مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

فرسایش تفکر و تورم محتوا: پیامدهای تاریک هوش مصنوعی در پژوهش‌های علوم انسانی و بازاریابی

سخن سردبیر

نویسنده
سردبیر نشریه مدیریت بازاریابی هوشمند و استادتمام دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
چکیده
گسترش فزاینده ابزارهای هوش مصنوعی در فرایند نگارش علمی، منظومه پژوهش در علوم انسانی و بازاریابی را با چالشی روبه‌گسترش مواجه کرده است؛ چالشی که نه در سطح فناوری، بلکه در سطح معنا، هویت و اصالت تولید دانش رخ می‌دهد. مدل‌های زبانی با توان تولید متن‌های ظاهراً دقیق، منظم و بی‌خطا، فضایی ایجاد کرده‌اند که در آن سرعت بر عمق غلبه کرده و ظاهر بر جوهره پیشی گرفته است. پیامد این وضعیت، تورم محتوا و فرسایش تدریجی تفکر پژوهشی است؛ زیرا نوشتن که باید محصول کشمکش ذهنی، تجربه زیسته و تأمل انسانی باشد، به‌تدریج به عملی اجرایی و قابل تفویض به ابزار تبدیل می‌شود. این سرمقاله با نقد این روند، تلاش می‌کند ابعاد پنهان تغییرات اخیر را روشن سازد و نشان دهد که بحران موجود صرفاً ناشی از استفاده نادرست از فناوری نیست؛ بلکه نتیجه تغییر آرام اما بنیادین در منطق تولید علم است.در چنین وضعیتی، بازگشت به اصالت پژوهش تنها از طریق بازتعریف نقش انسان در چرخه تولید معنا ممکن است. پیشنهادهای ارائه‌شده در این متن چهار سطح تکمیلی را شامل می‌شود: مسئولیت فردی پژوهشگر در حفظ خلاقیت و صداقت علمی، لزوم تدوین استانداردهای دانشگاهی برای استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی، ضرورت بازنگری در سیاست‌های داوری و انتشار نشریات علمی، و طراحی چارچوب‌های کلان برای تنظیم‌گری آینده پژوهش در سطح ملی. پیام اصلی این متن روشن است: هوش مصنوعی می‌تواند ابزار تقویت علم باشد، اما تنها زمانی که انسان همچنان مرکز تفکر، تفسیر و خلق معنا باقی بماند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Erosion of Thought and Inflation of Content: The Dark Consequences of Artificial Intelligence in Humanities and Marketing Research

نویسنده English

Ezatollah Abbasian
Editor-in-Chief, Journal of Intelligent Marketing Management Professor, Department of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
چکیده English

The rapid expansion of artificial intelligence tools in academic writing has confronted research in the humanities and marketing with an escalating challenge one that arises not merely at the level of technology, but at the deeper levels of meaning, identity, and the authenticity of knowledge production. Large language models, with their ability to generate text that appears coherent, polished, and error-free, have created an environment in which speed increasingly outweighs depth, and polished form is mistaken for substantive content. The consequence is a growing inflation of content accompanied by a gradual erosion of genuine scholarly thought. Writing traditionally the outcome of intellectual struggle, lived experience, and reflective engagement is slowly being transformed into a mechanical activity that can be delegated to automated tools.
This editorial critically examines this emerging trend and highlights that the current crisis does not stem solely from the misuse of technology, but from a subtle yet fundamental transformation in the logic of scientific production. In such a landscape, a return to authentic scholarship requires a redefinition of the human role in the cycle of meaning-making. The recommendations presented here encompass four complementary levels: the researcher’s individual responsibility to preserve creativity and scientific integrity; the necessity for universities to establish clear standards for ethical use of AI; the urgent need for journals to revise their review and publication policies; and the importance of designing national-level regulatory frameworks to guide the future of academic inquiry. The overarching message is clear: artificial intelligence can strengthen scientific work, but only if the human mind remains at the center of thinking, interpreting, and creating meaning.

کلیدواژه‌ها English

AI-assisted writing
AI-generated articles
artificial intelligence
intelligent marketing
Barry, I., & Stephenson, E. (2025). The gendered, epistemic injustices of generative AI. Australian Feminist Studies, 40(123), 1–21. https://doi.org/10.1080/08164649.2025.2480927
Calderon, R., & Herrera, F. (2025). And Plato met ChatGPT: An ethical reflection on the use of chatbots in scientific research writing, with a particular focus on the social sciences. Humanities and Social Sciences Communications, 12, 713. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04650-0
Cheng, A., Calhoun, A., & Reedy, G. (2025). Artificial intelligence-assisted academic writing: Recommendations for ethical use. Advances in Simulation, 10(1), 22. https://doi.org/10.1186/s41077-025-00350-6
Cheong, I. (2025). Epistemic and emotional harms of generative AI: Towards human-centered First Amendment. SSRN. https://ssrn.com/abstract=5435335
Chauhan, C., & Currie, G. (2024). The impact of generative artificial intelligence on research integrity in scholarly publishing. American Journal of Pathology, 194(12), 2234–2238. https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2024.10.001
Jeovannie, A., Firdhausyah, F. S., & Utami, F. P. (2025). ChatGPT’s role in enhancing marketing communication strategy: Insights from consultancy and corporate industries. Journal of Communication Studies, 5(1), 57–67. https://doi.org/10.37680/jcs.v5i1.6879
Kay, J., Kasirzadeh, A., & Shakir, S. (2024). Epistemic injustice in generative AI. In Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society.
Lendvai, G. F. (2025). ChatGPT in academic writing: A scientometric analysis of literature published between 2022 and 2023. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 20(3), 131–148.
Nosratzehi, M., Nosratzehi, S., & Keikha, M. (2025). Beyond recommendations: Expanding the ethical discourse on AI-assisted academic writing. Advances in Simulation, 10, 31. https://doi.org/10.1186/s41077-025-00362-2
Pavlović, N., & Savić, M. (2024). The impact of the ChatGPT platform on consumer experience in digital marketing and user satisfaction. Theoretical and Practical Research in Economic Fields, 15(3), 636–646. https://doi.org/10.14505/tpref.v15.3(31).10
Singh, H., Arora, M., & Singh, A. (2024). ChatGPT in marketing: Innovative pathways, decision systems, and forward perspectives. Journal of Decision Systems. https://doi.org/10.1080/12460125.2024.2438615.
Wang, Y., Chen, J., Wu, Y., Yu, X., & He, L. (2025). Impact of generative artificial intelligence on scientific paper writing and regulatory pathways. EP, 3. https://doi.org/10.54844/ep.2025.1011