След ИИ есть почти в каждой биомедицинской статье: 89% работ за декабрь 2025

Дмитрий Кобак с коллегами, те же, кто раньше мерил ИИ-след по абстрактам, статьи целиком не читали. Они посчитали, как часто маркерные слова встречаются сейчас, и сравнили с трендом, построенным по данным прошлых лет. Всё, что выше тренда, метод засчитывает как след.

Выборка составила 1 194 287 полнотекстовых англоязычных статей 2017–2025 годов. Ряд по годам растёт ступеньками: 19% в 2023-м, 52% в 2024-м, 77% за весь 2025 год и 89% в декабре.

Что именно нашли в текстах

Померили признак, не авторство. 89% — это доля работ, где нашёлся статистический избыток словаря. Вычитку и генерацию с нуля метод не различает.

Внутри статьи разница вдвое. В декабре 2025 признак нашёлся в 78% разделов Discussion и в 54% Methods. На равных отрезках по 255 слов счёт получается 68% против 32%: обсуждение отдают модели вдвое чаще, чем описание методики.

Сильнее всего след виден у неносителей английского: 72% против 37% у носителей. За 2025 год Южная Корея дала 85%, Китай 82%, Великобритания 28%.

Насколько методу можно верить

Прошлый метод тех же авторов работал по абстрактам и давал нижнюю границу 13,5% за 2024 год. Новый метод на полных текстах даёт за тот же 2024-й 52%. Кобак объясняет разрыв чувствительностью замера, а не скачком использования.