Ieguvumi:
- Spēja atšķirt, kur mākslīgais intelekts ietaupa reālo laiku akadēmiskās pētniecības darbplūsmā (literatūra, dizains, analīze, rakstīšana) un kur zinātniskais spriedums un atbildība paliek pētniekam atbilstoši uzdevuma riska līmenim
- Spēja pielietot disciplīnu, kas savieno un pārbauda katru mākslīgā intelekta izvadi ar avotu, un izpratne par halucināciju (safabricēto) attiecinājuma problēmu, kas ir akadēmijas viskritiskākais risks.
- Spēja pieņemt lietošanas sistēmu, kas atbilst institucionālajai un žurnālu mākslīgā intelekta izmantošanas politikai, akadēmiskā godīguma un caurspīdīguma principiem.
Pētnieka darbs ir saistīts ar daudz vairāk rakstīšanas, lasīšanas un rediģēšanas, nekā šķiet: skenēt simtiem rakstu, apkopot tos, precizēt pētījuma jautājumu, izstrādāt metodes, analizēt datus, pārrakstīt rezultātus, formatēt citātus, atlasīt žurnālus, atbildēt uz recenzenta komentāriem. Liela daļa šī darba atkārtojas, aizņem daudz laika un novērš uzmanību; Tas zog no patiesi vērtīgā, oriģinālās domāšanas un interpretācijas. Mākslīgais intelekts (AI) — datorprogrammas, kas spēj saprast cilvēku valodu un radīt tādus rezultātus kā teksts, kopsavilkumi, kods, melnraksti utt. — ir spēcīgs palīglīdzeklis, lai paātrinātu šo atkārtoto slogu. Visā šajā modulī mēs uzskatām, ka AI nav maģisks informācijas avots; Mācīsimies to izmantot kā pētnieku asistentu, veidojot melnrakstus, sniedzot idejas un rediģējot.
Bet jau pašā sākumā liksim svarīgāko teikumu, kas ir raksturīgs akadēmiskajām aprindām: AI nepieņem zinātniskus lēmumus pētnieka vietā; izstrādā projektu, zinātniskais spriedums un atbildība gulstas uz pētnieku. Akadēmiskajā vidē šis noteikums ir vēl stingrāks nekā citās profesijās, jo zinātnes valūta ir uzticēšanās, un šīs uzticēšanās pamatā ir tas, ka katrs apgalvojums ir saistīts ar pārbaudāmu avotu.
Šī pirmā vienība nosaka trīs pamatus: nošķirt, kur AI darbojas un kur tam vajadzētu palikt pētniecības darbplūsmā; katras produkcijas pārbaude; Pieņemt akadēmiskā godīguma un caurspīdīguma principu. Šīs trīs ir visu turpmāko vienību drošības pamats.
Kur AI ietaupa laiku, kur lēmums ir pētniekam?
Tas palīdz pārdomāt pētniecības uzdevumus riska līmeņa ziņā. Riska līmenis ir tas, cik lielu kaitējumu tas radītu zinātniskajam ierakstam, ja tas tiktu darīts nepareizi.
Zema riska uzdevumi, kurus mākslīgais intelekts ļoti paātrina: meklēšanas stratēģijas ģenerēšana (atslēgvārds, sinonīms), gara teksta sākotnējā kopsavilkuma izveidošana, rindkopas valodas vienkāršošana, tabulas virsraksta ieteikšana, prāta vētra, jēdziena skaidrošana dažādos veidos, izklāsta struktūras izstrāde. Šeit AI atrisina “tukšas lapas” problēmu; jūs labojat, pārbaudāt un bagātināt.
Vidēja riska, mākslīgā intelekta radīti uzdevumi, kuriem nepieciešama stingra pārbaude: statistikas testa atlases ieteikums, koda uzmetums, citātu formatējums, atraduma interpretācijas projekts, metožu iespēju salīdzinājums. Šeit AI dod ātrumu, bet katrs cipars, katrs tags, katrs loģiskais solis ir jāapstiprina manuāli.
Augsta riska uzdevumi, kuros lēmums ir atstāts tikai pētnieka ziņā: hipotēzes un metodes galīgā noteikšana, datu nozīmes izlemšana, secinājuma jēgpilnības noteikšana, ētikas komitejas (IRB) lēmumi, izlemšana, vai avots patiešām eksistē un apstiprina apgalvojumu, autorības paziņojums un ieguldījums. Šie lēmumi nosaka zinātniskā dokumenta ticamību; Atbildība un pēdējais vārds vienmēr pieder pētniekam.
Uzmanību: "AI teica" nav attaisnojums. Žurnāla redaktors vai diplomdarbu žūrija nepieņems apgalvojumu "mans modelis to izveidoja šādi". Nepārbaudīta AI izvade ir kā nepārbaudītas baumas.
Kāpēc ir nepieciešama pārbaude? Halucinācijas un safabricēta atribūcija
AI veido tekstu, nevis "zinot", bet "paredzot iespējamo vārdu". Tāpēc dažreiz tas sniedz ārkārtīgi tekošu, bet faktiski nepareizu informāciju. To sauc par halucināciju (fabrifikāciju). Visbīstamākais veids akadēmiskajā vidē ir viltus attiecinājums: AI ģenerē autora vārdu, gadu, žurnālu vai pat DOI (digitālā objekta identifikators — publikācijas pastāvīgā adrese), kas šķiet īsts, taču šis avots nekad nav pastāvējis. Ja pētnieks to izmanto, nepārbaudot, viņš izvirza prasību, pamatojoties uz pētījumu, kas neeksistē; Tas noved pie darba noraidīšanas, raksta atsaukšanas un reputācijas zaudēšanas.
Otra problēma ir izkropļojumi: apkopojot rakstu, AI var pārspīlēt konstatējumu, apkopojot pētījumu, kurā teikts, ka "nav būtisku atšķirību" kā "tika konstatēta būtiska atšķirība". Trešais ir neobjektivitāte: AI atkārto tendences datos, par kuriem tas tiek apmācīts; Tas var izcelt noteiktu skolu, valodu vai skatījumu un likt literatūrai izskatīties izkropļotai.
Šo ierobežojumu dēļ mēs piedāvājam vienkāršu validācijas disciplīnu, ko piemērot katram izvadam:
- Pievienojiet to avotam. Atrodiet un pārbaudiet katra fakta, datuma, numura, citāta un jo īpaši katra citāta faktisko avotu (rakstu, datubāzi, DOI).
- Pārbaudiet vēlreiz. Manuāli pārbaudiet skaitliskos vai loģiskos rezultātus (statistisko rezultātu, parauga aprēķinu).
- Zinātniskais filtrs. "Vai šis apgalvojums atbilst manā jomā zināmajai literatūrai?" rīkojieties ar savām zināšanām.
- Uzņemties atbildību. Brīdī, kad ievietojat to savā publikācijā vai disertācijā, šis teikums ir jūsu; Visas kļūdas ir jūsu atbildība.
Akadēmiskais godīgums un caurspīdīgums
Akadēmiskā godīgums nodrošina, ka darbs patiešām ir jūsu sākotnējais ieguldījums un ka visi avoti tiek minēti godīgi. AI izmantošana šo principu neatceļ, bet gan pievieno jaunu pienākumu: pārredzamību. Lielākajai daļai žurnālu un universitāšu tagad ir nepieciešama skaidra AI izmantošanas deklarācija. Kopējā redakcijas līnija (piemēram, publikāciju ētikas institūciju principi, piemēram, ICMJE un COPE) skaidri pasaka divas lietas: AI nevar būt autors (jo tas nevar uzņemties atbildību, nevar deklarēt interešu konfliktu), un AI izmantošana netiek slēpta, bet tiek atklāta metodes vai pateicības sadaļā.
Padoms. Pirms teksta ielīmēšanas jebkurā rīkā uzdodiet divus jautājumus: (1) Kā šis rīks glabā datus, vai to izmanto izglītībā? (2) Ko saka manas iestādes un mērķa žurnāla AI politika? Nesāciet, nezinot šos divus.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — izdomāts attiecinājums ir apdraudēts. Kāds maģistrants lūdza YZ 12 avotus savam disertācijas ievadam un saņēma visus tos ar atsaucēm. Viņa padomnieks nejauši meklēja 4 no tiem pakalpojumā Google Scholar; 2 no tiem vispār neeksistēja, 1 no tiem bija DOI, kas iet uz citu rakstu. Studentam bija jāpārbauda viss saraksts pa vienam un jāizmanto tikai 7 autentiski avoti. Verifikācija aizņēma 40 minūtes; bet, ja tas būtu piegādāts ar fiktīvu atsauci, žūrijas uzticība būtu pilnībā iedragāta.
2. gadījums — laika ietaupījums. Pēcdoktorantūras pētnieks pavadīja 6 stundas, skenējot un apkopojot 15-20 jaunus rakstus katru nedēļu. Viņš sāka izmantot AI kā savu pirmo kopsavilkuma ģeneratoru: AI apkopoja katra raksta abstraktu un ievadu, padziļinot to ar savu kritisko lasījumu un pārbaudot oriģinālā teksta rezultātus. Laiks samazinājās no 6 stundām nedēļā līdz ~2,5 stundām; Nopelnīto laiku viņš veltīja oriģinālās sintēzes rakstīšanai.
3. gadījums — atgriešanās no slepenas. Sociālais zinātnieks grasījās ielīmēt nepublicētus lauka datus un dalībnieku liecības AI analīzei. Viņš saprata, ka tajā ir akreditācijas dati; Tā vietā, lai kopīgotu neapstrādātus datus, viņš tikai lūdza anonimizētu, apkopotu paraugu un analīzes plānu. Viņš saņēma vērtīgu metodes ieteikumu, taču sensitīvi dati netika atklāti.
Kopējamas veidnes
1) Uzdevuma atdalīšana pēc riska līmeņa:
Jūsu loma: akadēmiskais asistents, kas palīdz pētniekam. Sadaliet šādus izpētes uzdevumus trīs sarakstos: (A) zema riska uzdevumi, kuriem mākslīgais intelekts var droši sagatavot manuskriptu, (B) vidēja riska uzdevumi, kuriem AI var sagatavot manuskriptu un kuriem nepieciešama stingra pārbaude, (C) augsta riska uzdevumi, par kuriem galīgais lēmums ir jāpieņem pētniekam. Katram uzdevumam uzrakstiet viena teikuma pamatojumu. Uzdevumi: [ielīmējiet savus uzdevumus]
2) Validācijas pārbaudes uzvedne:
Tālāk esošajā tekstā atzīmējiet katru teikumu, kurā ir fakts, datums, numurs, citāts vai attiecinājums, un atzīmējiet to kā "nepieciešama pārbaude". Skaidri norādiet, kur neesat pārliecināts. NEIZSTRĀDĀT avotu vai numuru; Ja nezināt, ierakstiet "Es nezinu".Teksts: [ielīmēt melnrakstu]
3) AI lietošanas deklarācijas projekts:
Raksta metožu/apstiprinājumu sadaļai uzrakstiet 2–3 teikumu uzmetumu “AI lietošanas paziņojums”, kurā skaidri paskaidrots, kādos posmos es izmantoju mākslīgo intelektu (piemēram, valodas labojums, uzmetuma uzmetums). Lietošana: [paskaidrot]
4) Avota verifikācijas saraksts:
Ģenerējiet verifikācijas kontrollapu katram avotam šajā citātu sarakstā: [autors, gads, nosaukums, DOI, pārbaudīts?]. Jūs nevarat pārbaudīt; Dodiet man tukšu tabulu, kuru es manuāli pārbaudīšu. Saraksts: [ielīmēt citātus]
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Atrodiet man avotus mana disertācijas ievadam.
Bez konteksta un bīstami: AI izspļauj viltotus ID, un jūs domājat, ka tie ir īsti.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: metodiskais konsultants. Vieta: "Studentu motivācija tālmācībā". NEATrodiet MAN AVOTU; Tā vietā iesakiet 8 atslēgvārdus, 3 sinonīmu grupas un Būla meklēšanas virkni, lai meklētu šo tēmu pakalpojumā Scopus. Īsts raksts pēc rindas FAKE. Es pārbaudīšu atrastos avotus.
Meklējumi
Riska līmenis
AI loma
galīgais lēmums
Meklēšanas stratēģijas ģenerēšana
zems
Iesaka atslēgvārdu/virkni
pētnieks
Raksta abstrakts projekts
Zems-Vidējs
Izveido melnrakstu
Pētnieks apstiprina
Statistikas testa ieteikums
vidējs
Nodrošina iespējas
Pētnieks izvēlas/apstiprina
Citu saraksts
augsts
Formāta palīgs
Katrs nospiedums tiek pārbaudīts ar roku
Interpretācijas/hipotēzes atrašana
augsts
dod idejas
vientuļš pētnieks
Biežas kļūdas
- Izmantojot citātus bez pārbaudes. Safabricēta attiecināšana ir visizplatītākā un postošākā kļūda akadēmiskajā vidē; noved pie izņemšanas.
- Avota aizstāšana ar kopsavilkumu. AI kopsavilkums var izkropļot konstatējumu; Neviena citāta netiek sniegta, neatgriežoties pie sākotnējā teksta.
- Izlaižot caurspīdīgumu. Lietošanas slēpšana ir ētikas pārkāpums, kad to atklāj.
- Ļaujiet AI pieņemt zinātniskus lēmumus. Hipotēzes, interpretācijas un metodes lēmumi pieder pētniekam.
- Konfidenciālu datu augšupielāde atvēršanas rīkā. Nepublicētie dati un dalībnieku informācija ir ārpus jūsu kontroles.
Padoms. Padomājiet par katru mākslīgā intelekta sesiju kā darbu ar pieredzējušu, bet neuzticamu praktikantu: viņš ir ātrs un uzcītīgs, taču jūs pārbaudāt visu, ko viņš saka, pirms parakstāties.
Rezumējot
AI ir spēcīgs palīgs, kas atvieglo pētnieka atkārtotas lasīšanas un rakstīšanas slogu; bet halucināciju, izkropļojumu un neobjektivitātes dēļ katra izvade ir jāpārbauda. Viskritiskākais risks akadēmiskajās aprindās ir nepatiesa atsauce: katrs avots ir jāpārbauda, izmantojot DOI un datubāzi. Atdaliet uzdevumus pēc riska līmeņa, aizsargājiet datus, pārskatāmi deklarējiet lietojumu. Īsākais īkšķis: projekts ir no AI, zinātniskā atbildība ir no pētnieka.
Lietojumprogrammas uzdevums
Uzskaitiet 8 uzdevumus no sava pašreizējā pētniecības projekta un atzīmējiet katru kā zemu/vidēju/augstu risku. Pēc tam izvēlieties zema riska uzdevumu un uzrakstiet uzvedni ar kontekstu, piemēram, “Jaudīga uzvedne” iepriekš. Izvadē atzīmējiet vismaz 3 elementus (numurs, nospiedums, pretenzija), kas jums jāpārbauda, un uzrakstiet, kā jūs to pārbaudīsit.
kontrolsaraksts
- [ ] Vai esmu nodalījis uzdevumus pēc riska līmeņa?
- [ ] Vai es plānoju pārbaudīt katru citātu un ieskaitīt AI izvadā?
- [ ] Vai es zinu izmantotā transportlīdzekļa datu saglabāšanas politiku?
- [ ] Vai esmu izlasījis savas iestādes un mērķa žurnāla AI politiku?
- [ ] Vai esmu pārliecināts, ka saglabāju galīgo zinātnisko spriedumu?