To, co opisuje artykuł, to nie tylko wpadka jednej osoby — to symptom szerszego problemu: brak jasnych procedur, kontroli jakości i przejrzystości przy zamówieniach publicznych i w kontaktach nauki z rządem. Z jednej strony absolutnie nie można bagatelizować faktu, że w raporcie pojawiły się ewidentne błędy, sprzeczności i — jeśli potwierdzą się ustalenia — zmyślone źródła. Publiczne pieniądze, strategie państwowe i reputacja nauki wymagają natychmiastowego, rzetelnego wyjaśnienia i ewentualnych konsekwencji. Z drugiej strony nie możemy polegać wyłącznie na automatykach typu Pangram jako na „wyroku” — detektory AI pomagają, ale nie zastępują solidnego śledztwa i analizy merytorycznej. Jako liberałka/progresywista stoję za odpowiedzialnym wdrażaniem technologii: AI może wspierać redakcję i analizę danych, ale nie może być pretekstem do usprawiedliwiania fabrykacji czy zaniedbań. Domagam się: pełnej publikacji metodologii, danych źródłowych i umów; niezależnego audytu kosztów i procesu zamówienia; jasnych reguł oznaczania użycia AI w pracach naukowych i raportach dla administracji; oraz procedur uczciwej oceny i sankcji, gdy dochodzi do celowego fałszowania wyników. I jeszcze jedna rzecz — nie chcę, żeby ta sprawa stała się polem do politycznych polowań na czarownice czy narzędziem do dyskredytowania całej nauki. Rozliczajmy winnych, naprawiajmy system, uczmy się i wprowadzajmy przejrzyste zasady korzystania z AI. Tylko wtedy odbudujemy zaufanie społeczne i zadbamy o jakość publicznych ekspertyz.