تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة النشر العلمي

د. مصطفى جودت صالح

ينظر إلى صناعة النشر العلمي كمنظومة أكاديمية واقتصادية تُعنى بإنتاج المعرفة البحثية وتحكيمها ونشرها وإتاحتها للمجتمع الأكاديمي والمهني، وتشمل هذه الصناعة دور النشر الأكاديمية، والمجلات العلمية المحكمة، وقواعد البيانات البحثية، ومنصات الفهرسة والاستشهادات المرجعية، إضافة إلى الجهات الداعمة لعمليات التحرير والمراجعة العلمية والأرشفة الرقمية. وتمثل هذه الصناعة الحلقة التي تنتقل من خلالها المعرفة من الباحثين والمؤسسات الأكاديمية إلى المجتمع العلمي العالمي، بما يضمن توثيق النتائج البحثية، وإخضاعها للتحكيم والتقييم، وحفظها ضمن السجل العلمي المعتمد. ومن ثم، فإن النشر العلمي لا يُعد مجرد وسيلة لتبادل المعرفة، بل هو جزء محوري من البنية التحتية لإنتاج المعرفة وتنظيمها ونشرها.

وتنبع أهمية صناعة النشر العلمي في اقتصاديات الدول من كونها أحد المحركات الرئيسة للاقتصاد المعرفي والابتكار الوطني، إذ تسهم في تحويل مخرجات البحث العلمي إلى رأس مال فكري يمكن استثماره في تطوير الصناعات والتقنيات والسياسات العامة. كما ترتبط قوة هذه الصناعة بمؤشرات التنافسية الدولية للدول، حيث يُنظر إلى حجم وجودة الإنتاج العلمي المنشور باعتباره مؤشرًا على القدرة البحثية والابتكارية للدولة. وإلى جانب ذلك، تولد صناعة النشر العلمي عوائد اقتصادية مباشرة وغير مباشرة من خلال دعم الصناعات المرتبطة بالتعليم العالي، والبحث والتطوير، وبراءات الاختراع، ونقل التقنية، فضلًا عن تعزيز قدرة الجامعات ومراكز البحوث على جذب التمويل والشراكات الدولية. لذلك، تنظر الدول المتقدمة إلى النشر العلمي بوصفه استثمارًا استراتيجيًا في رأس المال المعرفي، وأداة لتعزيز النمو الاقتصادي المستدام والريادة العالمية في مجالات الابتكار.

يُعد النشر العلمي عنصرًا داعمًا للتنافسية العالمية كما يظهر في تقرير التنافسية العالمية الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، حيث يرتبط بشكل غير مباشر بركيزة الابتكار وجودة المؤسسات البحثية. فزيادة الإنتاج العلمي عالي الجودة تعكس قدرة الدولة على توليد المعرفة، وتعزز من سمعة جامعاتها، وترفع من مستوى الاستشهادات العلمية، وهي كلها مؤشرات تؤثر في تقييم القدرة التنافسية.

ومع ذلك، لا تكمن القيمة الحقيقية للنشر العلمي في كميته فقط، بل في مدى ارتباطه بالاقتصاد وتحويله إلى تطبيقات عملية. الدول المتقدمة تستفيد من مخرجات البحث العلمي عبر ربطها بالصناعة وتعزيز الابتكار وتسجيل براءات الاختراع، بينما قد لا تحقق بعض الدول النامية الأثر نفسه رغم زيادة النشر بسبب ضعف جودة الأبحاث أو محدودية توظيفها اقتصاديًا.

إن المتأمل للنشر العلمي في العامين الأخيرين يلاحظ أنفجارا كميا ، يقابله تكرارا في العناوين والأفكار والأساليب بشكل لافت للنظر، وربما تراجع في مستويات المعالجة، وقد نختصر هذا في مصطلح واحد هو الذكاء الاصطناعي.

أشار تقرير الجارديان 2025 إلى أن حجم النشر العلمي العالمي يشهد تضخمًا متسارعًا يضغط بقوة على منظومة النشر والتحكيم؛ فقد ارتفع عدد الأوراق العلمية المفهرسة عالميًا من نحو 1.71 مليون ورقة في عام 2015 إلى 2.53 مليون ورقة في عام 2024، وهو نمو كبير خلال أقل من عقد، وسط تحذيرات من أن أدوات الذكاء الاصطناعي أصبحت عاملًا مسرّعًا لهذا التضخم عبر تسهيل إنتاج المخطوطات البحثية بسرعة غير مسبوقة. كما أظهرت دراسة تحليلية بجامعة كيرنل لأكثر من 2.1 مليون بحث أولي (Preprint) أن استخدام النماذج اللغوية أدى إلى تسريع دورات إعداد ومراجعة الأبحاث وزيادة وتيرة النشر، بما يؤكد أن الذكاء الاصطناعي غيّر بالفعل ديناميكيات الإنتاج العلمي.

وفي جانب جودة المحتوى العلمي، كشفت مجلة Nature في تحليل نُشر عام 2026 أن عشرات الآلاف من المنشورات الصادرة خلال 2025 يُحتمل أنها تضمنت استشهادات مرجعية غير صحيحة أو مختلقة مولدة بالذكاء الاصطناعي، وهو ما يعكس اتساع ظاهرة “الاستشهادات الوهمية” داخل الأدبيات العلمية. كما أظهرت دراسة تحليلية على مؤتمر NeurIPS 2025—أحد أهم المؤتمرات العالمية في الذكاء الاصطناعي—وجود 100 استشهاد مرجعي مفبرك داخل 53 ورقة منشورة، بما يعادل قرابة 1% من الأوراق المقبولة في المؤتمر، رغم مرورها عبر التحكيم العلمي الرسمي.

أما على مستوى الحوكمة والسياسات، فقد بينت دراسة شملت 5,114 مجلة علمية وأكثر من 5.2 مليون ورقة بحثية أن نحو 70% من المجلات العلمية أصبحت تمتلك سياسات خاصة بتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي، إلا أن الدراسة خلصت إلى أن هذه السياسات لم تنجح فعليًا في الحد من تصاعد استخدامه داخل الكتابة الأكاديمية. والأكثر دلالة أن تحليلًا فرعيًا لـ 75 ألف ورقة منشورة منذ 2023 وجد أن 76 ورقة فقط (0.1%) صرحت رسميًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يكشف عن فجوة واضحة بين الاستخدام الفعلي والإفصاح الأخلاقي عنه.

الذكاء الاصطناعي وصناعة النشر العلمي : إيجابيات وسلبيات

يمثل الذكاء الاصطناعي تحولًا جوهريًا في مختلف القطاعات المعرفية، ومن بينها صناعة النشر العلمي،
حيث يحمل استخدام الذكاء الاصطناعي في النشر العلمي مجموعة من الإيجابيات المهمة، إذ يسهم في تسريع عمليات الكتابة والتحرير اللغوي، وتحسين جودة الصياغة الأكاديمية، ودعم الباحثين في تنظيم الأفكار وتحليل البيانات الأولية واستخلاص الأنماط، فضلًا عن تسهيل أعمال المراجعة اللغوية والترجمة واكتشاف بعض الأخطاء الشكلية والمنهجية، مما يرفع كفاءة العملية البحثية ويختصر الزمن والجهد اللازمين لإعداد الدراسات العلمية.

إلا أن هذا التحول لا يخلو من تحديات ومخاطر قد تؤثر بصورة مباشرة في جودة الإنتاج العلمي ومصداقيته. فمن أبرز هذه المخاطر تضخم حجم الإنتاج البحثي منخفض الجودة، إذ أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تتيح للباحثين إنتاج مسودات كاملة للأوراق العلمية بسرعة كبيرة، مما أدى إلى ارتفاع عدد المخطوطات المقدمة للمجلات العلمية بصورة غير مسبوقة. ورغم أن هذه الوفرة قد تبدو مؤشرًا إيجابيًا من حيث الكم، إلا أنها تفرض ضغطًا متزايدًا على المحررين والمحكمين، كما ترفع احتمالية نشر أبحاث سطحية أو مكررة تفتقر إلى الأصالة والإضافة العلمية الحقيقية.

ومن المخاطر الجوهرية كذلك انتشار المعلومات المفبركة أو ما يعرف بـ”هلوسات الذكاء الاصطناعي”، حيث قد تنتج النماذج الذكية نصوصًا علمية تبدو دقيقة ومنهجية في ظاهرها، لكنها تتضمن مراجع غير موجودة، أو بيانات مختلقة، أو استنتاجات غير صحيحة مصاغة بلغة أكاديمية مقنعة. وتزداد خطورة هذه الظاهرة عندما تمر مثل هذه الأخطاء دون اكتشاف إلى مرحلة النشر، مما قد يهدد سلامة السجل العلمي ويؤدي إلى تداول معلومات مضللة داخل المجتمع الأكاديمي.

كما يثير استخدام الذكاء الاصطناعي تحديات متزايدة أمام منظومة التحكيم العلمي، خاصة مع لجوء بعض المحكمين أو المحررين إلى استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إعداد تقارير المراجعة أو تقييم المخطوطات. ورغم ما قد يوفره ذلك من سرعة وكفاءة، إلا أنه قد يؤدي إلى إضعاف عمق التحليل النقدي البشري، وتحويل عملية التحكيم إلى مراجعات سطحية تفتقر إلى الفحص المتخصص والدقيق، فضلًا عن احتمال تسرب تحيزات خوارزمية تؤثر في عدالة التقييم العلمي.

على مستوى الحوكمة والسياسات، بينت دراسة شملت 5,114 مجلة علمية وأكثر من 5.2 مليون ورقة بحثية أن نحو 70% من المجلات العلمية أصبحت تمتلك سياسات خاصة بتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي، إلا أن الدراسة خلصت إلى أن هذه السياسات لم تنجح فعليًا في الحد من تصاعد استخدامه داخل الكتابة الأكاديمية. والأكثر دلالة أن تحليلًا فرعيًا لـ 75 ألف ورقة منشورة منذ 2023 وجد أن 76 ورقة فقط (0.1%) صرحت رسميًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يكشف عن فجوة واضحة بين الاستخدام الفعلي والإفصاح الأخلاقي عنه.

ومن زاوية العبء الواقع على منظومة التحكيم العلمي، تشير التقديرات إلى أن الأكاديميين حول العالم أمضوا أكثر من 100 مليون ساعة في أعمال التحكيم العلمي خلال عام 2020، مع تحذيرات متزايدة من أن فيض الأبحاث—ومنها المحتوى المدعوم أو المولد بالذكاء الاصطناعي—يزيد الضغط على المحكمين ويهدد جودة المراجعة العلمية. كما توضح مراجعة علمية حديثة شملت 189 مصدرًا بحثيًا أن الذكاء الاصطناعي بدأ يُستخدم بالفعل في عمليات الفرز الأولي للمخطوطات، ودعم المحكمين، والمساعدة في مراجعة الأبحاث، مع وجود مخاطر مرتبطة بالتحيز، وسرية البيانات، وضعف التقييم النقدي البشري.

من جانب آخر، أسهم الذكاء الاصطناعي في تعقيد مسألة كشف الانتحال العلمي، إذ لم يعد الانتحال مقتصرًا على النسخ المباشر للنصوص، بل أصبح من الممكن إعادة صياغة المحتوى بالكامل بطريقة تجعل اكتشافه عبر أدوات كشف السرقة العلمية التقليدية أكثر صعوبة. وهذا يفتح المجال أمام أنماط جديدة من الغش الأكاديمي تعتمد على إنتاج نصوص تبدو أصلية رغم أنها مولدة آليًا أو مستندة إلى أعمال سابقة دون إسناد علمي حقيقي.

ويُضاف إلى ما تقدم خطر معرفي متنامٍ يتمثل في تراجع اعتماد الباحثين والطلاب على الأعمال المرجعية التقليدية، مثل الكتب المحكمة، وقواعد البيانات الأكاديمية، والموسوعات العلمية المتخصصة، لصالح الاعتماد المتزايد على النماذج اللغوية في الحصول على المعلومات وصياغة الاستشهادات المرجعية. فبدلًا من الرجوع المباشر إلى المصادر الأصلية وتحليلها نقديًا، بات بعض الباحثين يكتفون بما تولده أدوات الذكاء الاصطناعي من ملخصات أو اقتراحات مرجعية جاهزة، وهو ما قد يؤدي إلى ضعف التحقق من دقة المصادر، وتكرار الاستشهاد بمراجع غير أصلية أو غير دقيقة، فضلًا عن تعزيز ثقافة “الوساطة المعرفية” التي تفصل الباحث عن المصدر العلمي الأولي. وعلى المدى البعيد، قد يؤدي هذا التحول إلى إضعاف مهارات البحث الببليوجرافي والتحقق المرجعي، وإلى تراجع مكانة الأعمال المرجعية التقليدية بوصفها ركائز أساسية في بناء المعرفة الأكاديمية.

ويترتب على هذه التحديات مجتمعة خطر أكبر يتمثل في تآكل الثقة في المعرفة العلمية المنشورة. فمع تزايد احتمالات نشر أبحاث ضعيفة أو مضللة أو مولدة آليًا، قد تبدأ الثقة في المجلات العلمية والمؤسسات الأكاديمية بالتراجع، سواء داخل الأوساط البحثية أو لدى الجمهور العام، وهو ما قد ينعكس سلبًا على مكانة البحث العلمي بوصفه المصدر الأكثر موثوقية لإنتاج المعرفة.

إضافة إلى ذلك، ساهم الذكاء الاصطناعي في تمكين ما يعرف بمصانع الأبحاث والمجلات المفترسة، حيث بات من الممكن إنتاج كميات ضخمة من الدراسات الوهمية أو منخفضة الجودة في وقت قياسي، ونشرها عبر منصات ومجلات تفتقر إلى الضوابط الأكاديمية الصارمة. وهذا يفاقم من مشكلة التلوث المعرفي داخل قواعد البيانات العلمية، ويجعل من الصعب على الباحثين التمييز بين الإنتاج العلمي الأصيل والمحتوى الزائف.

ويشير تقرير وول ستريت جورنال عن تنامي ظاهرة الأبحاث الوهمية ومصانع الأوراق العلمية؛ إذ تم رصد أكثر من 32,700 ورقة مشتبه في كونها مزيفة ضمن قواعد بيانات علمية وفق تقارير استقصائية حديثة، مع الإشارة إلى أن معدل نمو هذه الأوراق كان يتضاعف تقريبًا كل سنة ونصف بين 2016 و2020، وهي ظاهرة يُعتقد أن الذكاء الاصطناعي ساهم في تسريعها من خلال تقليل تكلفة إنتاج المحتوى المزيف أو غير الأصيل.

يوضح الرسم إطارًا مفاهيميًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة التحكيم العلمي (Peer Review)، حيث يتحرك بين ثلاثة أدوار رئيسية: كأداة دعم (AI as Support) تُستخدم لتسهيل العمل وتحسين الإنتاجية، وكجزء من نظام تحكيم معزّز بالذكاء الاصطناعي (AI-Augmented Peer Review Ecosystem) مع التأكيد على ضرورة الإشراف البشري، وأخيرًا كمقيّم (AI as Evaluator) لكن بشكل محدود أو مساعد فقط بسبب مخاطر التبسيط أو السطحية في التقييم. في المقابل، يبرز الرسم أن غياب الحوكمة الواضحة (Policy Vacuum) يستدعي تطوير معايير تنظيمية تضبط هذا الاستخدام.

كما يسلّط الضوء على مجموعة من المخاطر المرتبطة بتوظيف الذكاء الاصطناعي، مثل التحيّز، وانعدام الشفافية، وتهديدات السرية، والتي قد تتضخم عبر جميع مراحل الاستخدام إذا لم تتم إدارتها بشكل متكامل. ويؤكد قسم “التفاعلات الرئيسية” أن النماذج الهجينة (التي تجمع بين الإنسان والذكاء الاصطناعي) تحتاج إلى حوكمة دقيقة، وأن المخاطر ليست معزولة بل متقاطعة، وأن غياب سياسات موحّدة قد يؤدي إلى ثغرات تؤثر على نزاهة عملية التحكيم العلمي ككل.

كلمة أخيرة

إن الاعتماد المفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي قد يؤدي على المدى البعيد إلى تآكل المهارات البحثية الأساسية لدى الباحثين أنفسهم، مثل مهارات الكتابة الأكاديمية، والتحليل النقدي، وبناء الحجج العلمية، وصياغة الإطار النظري والمنهجي للبحث. فحين يتحول الذكاء الاصطناعي من أداة دعم إلى بديل عن التفكير والاجتهاد البشري، يصبح هناك خطر حقيقي يتمثل في إضعاف قدرات الباحثين على إنتاج معرفة أصيلة ومستقلة.

وفي ضوء ما سبق، يتضح أن الخطر الحقيقي للذكاء الاصطناعي على صناعة النشر العلمي لا يكمن فقط في قدرته على تسريع إنتاج المحتوى، بل في احتمالية أن يؤدي استخدامه غير المنضبط إلى إعادة تشكيل منظومة النشر العلمي نحو التركيز على الكم بدلًا من الجودة، بما قد يهدد في النهاية جوهر العملية البحثية ذاتها.

المصادر

Qi, M., Cao, Z., Wang, Q., Li, N., & Zhu, T. (2025). Does GenAI Rewrite How We Write? An Empirical Study on Two-Million Preprints. arXiv, 2510.17882. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2510.17882v1

Sample, I. (2025). Quality of scientific papers questioned as academics ‘overwhelmed’ by the millions published. the Guardian. Retrieved from https://www.theguardian.com/science/2025/jul/13/quality-of-scientific-papers-questioned-as-academics-overwhelmed-by-the-millions-published

Naddaf, M., & Quill, E. (2026). Hallucinated citations are polluting the scientific literature. What can be done? Nature, 652, 26–29. doi: 10.1038/d41586-026-00969-z

Ansari, S. (2026). Compound Deception in Elite Peer Review: A Failure Mode Taxonomy of 100 Fabricated Citations at NeurIPS 2025. arXiv, 2602.05930. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2602.05930v1

He, Y., & Bu, Y. (2025). Academic journals’ AI policies fail to curb the surge in AI-assisted academic writing. arXiv, 2512.06705. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2512.06705v2

Nabavi, A., Safari, F., Shmoury, A. H., Tabet, S., Perdomo-Luna, C., & Celi, L. A. (2026). Artificial intelligence in scholarly peer review: a scoping review of applications, risks, and governance challenges. Int. J. Med. Inf., 214, 106418. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386505626001589

Subbaraman, N. (2025). Scientific Journals Can’t Keep Up With Flood of Fake Papers. Wall Street Journal. Retrieved from https://www.wsj.com/science/scientific-journals-fake-paper-mills-92e42230