Coraz więcej autorek i autorów korzysta z narzędzi opartych na generatywnej sztucznej inteligencji nie tylko do poprawiania wybranych fragmentów, lecz także do redagowania całych tekstów akademickich. Liczą na oszczędność czasu i kosztów związanych z redakcją, poprawę płynności zdań czy mniej pisarskich frustracji.
Narzędzia AI umożliwiają szybką poprawę języka czy przekształcenie fragmentów zgodnie z wybranym tonem wypowiedzi. Ich użycie wiąże się jednak z istotnymi ograniczeniami – od ryzyka błędów merytorycznych, przez brak spójności dłuższych fragmentów, po możliwość wykrycia przez systemy antyplagiatowe i detektory AI. Poniższy artykuł przedstawia zalety i ograniczenia tych rozwiązań, a także praktyczne wskazówki, jak korzystać z nich świadomie i odpowiedzialnie w pracy redakcyjnej. Słowem – rozwiązuje wszelkie wątpliwości dotyczące AI w redakcji tekstów akademickich.
Zalety i wady użycia narzędzi AI w redakcji tekstów
Korzystanie z narzędzi AI do redagowania prac akademickich to praktyka równie kusząca, jak problematyczna. Choć generatywna sztuczna inteligencja potrafi znacząco przyspieszyć proces pisania, poprawiania stylu czy tłumaczenia, jej zastosowanie wiąże się z istotnymi ograniczeniami – zwłaszcza tam, gdzie konieczna jest wysoka precyzja. Modele językowe nie posiadają trwałej pamięci kontekstowej, przez co mogą gubić logikę wywodu, powtarzać tezy lub generować nieścisłości. Dodatkowo istnieje ryzyko błędów merytorycznych i tzw. „halucynacji”, czyli tworzenia fałszywych cytatów lub źródeł. Co więcej, wiele czasopism i wydawnictw akademickich może odrzucić tekst, jeśli zostanie on zidentyfikowany jako wygenerowany lub redagowany przez AI – zarówno przez narzędzia antyplagiatowe, jak i detektory treści syntetycznych.
AI w tłumaczeniach naukowych
Poniższa tabela wskazuje zalety i wady wykorzystania AI w redakcji i korekcie akademickiej.
| Obszar | Zalety AI | Wady AI |
| KOREKTA | · Szybka identyfikacja literówek i błędów gramatycznych · Ujednolicanie niektórych struktur językowych | · Niespójność formatowania przypisów i bibliografii · Mieszanie wariantów pisowni (brytyjski lub amerykański, z dywizem lub bez, wielka lub mała litera itp.) · Ignorowanie przypisów |
| REDAKCJA MERYTORYCZNA | · Propozycje uproszczeń zdań · Usuwanie powtórzeń · Sugerowanie bardziej formalnych sformułowań | · Niespójne stosowanie terminów · Wstawianie błędnych sformułowań · Różne decyzje redakcyjne w różnych miejscach · Zmiana sensu wypowiedzi · Poprawianie cytatów |
| STYL I TON | · Udoskonalanie stylu tak, aby był bardziej formalny lub akademicki | · Narzucanie schematycznego, a przez to miejscami nienaturalnego stylu · Nadużywanie typowych fraz (o największej częstotliwości użycia w tekstach akademickich) · Niewłaściwe zmiany w tonie tekstu |
| FORMATOWANIE | · Wykrywanie prostych błędów formatowania (np. podwójne spacje) | · Trudność w edycji przypisów, tabel, wykresów · Mieszanie stylów cytowania · Psucie układu graficznego |
| OBSŁUGA ZŁOŻONYCH DOKUMENTÓW | · Wspomaga pracę w krótkich tekstach lub streszczeniach | · Niemożliwość obróbki tekstów dłuższych niż kilka stron (brak spójności, przypadkowe poprawki) |
| FAKTY I ŹRÓDŁA | · Może wspierać wyszukiwanie prostych faktów, dat czy źródeł (z zastrzeżeniem, że zawsze konieczna jest weryfikacja) | · Możliwość podawania wymyślonych/błędnych źródeł lub nazwisk · Brak weryfikacji · Tendencyjny dobór faktów (pod tezę autora) |
Wykorzystanie narzędzi AI w redakcji tekstu akademickiego wymaga dużej ostrożności. Otrzymane rezultaty często potrzebują dodatkowej obróbki. Choć można formułować kolejne polecenia w celu dopracowania tekstu, proces ten bywa czasochłonny i wymaga szczególnej uważności, gdyż kolejne wersje nie zawsze uwzględniają wcześniej wprowadzone zmiany.
W dalszej części artykułu omówimy, skąd się biorą trudności związane z użyciem narzędzi AI w redakcji tekstów. Na koniec podpowiemy, jak korzystać z nich tak, by nie zaszkodzić jakości opracowania.
Jak działają narzędzia AI? Nie tylko w tłumaczniach
Narzędzia AI wykorzystywane do redakcji tekstów – takie jak ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Quillbot, Writeful – opierają się głównie na dużych modelach językowych (LLM), które:
- uczą się na miliardach słów ze źródeł internetowych: nie operują pojęciami ani wiedzą tak jak człowiek (nie mają świadomości ani intencji);
- nie mają dostępu do „rozumienia” w ludzkim sensie: nie analizują krytycznie logiki wywodu.
Duże modele językowe są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów. Analizują, jakie słowa i wyrażenia zazwyczaj pojawiają się obok siebie, jakie są częste konstrukcje składniowe, jakie tematy łączą się z jakimi zwrotami. Dzięki temu potrafią przewidzieć, jakie słowo lub zdanie pasuje w danym kontekście. Jest to jednak działanie czysto statystyczne, a nie wynik faktycznego rozumienia treści.
>>Nie tylko AI. Wiesz dlaczego niuanse i kontekst kulturowy są ważne w tłumaczeniach? Sprawdź tu
W badaniu z 2025 roku dla arXiv (Cornell University) oszacowano, że już około 40% treści anglojęzycznych dostępnych w internecie zostało wygenerowanych przez AI.[1] Oznacza to, że modele językowe w coraz większym stopniu uczą się na podstawie własnych wytworów. W konsekwencji rośnie ryzyko, że będą one proponować rozwiązania schematyczne lub po prostu błędne. Może to szczególnie negatywnie wpływać na jakość tekstów redagowanych przez sztuczną inteligencję, zwłaszcza w kontekście publikacji naukowych, w których liczy się maksymalna precyzja, a w przypadku humanistyki – często również indywidualny, unikalny styl autora.
Główne ograniczenia narzędzi AI
1. Probabilistyczna natura odpowiedzi: AI nie „wie”, co autor miał na myśli – ocenia tekst przy użyciu statystycznych wzorców językowych, nie logiki czy argumentacji. Innymi słowy, generuje sugestie zmian na podstawie prawdopodobieństwa, nie zaś reguł. To tak jakby zdać się na automatyczne podpowiedzi w wyszukiwarce przy wyborze imienia dla dziecka – wynik może być statystycznie trafny, ale jest zupełnie pozbawiony serca, sensu i indywidualności.
2. Brak długoterminowej pamięci i rozumienia kontekstu: modele językowe mają ograniczoną długość kontekstu. Teoretycznie przetwarzają teksty w granicach 16–128 tys. tokenów (czyli 10–85 tys. słów), ale to nie znaczy, że potrafią efektywnie przetwarzać całość na tym samym poziomie dokładności i spójności. W praktyce już przy kilku tysiącach tokenów (czyli tekstach mających kilka stron) modele zaczynają „gubić” szczegóły – zwłaszcza jeśli tekst jest złożony, zawiera rozbudowaną argumentację lub powtarzające się terminy. A właśnie takie są zwykle prace akademickie.
3. „Halucynacje”: narzędzia AI potrafią „zmyślać” dane – nie przyznają się do niewiedzy, chyba że użytkownik wprost kwestionuje ich odpowiedzi. Co do zasady, „wolą” podać błędną odpowiedź niż nie podawać żadnej. Z tego względu często generują informacje, które wyglądają na wiarygodne, ale w rzeczywistości są błędne lub nieprawdziwe. Przykłady obejmują przytaczanie nieistniejących cytatów, przypisywanie wypowiedzi niewłaściwym osobom, przeinaczenia i nadinterpretacje faktów bądź poglądów, a także tworzenie fikcyjnych źródeł. Modele językowe mają ograniczoną możliwość weryfikacji – działają statystycznie, przewidując najbardziej prawdopodobne ciągi słów na podstawie danych treningowych, nie zaś sprawdzonej wiedzy czy dostępu do baz danych.
4. Problem z obsługą struktury dokumentu: mimo że AI potrafi generować tekst mający – na pierwszy rzut oka – wysokim poziom, to jednak nie radzi sobie w pracy z dokumentami o złożonej strukturze, takimi jak pliki tekstowe typu .docx. Oprócz problemów z merytoryczną spójnością wspomnianych w punkcie 2, AI ma dodatkowe wady. Po pierwsze, nie zawsze trafnie rozpoznaje hierarchię dokumentu: style nagłówków, punktory, a nawet podział akapitów. Po drugie, nie radzi sobie z odtworzeniem elementów formatowania takich jak wyróżnienia, wcięcia czy odpowiednie rodzaje cudzysłowów. Po trzecie, ma trudności z obsługą tabel, wykresów i elementów graficznych. Po czwarte, nie radzi sobie z obsługą przypisów. W efekcie dokument przygotowany przez AI najczęściej wymaga dokładnego „ludzkiego” opracowania, aby spełniał standardy wydawnicze.
Podsumowanie: jak używać narzędzi AI do redakcji tekstów akademickich?
Sztuczna inteligencja w redakcji tekstów akademickich to cenne, ale wyłącznie pomocnicze narzędzie. Najlepiej sprawdza się jako pierwszy etap prac redakcyjnych – pozwala wychwycić oczywiste błędy, uprościć język i poprawić ogólną czytelność. Poniżej lista przydatnych zastosowań AI:
· Rozbijanie zdań wielokrotnie złożonych na krótsze – ułatwia odbiór tekstu i zwiększa jego przejrzystość.
· Sprawdzanie różnych wariantów składni lub tonu zdań – pozwala dopasować styl do grupy docelowej lub kontekstu.
· Zamiana strony biernej na czynną – pod warunkiem dokładnej weryfikacji sensu zdania i poprawności nowego podmiotu.
· Korekta literówek i drobnych błędów w obrębie 1–3 akapitów – pozwala sprawdzić proste błędy.
· Nadawanie płynności akapitom – np. propozycje tzw. słów łączących, zmiana kolejności zdań czy podział na dodatkowe akapity.
· Wyszukiwanie i proponowanie synonimów – pomaga uniknąć powtórzeń i wzbogaca język tekstu.
· Wstępna weryfikacja terminów – z zastrzeżeniem konieczności późniejszego sprawdzenia w rzetelnych źródłach.
· Proponowanie potencjalnych źródeł i literatury – stanowi punkt wyjścia do dalszej, samodzielnej weryfikacji merytorycznej.
Warto jednak pamiętać, że otrzymane wyniki to jedynie propozycje, które wymagają uważnej weryfikacji, a nierzadko dalszych poprawek. A jeśli nie jesteśmy zawodowymi redaktorami, często możemy nie zauważyć wprowadzonych błędów czy nieścisłości.
Krótko mówiąc, AI potrafi redagowany tekst równie dobrze poprawić, jak… zepsuć. Dlatego każdą, nawet najdrobniejszą zmianę należy zweryfikować krytycznym, ludzkim okiem – a często okiem eksperta! Dotyczy to wszystkich etapów pracy nad tekstem: pisania, redakcji, korekty, a także przekładu. W każdym z tych przypadków istnieje ryzyko popełnienia błędów, utraty indywidualnego charakteru tekstu, a nawet odrzucenia przez systemy antyplagiatowe czy narzędzia wykrywające treści generowane przez AI. Choć algorytmy potrafią wytworzyć tekst, odpowiedzialność zawsze spoczywa ostatecznie na człowieku.
***
Chcesz dowiedzieć się więcej o naszych usługach? Sprawdź ofertę redakcji tekstów anglojęzycznych.
[1] Spennemann, Dirk H. R. 2025. “Delving into: the Quantification of AI‑Generated Content on the Internet (Synthetic Data).” Cornell University. arXiv:2504.08755. https://arxiv.org/abs/2504.08755.