tokio paties pajėgumo (1 gigavato) duomenų centro orbitinio analogo sukūrimas ir iškėlimas į kosmosą kainuotų apie 30 mlrd. JAV dolerių.

 

Jis pridūrė, kad dėl pažangos paleidimo technologijų srityje ši kaina ilgainiui sumažės. Vis dėlto kainų skirtumo, palyginti su antžeminiais duomenų centrais, visiškai panaikinti nepavyks.

 

„Vertinant sąnaudas, pranašumas visada išliks antžeminių duomenų centrų pusėje“, – sakė Elbertas.

 

Bealsas teigė, kad, „Google“ prognozėmis, ateityje kosminį duomenų centrą bus galima pastatyti taip pat pigiai kaip ir antžeminį, nors tam gali prireikti daugelio metų.

 

Kol kas „Google“ laukia, ar į kosmosą ką tik išsiųsti TPU (specializuoti dirbtinio intelekto procesoriai) išliks nepažeisti; pasak jo, šis procesas gali užtrukti kelias savaites.

 

„Norime pamatyti, ar jų veikimas kosmose atitinka tai, ką stebėjome Žemėje“, – teigė Bealsas.

 

„Google“ planuoja į kosmosą išsiųsti daugiau TPU – šįkart dviejuose tarpusavyje sujungtuose palydovuose – 2027 metais.“ [1]

 

1. Is Space the Final Frontier for AI? --- Google launches a satellite with four chips into orbit to test data centers. Cadenhead, Rebecca.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 02 Oct 2026: B4.