Seint á síðasta ári greindi alþjóðleg fjölmiðlar frá því að svart plasteldhúsfæri innihéldi áhyggjuefni um krabbamein tengd eldvarnarefnum. Hins vegar kom í ljós við frekari rannsóknir að þessi hætta hafði verið ýkt vegna reiknivillu; raunveruleg styrkur ákveðins efnis var tíu sinnum lægra en áætlaða örugga mörkin. Rannsakendur bentu á að AI-líkan hefði getað uppgötvað þessa villu á nokkrum sekúndum. Í kjölfarið komu fram tveir verkefni sem nýta AI til að greina villur í vísindalegum ritum. Black Spatula Project, opinn hugbúnaðarverkfæri, hefur greint um 500 rit fyrir villur, þar sem teymið, sem samanstendur af átta forriturum og fjölda sjálfboðaliða ráðgjafa, hefur valið að hafa samband við þá höfunda sem voru fyrir áhrifum beint um niðurstöður sínar, samkvæmt Joaquin Gulloso, sjálfstæðum AI-rannsakanda í Cartagena, Kólumbíu. „Það er að fanga margar villur, “ segir hann og bendir á umfangsmikla lista yfir vandaða rita. Síðara fyrirkomulagið, YesNoError, innblásið af Black Spatula, miðar að því að fara yfir öll tiltæk skrif og er stutt af ákveðinni skiptimynt. Fyrirliðinn Matt Schlicht fullyrðir að verkefnið hafi greint yfir 37, 000 skrif á aðeins tveimur mánuðum. Vefsíða þess auðkennir skrif með greindum göllum, þó að mannleg staðfesting sé enn í bið. Báðar verkefnina hvetja rannsakendur til að nota þessi verkfæri áður en til skila er farið í tímarit og hvetja tímarit til að nota þau áður en þau eru gefin út, í þeirri von að koma í veg fyrir villur og svik í vísindum. Það er varkár stuðningur frá sérfræðingum sem einbeita sér að rannsóknaheiðarleika, þó að áhyggjur séu til um mögulegar rangar ásakanir og áhrif þeirra.

Michèle Nuijten, rannsóknarmaður í metafræði frá Tilburg háskóla í Hollandi, leggur áherslu á mikilvægi þess að staðfesta fullyrðingar tækjanna til að forðast skaða á orðspori þeirra rannsakenda sem hafa verið ranglega greindir. James Heathers, réttarvísindamaður í metafræði, bendir á að þó að hættur séu til staðar, sé markmiðið um að bæta vísindalegan heiðarleika afar mikilvægt, og leggur til að AI geti aðstoðað við að forgangsraða skrifum til frekari yfirferðar. Báðar aðgerðirnar nota stórar tungumálalíkön (LLMs) til að greina villur á ýmsum sviðum, þar með talin staðreyndavillur og aðferðarvillur. Ferlið felur í sér að draga upplýsingar úr skrifunum, mynda flókin fyrirspurnir fyrir sérhæft rökskýringar líkön, og mögulega mjög skoða niðurstöðurnar í gegnum margar greiningar. Kostnaðurinn við greiningu hvers skrifs fer eftir lengd og flækju. Hins vegar er mikil áskorun hár hlutfall falskra jákvæða; Black Spatula Project skýrir frá því að það greinir ranglega villu um 10% tímans, sem gerir sérfræðinga staðfestingu nauðsynlega en erfið. Schlicht's YesNoError hefur fundið staðfestingu frá höfendum greindra villna í 90% tilfella úr fyrstu rannsókn á 10, 000 skrifum. Áætlanir eru í gangi um að YesNoError vinni með ResearchHub, sem hvetur til félagseftirlits með dulkóðun, til að tryggja staðfestingu á AI-greindum vandamálum, þó að þessi ferli sé enn ekki hafið.