רווחים:
- יכולת להאיץ את הגילוי על ידי סריקת ערימות גדולות של מסמכים בבינה מלאכותית, ביטול וסיכום של מה שרלוונטי
- הבינו שהסיכום הוא מפת גילוי, לא הוכחה, ויוכלו לקשר כל נקודה חשובה וציטוט בחזרה למסמך המקורי.
- יכולת לסרוק מקרים ולבדוק חיסול עם דגימות ללא בינה מלאכותית לייצר תוצאות/הערות
אחד מצווארי הבקבוק הגדולים במחקר ההיסטורי הוא למצוא "מה עובד" בערימה ענקית של חומר. חוקר עשוי להצטרך לסרוק מאות מסמכים, כרכים בעיתונים, רישומים או קבצי התכתבות לצורך עבודת גמר או מאמר. משימת סקירת משאבים זו דורשת באופן מסורתי קריאה עמוד אחר עמוד ויכולה להימשך שבועות. AI פותח את צוואר הבקבוק הזה על ידי סריקה וסיכום מהיר של נתחי טקסט גדולים וסימון מקומות רלוונטיים. אבל גם כאן הסכנה ברורה: סיכום ה-AI אינו מחליף את המקור; זו רק מפה שמכוונת אותך למקור האמיתי.
ביחידה זו תלמדו כיצד לסרוק חומר היסטורי גדול עם AI, לייצר סיכומים אמינים, למצוא קטעים רלוונטיים ולהימנע מהמלכודת המסוכנת ביותר של התקציר: "לסמוך על התקציר מבלי ללכת למקור". המטרה היא להשתמש ב-AI למהירות ולעולם לא להקריב את הדיוק; כשמשתמשים בהם היטב, שתי המטרות הללו אינן מתנגשות, אלא מזינות זו את זו.
סיכום אינו מחליף את המקור
בואו נפתור את העיקרון הבסיסי מההתחלה: ה-AI Brief הוא כלי גילוי, לא הוכחה. אם היסטוריון מתכוון לכלול אירוע, ציטוט או פיסת נתונים במחקר שלו, עליו לקחת אותם מהמסמך המקורי, לא מהתקציר של ה-AI. התקציר אומר, "יש משהו כזה במסמך הזה, לך תסתכל על זה"; הוא לא אומר "זה בדיוק מה שכתוב במסמך". כי תהליך הסיכום דוחס, בוחר, לפעמים מעוות ולפעמים מוסיף משהו שלא קיים בכלל.
אתה יכול להשתמש ב-AI בשלוש עבודות חזקות בסריקה:
- סרוק וניפוי: סמן במהירות בין מאות מסמכים הרלוונטיים לנושא שלך.
- סיכום: מתאר את קווי המתאר, האנשים והנושאים של מסמך ארוך.
- מציאת קטע: סימון השאלה "איפה המקומות שמדברים על הנושא הזה" במסמך.
בשלושתם, הפלט הוא "הפניה מחדש"; הראיות לקוחות מהמסמך המקורי.
סכנה שהתעלמה כאן היא הגבול של חלון ההקשר של הבינה המלאכותית - כמות הטקסט שהמודל יכול לעבד בבת אחת. כאשר אתה נותן ערימה גדולה מאוד של מסמכים בבת אחת, הבינה המלאכותית עשויה "לשכוח" או לדפדף דרך החלקים האמצעיים; נוטה לתת דגש למה שקורה בהתחלה ובסוף. לכן, במקום להכניס מאות מסמכים לבקשה אחת, חלוקתם לקבוצות לוגיות וסריקה של כל קבוצה בנפרד נותנת תוצאות אמינות יותר. בנוסף, בדיקה לדוגמה חיונית כדי להבחין אם מסמך ש-AI "אף פעם לא מזכיר" הוא באמת לא רלוונטי או מושמט.
זרימת עבודה: צעד אחר צעד
1. הבהרו את שאלת המחקר. שאלה ברורה ולא "תסכם לי את זה" מעורפל: "איפה המקומות ב-40 המסמכים האלה שמזכירים את מחלוקת זכויות המים?"
2. מכינים את החומרים. ערוך את הטקסטים שיש לסרוק (תמלול או פלט OCR). צרף את שם המקור/הפניה לכל יצירה על מנת שניתן יהיה לקשר את התקציר למקור.
3. תן הוראות סריקה/סיכום. בקש מה-AI להסתמך רק על הטקסט שאתה נותן, לקשר כל טענה למקור (מסמך/דף) ולא להוסיף שום דבר שלא קיים.
4. קשר את הסיכום בחזרה למקור. מצא ואמת במסמך המקורי כל נקודה חשובה המסומנת בסיכום. קח ציטוטים מילה במילה מהמסמך.
5. שאל פערים והטיה. מה יכול להיות שה-AI החמיץ? האם הוא רק הדגיש את המובן מאליו? האם הוא בחר בזו שמתאימה לשאלתך והסתיר את ההיפך?
זהירות: בעת יצירת סיכום, ה-AI עשוי להוסיף קישור או תוצאה שאינה במסמך כי זה "נראה הגיוני". במיוחד "איזו מסקנה ניתן להסיק מהמסמכים הללו?" שאלות כמו אלה מזמינות את ה-AI להמציא פרשנויות והסקות. שמור את בקשת הסיכום עובדתית; שמור את ההערה לעצמך.
סריקת משימות עם טבלה
קווסט
תרומה של AI
סיכון
אימות
בטל את המסמך הרלוונטי
מהירות
דלג על רלוונטי
בקרת מדגם
תקציר המסמך
מתווה
עיוות/הוספה
השווה עם מקור
מציאת קטע/ציטוט
סימניות
מיקום שגוי
למצוא במסמך
סיכום השוואתי
סימון דפוסים
קישור מתאים
אשר כל טענה
מצטט
טיוטה
החלפת מילים
מילה במילה
תקציר: AI מראה היכן הוא נמצא; המסמך בפועל מספר מה קרה.
שלושה מיני תיקים
תיק 1 - 300 מסמכים מופחתים ליומיים. חוקר חקר את מחלוקת זכויות המים של עיירה בשנים 1900-1920. סריקת סדרה של 300 מסמכים ביד תארך שבועות. AI סימנה כל מסמך כ"האם הוא קשור לזכויות מים"; 42 מתוך 300 מסמכים התבררו כרלוונטיים. החוקר קרא רק את 42 אלה לעומק. אבל הוא גם בדק 20 מתוך 258 המסמכים שסומנו כלא רלוונטיים כמדגם; גיליתי ש-2 באמת קשורים ותיקנו את זה. שיעור: חיסול מואץ אך חייב להיות נשלט על ידי מדגם.
מקרה 2 - תוצאה מזויפת. סטודנט ביקש מ-YZ לסכם 15 מסמכים ולבקש את "המסקנה ממסמכים אלו". AI כתב קשר סיבה-תוצאה שלא היה קיים במסמכים כ"תוצאה" בשפה שוטפת. כשהתלמיד עבר על המסמכים הוא ראה שמסקנה כזו אינה נתמכת בשום מסמך. לקח: אל תבקש מה-AI לייצר את הפרשנות והמסקנה; קבל סריקת מקרה, אתה מחליט את התוצאות.
מקרה 3 - ציטוט שונה. מחבר היה מכניס "ציטוט" מהתקציר של AI במאמר שלו. כשהשווה את זה למסמך, הוא שם לב שה-AI פישט את המשפט ושינה כמה מילים. הציטוט כבר לא היה בדיוק זהה למה שנכתב במסמך. לקח: כל ציטוט נלקח מילה במילה מהמסמך, לא מהתקציר.
ארבע תבניות הניתנות להעתקה
1) סריקה תלוית מקור:
להלן חלקים מהמסמך, כל אחד מסומן עם ההפניה שלו. שאלת המחקר שלי: [שאלה]. עבור כל מסמך פשוט סמן "רלוונטי/לא רלוונטי/לא ודאי" ובמידת הצורך ציינו לאיזה משפט/קטע הוא רלוונטי ואת ההפניה למסמך. הוספת הערות, הסקת מסקנות. תיעוד: [כאן]
2) סיכום נאמן:
סכמו את המסמך למטה. כללים: (1) כתוב רק את מה שכתוב בטקסט, אל תוסיף מסקנות/הערות/מסקנות. (2) קשר כל נקודה חשובה למקומה (פסקה/עמוד) במסמך. (3) אם אתה צריך לצטט, תן את זה מילה במילה, אל תשנה את זה. (4) כתוב מידע "לא מוגדר" שאינו בטקסט. מסמך: [כאן]
3) מאתר מעבר:
מצא את כל האזכורים לנושא זה בטקסט למטה: [נושא]. לכל אחד, תנו הצעת מחיר קצרה (מילה במילה) ומיקומה. הוספת מקומות שאינם כוללים את הנושא. סמן את ההתאמה שאינך בטוח בה כ[לא ברור]. טקסט: [כאן]
4) סקירת מקרה השוואתית:
להלן שניים/שלושה מסמכים. רשום מה כל מסמך אומר בנושא [נושא], בנפרד, עם המקור שלו. הפקת "מסקנה" או "הערכה כוללת" בין מסמכים; פשוט תן לכל מסמך הצהרה משלו כעובדה. תיעוד: [כאן]
הנחיה חלשה / הנחיה חזקה
חלש:
קרא את המסמכים הללו וסכם את מה שהם אומרים לי על הנושא, התוצאות וחשיבותן.
רצון ב"השלכות" ו"משמעות" דוחף את הבינה המלאכותית לסטות מהעובדה ולהמציא פרשנויות והקשרים; זה גם לא מתחבר למקור.
חזק:
רשום את העובדות לגבי [נושא] במסמכים הבאים, תוך קישור כל אחד מהם להפניה למסמך. הוסף הערה, מסקנה או דירוג חשיבות. תנו ציטוטים מילה במילה. אם הנושא אינו מוזכר במסמך, כתוב "לא מוזכר". תיעוד: [כאן]
ההבדל: נאמנות לעובדה, קישור למקור, איסור פרשנות וציטוט מילולי הופכים את הסיכום למפה אמינה של גילוי.
טעויות נפוצות
- טעות בסיכום כראיה. סיכום לידים; הראיות לקוחות מהמסמך המקורי.
- אומר לבינה מלאכותית "להסיק מסקנות". פרשנות וסיבה ותוצאה הם תפקידו של ההיסטוריון; AI סורק מקרים.
- לוקחים את הציטוט מהתקציר. AI מפשט/מחליף ציטוטים; כל ציטוט לקוח מילה במילה מהמסמך.
- לא מפקח על חיסול בכלל. אם אלה המסומנים "לא רלוונטיים" לא ייבדקו מול המדגם, מסמכים חשובים יחסרו.
- לא מבקשים פערים. יש צורך להטיל ספק במה בינה מלאכותית משמיטה ומה היא מוטה.
לסיכום
סריקת מקורות וסיכום הם אחד התחומים שבהם בינה מלאכותית חוסכת הכי הרבה זמן בחקר ההיסטוריה: היא מסננת בין מאות מסמכים, מסכמת אותם ומסמנת קטעים רלוונטיים. אבל הסיכום הוא מפה של גילוי, לא ראיה. קשרו כל נקודת מפתח בחזרה למסמך המקורי, קח ציטוטים מילולית מהמסמך, אל תבקש מה-AI לייצר מסקנות ופרשנויות, לשלוט בביטול על ידי דגימה, ולשאול מה ה-AI השאיר בחוץ. AI לוקח אותך לדף הנכון; זה התפקיד שלך לקרוא את הדף הזה ולהבין אותו.
משימת יישום
אסוף לפחות 10 חלקים של תיעוד הקשורים לנושא שלך וצרף הפניות לכל אחד מהם. הסר את אלה הקשורים לדפוס "סריקה מבוססת מקור"; לאחר מכן בדוק כמה מאלה המסומנים "לא רלוונטיים" בעצמך כדוגמה. ערכו "סיכום נאמן" לסיכום אחד מהפלטים הרלוונטיים ומצאו ולאמת כל נקודת מפתח בסיכום במסמך. שימו לב לכמה נקודות ה-AI מוסיף או מעוות.
רשימת בדיקה
- [ ] התחלתי עם שאלת מחקר ברורה.
- [ ] צירפתי הפניה מקור לכל פיסת תיעוד.
- [ ] קישרתי כל נקודה בתקציר בחזרה למסמך המקורי.
- [ ] לקחתי את הציטוטים מילה במילה מהמסמך.
- [ ] ערכתי ביקורת על הביטול על ידי דגימה ושאלתי את הפערים.