National Institutes of Health telah memperkenalkan dasar baharu yang kontroversial dengan mengehadkan saintis kepada hanya enam permohonan geran setahun, menandakan peralihan ketara dalam cara agensi pembiayaan penyelidikan perubatan terbesar Amerika beroperasi. Keputusan ini dibuat kerana cadangan yang dijana AI mengancam untuk membebankan sistem semakan geran yang sudah tertekan.
Dasar ini berpunca daripada penemuan mengejutkan yang menyerlahkan penyalahgunaan kecerdasan buatan yang semakin meningkat dalam penyelidikan akademik. Pegawai NIH mengenal pasti seorang penyelidik yang mengemukakan lebih 40 permohonan geran dalam satu kitaran semakan, dengan kebanyakannya kelihatan dijana sebahagian atau sepenuhnya oleh AI. Kes melampau ini mendedahkan betapa mudahnya halangan tradisional terhadap penyalahgunaan permohonan geran boleh dipintas dengan teknologi moden.
Halangan Pelaburan Masa Yang Rosak
Selama beberapa dekad, proses permohonan geran bergantung pada faktor pengehad semula jadi: masa. Menulis cadangan penyelidikan yang komprehensif memerlukan usaha yang besar, perancangan terperinci, dan perhatian teliti terhadap merit saintifik. Pelaburan masa ini berfungsi sebagai mekanisme kawalan kualiti tidak rasmi, memastikan hanya penyelidik serius dengan idea yang telah dibangunkan dengan baik akan mengemukakan permohonan.
AI telah menghancurkan halangan ini sepenuhnya. Apa yang dahulu mengambil masa berminggu-minggu atau berbulan-bulan penulisan teliti kini boleh dijana dalam beberapa jam atau bahkan minit. Teknologi ini cemerlang dalam menghasilkan bahagian berformula yang membentuk sebahagian besar cadangan geran, daripada pelan pengurusan data hingga jadual waktu projek. Kecekapan ini, walaupun berpotensi bermanfaat untuk penyelidik yang sah, telah membuka pintu air untuk penyerahan besar-besaran berkualiti meragukan.
Kebimbangan Komuniti Mengenai Had Enam Permohonan
Komuniti penyelidikan telah menyatakan reaksi bercampur-campur terhadap had baharu ini, dengan ramai yang bimbang ia terlalu terhad. Saintis menunjukkan bahawa had ini termasuk bukan sahaja permohonan baharu tetapi juga penyerahan semula, pembaharuan, dan semakan cadangan sedia ada. Bagi penyelidik yang bergelut untuk mendapatkan pembiayaan dalam persekitaran yang semakin kompetitif, ini mewakili kekangan ketara pada strategi kelangsungan hidup mereka.
Penyelidikan kolaboratif menghadapi cabaran khusus di bawah peraturan baharu. Projek berbilang penyiasat, yang biasanya digemari oleh agensi pembiayaan, dikira terhadap had individu setiap peserta. Ini boleh menghalang jenis kerjasama antara disiplin yang sering membawa kepada penemuan terobosan.
Ini akan menghancurkan kolaborasi seperti pepijat.
Masa pelaksanaan menambah satu lagi lapisan kerumitan. Dengan pentadbiran semasa mencadangkan untuk memotong bajet NIH lebih daripada satu pertiga, penyelidik sudah menghadapi tekanan pembiayaan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Ramai yang melihat had permohonan sebagai satu lagi halangan dalam landskap yang sudah sukar.
Had Permohonan Geran NIH Mengikut Jenis:
- Permohonan baharu: Dikira dalam had 6-permohonan
- Penyerahan semula: Dikira dalam had 6-permohonan
- Pembaharuan: Dikira dalam had 6-permohonan
- Semakan: Dikira dalam had 6-permohonan
- Kerjasama Multi-PI: Dikira terhadap had individu setiap penyelidik
Cabaran Pengesanan dan Kebimbangan Keadilan
NIH merancang untuk menggunakan alat pengesanan AI untuk mengenal pasti kandungan yang dijana secara buatan, tetapi pendekatan ini menghadapi halangan teknikal dan etika yang ketara. Sistem pengesanan AI semasa terkenal tidak boleh dipercayai, dengan kadar tinggi kedua-dua positif palsu dan negatif palsu. Alat ini juga telah menunjukkan berat sebelah terhadap penutur bukan bahasa Inggeris asli, berpotensi mewujudkan kelemahan yang tidak adil untuk penyelidik antarabangsa.
Cabaran pengesanan menjadi lebih rumit lagi apabila mempertimbangkan penggunaan bantuan AI yang sah. Ramai penyelidik menggunakan alat ini untuk semakan tatabahasa, menggilap bahasa, atau bantuan dengan bahagian berformula yang menambah sedikit nilai saintifik. Menarik garis yang jelas antara bantuan yang boleh diterima dan penjanaan yang dilarang kekal sebagai masalah yang belum diselesaikan.
Preseden Daripada Bidang Lain
Dasar NIH mengikuti sekatan serupa dalam bidang lain penyelidikan akademik. Persidangan sains komputer telah melaksanakan had penyerahan untuk memerangi banjir permohonan yang didorong AI yang sama. National Science Foundation sebelum ini mencuba had serupa tetapi menghadapi tentangan komuniti yang begitu kuat sehingga kebanyakannya cepat ditinggalkan.
Preseden ini menunjukkan bahawa mencari keseimbangan yang tepat akan memerlukan pelarasan berterusan. Toleransi komuniti penyelidikan terhadap sekatan berbeza-beza dengan ketara antara bidang dan mekanisme pembiayaan, menjadikan penyelesaian satu-saiz-untuk-semua amat mencabar.
Perbandingan dengan Agensi Pembiayaan Lain:
- NSF Computer Science Programs: had 2 permohonan setahun (hanya CISE Core Programs)
- NIH: 6 permohonan setahun (semua jenis, berkuat kuasa 25 September 2025)
- Persidangan Akademik: Persidangan keselamatan ( USENIX , ACM CCS , IEEE S&P , NDSS ) mengehadkan kepada 6 penyerahan kertas kerja setiap kitaran
- Program Biologi NSF Terdahulu: 1 cadangan setahun (2018-2019, kemudiannya ditinggalkan kerana tentangan komuniti)
Memandang Ke Hadapan
Had enam permohonan mewakili penyelesaian sementara kepada masalah yang lebih mendalam dengan sistem pembiayaan penyelidikan semasa. Walaupun ia mungkin memberikan kelegaan segera kepada panel semakan yang terbeban, ia tidak menangani isu asas yang menjadikan penyalahgunaan AI menarik pada mulanya.
Dasar ini dijadualkan berkuat kuasa pada 25 September 2025, memberikan masa kepada komuniti penyelidikan untuk menyesuaikan diri. Pegawai NIH telah menunjukkan mereka akan memantau impak dengan teliti dan membuat pelarasan mengikut keperluan. Sama ada pendekatan ini terbukti berkesan atau memerlukan pemurnian selanjutnya berkemungkinan akan mempengaruhi cara agensi pembiayaan lain menangani cabaran serupa dalam era AI.
Situasi ini menyerlahkan cabaran yang lebih luas yang dihadapi oleh banyak institusi ketika keupayaan AI berkembang pesat. Sistem yang direka untuk penyertaan berskala manusia kini mesti mengambil kira pengeluaran besar-besaran yang dibantu mesin, memaksa pilihan sukar antara akses dan kawalan kualiti.
Rujukan: Fearful of Al-generated grant proposals, NIH limits scientists to six applications per year