ਲਾਭ:
- ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਖੋਜ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੱਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਤਸਦੀਕ, ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ, ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈਤਿਕ ਅਧਾਰ
ਪਿਛਲੀਆਂ ਦਸ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ AI ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਖੋਜ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਉਹੀ ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਪਾਸ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਤਸਦੀਕ, ਗੁਪਤਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ - ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਿੰਨੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ; ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ: ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ
ਖੋਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਤ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸਹਾਇਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
1. ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਸਵਾਲ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਵਾਲਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਵਿਕਲਪਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।
2. ਸਾਹਿਤ। AI ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕੀਵਰਡ, ਬੁਲੀਅਨ ਸਤਰ); ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸਰੋਤ ਲੱਭਦੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ.
3. ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ. AI ਪੂਰੇ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਹਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਮੂਲ ਪਾਠ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ।
4. ਡਿਜ਼ਾਈਨ. AI ਪਰਿਕਲਪਨਾ, ਵੇਰੀਏਬਲ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਵਿਧੀਗਤ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
5. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. AI ਕੋਡ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟਿੱਪਣੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਗਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ.
6. ਸਪੈਲਿੰਗ। AI IMRaD ਰੂਪਰੇਖਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪੋਲਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ, ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
7. ਸ਼ਿਪਿੰਗ. AI ਜਰਨਲ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਕਵਰ ਲੈਟਰ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਜਰਨਲ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: AI ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ, ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਮਰੂਪਤਾ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ੇ: ਤਸਦੀਕ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਗੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰੋ।
ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ: ਕੀ ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਤੱਥ, ਸੰਖਿਆ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਦਾਅਵਾ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ? ਕੀ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਮਨਘੜਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ) ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ? ਕੋਈ ਵੀ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧੇਗੀ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਗੇਟ: ਕੀ ਮੈਂ ਇਸ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ, ਭਾਗੀਦਾਰ ਦੇ ਬਿਆਨ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਰੈਫਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਅੱਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਵਾਹਨ ਦੀ ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ ਨੀਤੀ ਪਤਾ ਹੈ?
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਗੇਟ: ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਜਰਨਲ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਮੈਂ ਉਸ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਿਆ ਜੋ ਮੈਂ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਾਂ?
ਸੁਝਾਅ: ਆਪਣੇ ਡੈਸਕ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਇਹ ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਲਿਖੋ। ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਅੱਗੇ ਨਾ ਵਧੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ "ਹਾਂ" ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਦਿੰਦੇ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਨਿੱਜੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖਣਾ
ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਨਤੀਜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਖੁਦ ਦਾ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ AI ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਟੀਮ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਵਿਚ ਤੁਹਾਡੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖੋ; ਟੂਲ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਸੀਮਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਿ ਕੌਣ ਕਿਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਭਾਸ਼ਾ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਲੇਖਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਘੜਦਾ ਹੈ; ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਸਥਾਗਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਲਾਹਕਾਰ-ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਸਲਾਹਕਾਰ ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿੱਥੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹੇ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਸਹਾਇਕ" ਤੋਂ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਥੀਸਿਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੀਐਚਡੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖਿਆ: "ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ੋਟੇਰੋ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਸਿਰਫ਼ ਏਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਰੂਪਰੇਖਾ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਹਰ ਮੁੱਦਾ।" ਜਦੋਂ ਜਿਊਰੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਥੀਸਿਸ ਬਚਾਅ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ ਤਾਂ ਉਸਨੇ ਆਪਣੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਆਨ ਦਿਖਾਇਆ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਇਆ; ਬਚਾਅ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾ ਗਿਆ. ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਉਹੀ ਸਵਾਲ ਸ਼ੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਸਨ.
ਕੇਸ 2 - ਤਿੰਨ ਗੇਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫੜੀ ਗਈ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਾਰ ਚਰਚਾ ਭਾਗ ਵਿੱਚ AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ "ਸਹਾਇਕ ਅਧਿਐਨ" ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ। ਦਰਵਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬੰਦ ਹੋ ਗਿਆ: DOI ਅਣਸੁਲਝਿਆ, ਸਰੋਤ ਘੜਿਆ ਹੋਇਆ। ਉਸਨੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਗੇਟ 'ਤੇ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਗੇਟ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਜੋੜਿਆ। ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਨ; ਗਲਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੰਦ ਹੋ ਗਈ।
ਕੇਸ 3 - ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੀ ਗਤੀ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ; ਹਰੇਕ ਮੈਂਬਰ ਨੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਤਿੰਨ ਗੇਟਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਾਹਿਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲਿਖਣ ਤੱਕ ਲਗਾਤਾਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚਾ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟਾ ਸੀ, ਪਰ ਇੱਕ ਵੀ ਮਨਘੜਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਫਰਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ।
ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
1) ਨਿੱਜੀ AI ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਫਰੇਮਵਰਕ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ "ਖੋਜ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸੈਕਸ਼ਨ: (1) ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ, (2) ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, (3) ਮੇਰੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ, (4) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ, (5) ਮੇਰੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ/ਘੋਸ਼ਣਾ ਬਿਆਨ। ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਭਰਨਯੋਗ ਫਰੇਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
2) ਪ੍ਰਤੀ ਪੜਾਅ ਤਿੰਨ-ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ [ਪੜਾਅ: ਉਦਾ. ਮੈਂ [ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ] ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ: [ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਖੇਪ]. ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਲਈ ਮੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਕੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
3) ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲੌਗ:
ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲੌਗ ਟੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: [ਪੜਾਅ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀ, ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੀ, ਘੋਸ਼ਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ]। ਇਸਨੂੰ ਖਾਲੀ ਅਤੇ ਭਰਨ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦਿਓ।
4) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਤਮ ਨਿਰੀਖਣ:
ਸਬਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਅੰਤਮ AI-ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕੀ ਸਾਰੇ ਹਵਾਲੇ DOI ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ, ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਵਰਤੋਂ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਸੰਸਥਾ + ਜਰਨਲ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸਲ ਯੋਗਦਾਨ ਮੇਰਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
ਬਹੁਤ ਆਮ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੜਾਅ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੇਰਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: [ਛੋਟਾ ਵੇਰਵਾ]। ਮੈਨੂੰ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਭੂਮਿਕਾ, ਵਰਜਿਤ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ/ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੇਤ, ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੱਕ 7 ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਟੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰ ਪੰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖੋ ਕਿ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮੇਰੇ ਉੱਤੇ ਹੈ।
ਸਟੇਜ
ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਅਟੱਲ ਦਰਵਾਜ਼ਾ
ਵਿਚਾਰ/ਸਵਾਲ
ਢਹਿ, ਵਿਕਲਪਕ
ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਹੈ
ਸਾਹਿਤ
ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ
ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ
ਸੰਖੇਪ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਡਿਜ਼ਾਈਨ
ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ
ਨੈਤਿਕਤਾ + ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਕੋਡ, ਟਿੱਪਣੀ
ਨੰਬਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ
ਸਪੈਲਿੰਗ
ਡਰਾਫਟ, ਵਹਾਅ
ਮੌਲਿਕਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ
ਸ਼ਿਪਿੰਗ
ਮਾਪਦੰਡ, ਰੂਪਰੇਖਾ
ਮੈਗਜ਼ੀਨ + ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪੜਾਅ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਆਰਾਮਦਾਇਕ. ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ; ਅੰਤ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਗੁਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
- ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਿਹਾ। ਲਿਖਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਲੇਖਾ-ਯੋਗਤਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- AI ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਰ ਬਣਾਉਣਾ। ਸਪੀਡ ਸਹਾਇਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।
- ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਛੱਡੋ। ਤੁਸੀਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
- ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਜੇ ਕੋਈ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਚੇਨ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: AI ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ/ਰਸਾਲੇ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜੋ ਅੱਜ ਵੈਧ ਹੈ ਕੱਲ੍ਹ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ; ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸਥਿਰ ਹੈ, ਸਾਧਨ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਰਿਸਰਚ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ, AI ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਪੈਟਰਨ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: AI ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਗੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰੋ—ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ—ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ AI ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਨਿਯਮ: ਸਹਾਇਕ AI, ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੰਚਾਰਜ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦਾ AI ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖੋ: ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ, AI ਦੇ 7 ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ/ਵਰਜਿਤ ਕੰਮ, ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਘੋਸ਼ਣਾ ਬਿਆਨ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਅਸਲ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਤਿੰਨ-ਗੇਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਤਸਦੀਕ ਲੌਗ ਵਿੱਚ ਕਮਿਟ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- ਕੀ ਮੈਂ ਸੱਤ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਸਦੀਕ, ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਗੇਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹਾਂ?
- [ ] ਕੀ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਨਿੱਜੀ AI ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਲਾਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹਾਂ?
- ਕੀ ਮੈਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇਹ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅੰਤਮ ਵਿਗਿਆਨਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ?
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਇੱਕ ਡਾਕਟੋਰਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ 10 ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਆਪਣੇ ਥੀਸਿਸ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਉਸਦੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ 3 ਸਰੋਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਬਕ ਕੀ ਹੈ?
- A) DOI ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਹੈ ✔
- ਅ) ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਮਨਾਹੀ ਹੈ
- C) ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 10 ਦੀ ਬਜਾਏ 5 ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
- ਡੀ) ਥੀਸਿਸ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਵਾਨਗੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਭ੍ਰਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ)। ਅਕਾਦਮਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਜੋਖਮ ਹੈ; DOI, ਛਾਪ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਹੈ।
2. ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?
- ਏ) ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਜੋਂ ਜੋ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ, ਪਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
- C) ਇੱਕ ਚੈਕਰ ਵਜੋਂ ਜੋ ਸਾਹਿਤਕ ਚੋਰੀ ਖੋਜ ਟੂਲ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਇੱਕ ਪੁਰਾਲੇਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਪਾਠ ਰਾਇਲਟੀ-ਮੁਕਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਛਾਪਾਂ ਮਨਘੜਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀ (ਕੀਵਰਡ, ਬੂਲੀਅਨ ਸਤਰ, ਸਕੋਪ) ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਸਰੋਤ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਸਕਾਲਰ, ਸਕੋਪਸ, WoS, PubMed) ਵਿੱਚ ਲੱਭੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
3. ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲੇਖ ਦਾ AI ਸੰਖੇਪ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 'ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਅੰਤਰ ਮਿਲਿਆ' ਬਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਏਆਈ ਨੇ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ
- ਅ) ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ
- C) ਮੂਲ ਲੇਖ ਪਾਠ ✔ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕਥਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
- ਡੀ) ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AI ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿੱਟੇ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਖੋਜਾਂ, ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਹਰ ਕਥਨ ਨੂੰ ਮੂਲ ਪਾਠ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਸਾਰਾਂਸ਼ ਇੱਕ ਸਹੂਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ।
4. ਖੋਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਬਿਆਨ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਖੋਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ
ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਚੋਣ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ (IRB) ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।
5. ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੋਡ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਿਧਾਂਤ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ p ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਲਿਖਣਾ
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਨਾ ਕਰਨਾ
- D) ਡਰਾਫਟ ਕੋਡ ਅਤੇ ID ✔ ਵਾਲੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹਰੇਕ ਡਿਜੀਟਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਾਧਨਾਂ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਕੋਡ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਟੈਸਟ ਦੀ ਚੋਣ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜਾ) ਦੀ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫਰਜ਼ੀ ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
6. IMRaD ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਢੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਚਰਚਾ, ਖੋਜ
- ਅ) ਖੋਜ, ਢੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਚਰਚਾ
- C) ਚਰਚਾ, ਖੋਜ, ਢੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
- D) ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਢੰਗ, ਖੋਜ, ਚਰਚਾ ✔
ਵਰਣਨ: IMRaD ਅਨੁਭਵੀ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਢੰਗ, ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਚਰਚਾ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਸੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
7. ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵੇਲੇ ਮੌਲਿਕਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ
- ਅ) ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਮੂਲ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ ✔
- C) ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪੜ੍ਹੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾਉਣਾ
- ਡੀ) ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਾਕ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ
ਵਰਣਨ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ; ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਆਪਣੀ ਰਾਏ, ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਖਰੜੇ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੁਆਰਾ ਮੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਗਦਾਨ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
8. ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੂਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਲੇਖਕ ਭਾਸ਼ਾ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- A) ਟੈਕਸਟ ਛੋਟਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਫੀਲਡ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਅਤੇ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ ✔
- C) ਫੌਂਟ ਬਦਲਣਾ
- ਡੀ) ਪੈਰਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, AI ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਗਲਤ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ, ਅਰਥ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਦੇ ਮੂਲ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।
9. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਅਜਿਹੇ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਅਸਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ; ✔ DOI ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
- ਅ) ਹਵਾਲੇ ਦਾ ਵਰਣਮਾਲਾ ਕ੍ਰਮ; ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਤੋੜੋ
- C) ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਵਾਲੇ ਸੁਝਾਅ; ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਓ
- ਡੀ) ਹਵਾਲਾ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ; ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਤਾਲਾ
ਵਰਣਨ: AI ਬਾਈਲਾਈਨਾਂ (ਲੇਖਕ, ਸਾਲ, DOI ਸਮੇਤ) ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ DOI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜ਼ੋਟੇਰੋ/ਮੈਂਡੇਲੇ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਅਸਲ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਹਵਾਲੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
10. ਇੱਕ ਸ਼ਿਕਾਰੀ ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣ ਦੇ ਖਾਸ ਲੱਛਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਹਮਲਾਵਰ ਈਮੇਲ ਸੱਦਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰਕ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ✔
- ਬੀ) ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰੈਫਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ
- C) ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨੀਤੀ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ
- ਡੀ) ਸੰਪਾਦਕੀ ਬੋਰਡ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਸ਼ਿਕਾਰੀ ਰਸਾਲੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਨਾਲ ਫੀਸ ਵਸੂਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਹਮਲਾਵਰ ਈਮੇਲ ਸੱਦਾ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰਕ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਛਾਪ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਖਾਸ ਸੰਕੇਤ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਰਸਾਲਿਆਂ ਦੀ DOAJ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
11. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਰਸਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ AI ਨੀਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਲੇਖ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਕੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
- A) ਜੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਵਜੋਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੇਖਕ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ; ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਖਕ ਦੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ✔
- C) ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਹਿਤਕ ਚੋਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਖੁਲਾਸਾ: ਆਮ ਸੰਪਾਦਕੀ ਸਿਧਾਂਤ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ICMJE ਅਤੇ COPE ਲਾਈਨ) ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਲੇਖਕ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਰਸੀਦ/ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਖਕਾਂ ਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਇਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ।
12. ਸਵੈ-ਸਾਲਾਹ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਲੇਖਕ ਦੇ ਪਾਠ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਵਰਤਣਾ
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
- C) ਲੇਖਕ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੇਖਕਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਸਵੈ-ਸਾਹਿਤਕਥਾ ਲੇਖਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪੁਰਾਣੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਉਹੀ ਵਿਚਾਰ/ਡਾਟਾ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ; ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
13. ਰੈਫਰੀ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਖਕ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜਵਾਬ ਦੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਲੇਖਕ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਰੈਫਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ ਲਈ ਹੈ।
- C) ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਛੱਡਣ ਦਾ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
- D) AI ਡਰਾਫਟ/ਟੋਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੇਖਕ ਦੀ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: AI ਜਵਾਬ ਪੱਤਰ ਦੀ ਟੋਨ ਅਤੇ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੇਖਕ ਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰੈਫਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ; ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮਕਰਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
14. ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਖੋਜ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਆਮ ਅਸਥਿਰ ਸਿਧਾਂਤ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ, ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ; ✔ ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਹੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
- C) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਘੱਟ ਤਸਦੀਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੜਾਅ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਸਿਰਫ਼ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਸਾਹਿਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਏਆਈ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਗਿਆਨਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਹੈ।