Zyski:
- Możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do formatowania i obsługi cytatów w tekście w stylach cytowań takich jak APA, IEEE, Vancouver i MLA
- Możliwość wykrywania cytatów stworzonych przez sztuczną inteligencję (halucynacje) i weryfikowania każdego źródła poprzez DOI, nadruk i bazę danych
- Umiejętność ustalenia niezawodnego przepływu pracy bibliograficznej przy użyciu sztucznej inteligencji z narzędziami do zarządzania referencjami, takimi jak Zotero i Mendeley
Cytowanie jest najbardziej konkretnym wyrazem uczciwości akademickiej: uczciwie cytując źródło każdego pomysłu, danych i twierdzenia, zarówno przyznajesz uznanie poprzednim badaczom, jak i umożliwiasz czytelnikowi weryfikację swoich twierdzeń. Dokładne i spójne cytowanie jest wyznacznikiem wiarygodności artykułu. AI oferuje konkretną pomoc w zadaniach związanych z cytowaniem: formatowanie stylu, układ cytatów w tekście, formatowanie bibliografii. Jednak głównym ostrzeżeniem w tej części jest najważniejsze zdanie całego modułu: sztuczna inteligencja tworzy atrybucje, które wydają się rzeczywiste, ale nie istnieją (atrybucja halucynacyjna); Nie można używać żadnego źródła bez niezależnej weryfikacji poprzez DOI i bazę danych.
Style atrybucji i bezpieczna rola AI
W różnych dziedzinach stosowane są różne style cytowań. APA (psychologia, edukacja, nauki społeczne — rok autora), MLA (nauki humanistyczne), Vancouver (medycyna — w liczbach), IEEE (inżynieria — liczba w nawiasach), Chicago (historia, mieszana). Każdy styl ma swój własny format cytowań i bibliografii w tekście: interpunkcja, kolejność, kursywa, zasady dotyczące skrótów. AI doskonale zna te formalne zasady i jeśli posiadasz już prawidłowe informacje o nadruku, możesz je bezpiecznie wykorzystać do sformatowania go w pożądanym stylu. Zatem bezpieczną rolą sztucznej inteligencji jest przetłumaczenie lub sformatowanie autentycznego i zweryfikowanego podpisu z jednego stylu na inny – a nie znalezienie lub zapamiętanie źródła.
Niebezpieczeństwo zaczyna się od poinformowania sztucznej inteligencji, aby „zasugerowała źródło na ten temat” lub „dodała odniesienie do tego twierdzenia”. Zamiast zapamiętywać w tym momencie prawdziwe źródło, sztuczna inteligencja wymyśla nazwisko autora, rok, czasopismo, a nawet DOI, który wydaje się formalnie ważny, mówiąc statystycznie „może być taki artykuł”. Te znaczniki są tak realistyczne, że nie można ich rozróżnić gołym okiem; Jedynym sposobem jest weryfikacja. Ryzyko to nie jest teoretyczne: opublikowane badania wykazały, że znaczna część odniesień tworzonych przez modele językowe jest albo całkowicie sfabrykowana, albo złożona z rzeczywistych części. Nazwisko prawdziwego autora można połączyć z tytułem prawdziwego czasopisma i tytułem nieistniejącego artykułu; Części są znajome, całość jest fałszywa.
Uwaga: Nawet DOI, który wydaje się formalnie ważny, może zostać sfabrykowany. Analizuj DOI poprzez https://doi.org/: ważne, jeśli prowadzi do rzeczywistego artykułu i pasuje do linii tytułowej; Jeśli jest napisane „Nie znaleziono DOI”, jest to fałszywe.
Narzędzia do weryfikacji i zarządzania referencjami
Łańcuch walidacji każdego cytatu to: (1) wyszukiwanie cytatu w bazie danych (Google Scholar, Scopus, PubMed, CrossRef); (2) przeanalizuj DOI; (3) sprawdź, czy autor, rok, tytuł i czasopismo są zgodne; (4) co najważniejsze, sprawdź na podstawie tekstu, czy źródło faktycznie potwierdza przypisywane przez Ciebie twierdzenie. Czwarty krok jest często pomijany: źródło może istnieć, ale nie mówi tego, co mówisz; AI myli jedno i drugie.
Narzędzia do zarządzania referencjami sprawiają, że ta praca jest bezpieczna. Zotero i Mendeley (wersja bezpłatna), EndNote (wersja instytucjonalna) zapisują artykuł bezpośrednio z bazy danych w Twojej bibliotece wraz z rzeczywistymi cytatami i tworzą cytaty i bibliografię w tekście w żądanym stylu. Najbezpieczniejszy przepływ pracy polega na tym, że importujesz zasoby do tych narzędzi z bazy danych, a nie ze sztucznej inteligencji; Używasz AI tylko do pytań formalnych (różnica stylu, naprawa brakującego pola w nadruku). Zatem bibliografia tworzona jest na podstawie prawdziwych źródeł, nie można w niej umieszczać sfabrykowanych cytatów.
CrossRef, higiena wycofywania i nadruku
Infrastrukturą stojącą za walidacją DOI są rejestratory takie jak CrossRef; Analizując DOI za pośrednictwem doi.org, przechodzisz do tych rekordów. Narzędzia wyszukiwania CrossRef i usługi „wyszukiwania metadanych” można wykorzystać do znalezienia rzeczywistego DOI fragmentu tekstu lub tytułu; To niezawodny sposób na poznanie prawdy o odcisku, jaki może wyrobić sztuczna inteligencja. Przeszukanie bazy danych pod kątem tytułu w cudzysłowie przed dodaniem podpisu pozwoli w ciągu kilku sekund odkryć większość fałszywych atrybucji.
Często pomijanym aspektem weryfikacji jest kontrola wycofań: artykuł mógł zostać wycofany po publikacji z powodu poważnego błędu lub naruszeń zasad etycznych. Cytowanie wycofanego badania tak, jakby było ważne, osłabia Twój argument. Wskazuje na to baza danych „Retraction Watch” i etykiety ostrzegawcze na stronach z artykułami wielu wydawców; Sprawdź również swoje najważniejsze źródła w tym zakresie. Na koniec zwróć uwagę na „higienę” druku: poprawną kolejność i pisownię nazwisk autorów, pełną formę nazwy czasopisma (nie skrót, jeśli styl tego nie wymaga), kompletność strony wydania tomu i DOI. Sztuczna inteligencja jest pomocna w wychwytywaniu niespójności formatowania w tych obszarach, ale dokładne informacje zawsze pochodzą z rzeczywistego nagrania.
trzy mini etui
Przypadek 1 – Fałszywy DOI. Badacz poprosił sztuczną inteligencję o „odpowiednie przypisanie” roszczenia i otrzymał podpis wraz z jego DOI. Kiedy analizowałem DOI na doi.org, okazało się, że „nie znaleziono”; Nazwisko autora było prawdziwe, ale nie było artykułu o takim tytule. Sztuczna inteligencja dołączyła artykuł, który nie istniał, do istniejącego autora. Badacz znalazł prawdziwe źródło w serwisie Scholar i dodał podpis w postaci Zotero.
Przypadek 2 — Źródło istnieje, ale go nie obsługuje. Student zweryfikował artykuł zasugerowany przez AI: był prawdziwy, DOI działało. Kiedy jednak otworzył artykuł i przeczytał go, zobaczył, że jego zdanie nie zawierało ustaleń, które twierdził; Sztuczna inteligencja pomyliła źródło. Uczeń usunął odniesienie. Lekcja: Nie wystarczy, że źródło istnieje, sprawdza się także, czy potwierdza tezę.
Przypadek 3 – Bezpieczne użycie tłumaczenia stylu. Jeden z badaczy miał 40 źródeł faktów na temat Zotero, ale czasopismo wolało Vancouver zamiast APA. Zotero automatycznie przetłumaczył styl; W kilku momentach wahania zapytał sztuczną inteligencję „jak napisać ten podpis w Vancouver?” Było to całkowicie bezpieczne, ponieważ źródła były już prawdziwe; Sztuczna inteligencja tylko pomogła w formie.
Szablony do kopiowania
1) Formatowanie stylu (z aktualnego nadruku):
Poniżej znajdują się zweryfikowane informacje o nadruku, które POSIADAM. Sformatuj je w stylu APA 7. DODAWANIE nowego źródła, DOPASOWANIE nadruku; Po prostu sformatuj informacje, które ci przekażę. Nadruki: [autor, rok, tytuł, czasopismo, tom, strona, DOI ...]
2) Tabela kontroli walidacji:
Wygeneruj pustą tabelę weryfikacyjną dla następującej listy cytatów: [Nie, Autor, Rok, Tytuł, DOI, Znaleziono w Scholar?, Czy potwierdza to twierdzenie?]. NIE weryfikujesz; Wypełnię go ręcznie. Lista: [wklej odnośniki]
3) Tłumaczenie stylu:
Zapisz zweryfikowany cytat poniżej w stylu APA 7 i Vancouver, krótko wyjaśniając różnice. Odcisk jest prawdziwy; zmienić informacje. Odcisk: [wklej]
4) Kolejność cytowania w tekście:
W następnym akapicie uporządkuj cytaty w tekście zgodnie z wytycznymi APA 7 (liczba autorów, konwencja i in., kolejność wielokrotnego cytowania). DODAJ/USUŃ Źródło; po prostu popraw formatowanie istniejących cytatów. Akapit: [wklej]
Słaba zachęta/silna zachęta
Słaba zachęta:
Dodaj do tego zdania 3 źródła akademickie. [zdanie]
AI tworzy trzy fałszywe odciski; Wszystkie wyglądają realistycznie, ale mogą nie istnieć.
Potężny monit:
Poniżej identyfikatory 3 źródeł, które JUŻ ZNALAZŁEM I ZWERYFIKOWAŁEM. Umieść je jako cytaty w tekście APA 7 w zdaniach i napisz wpisy bibliograficzne. Sugerowanie nowych źródeł, fabrykowanie odcisków. Zdanie: [...] Odciski: [prawdziwe odciski]
biznes
Czy to jest bezpieczne?
rządzić
Formatowanie prawdziwego nadruku
Tak
Zmień informacje
Tłumaczenie między stylami
Tak
Nadruk już zweryfikowany
Układ cytatów w tekście
Tak
Bez dodawania/usuwania zasobów
„Zaproponuj/dodaj źródła”
nie
Ryzyko sfabrykowanego przypisania
Prośba o wygenerowanie DOI
nie
Ryzyko fałszywego DOI
Typowe błędy
- Prośba o zasoby od AI. Sfabrykowane atrybucje są najbardziej niszczycielskim błędem w środowisku akademickim; prowadzi do wycofania się.
- Nie analizuję DOI. Pozornie ważny DOI może być fałszywy; Przetestuj na doi.org.
- Zakładając, że istniejące źródło potwierdza tę tezę. Nawet jeśli źródło jest prawdziwe, może być niezgodne.
- Nieużywanie narzędzia referencyjnego. Ręczne wprowadzanie nadruku niesie ze sobą ryzyko zarówno błędu, jak i sfałszowania.
- Nie sprawdzanie reguł stylu jeden po drugim. Niespójna bibliografia podważa zaufanie.
Wskazówka: Złota zasada: „Źródło z bazy danych i Zotero; format z AI.” Nigdy nie odzyskuj samych zasobów z pamięci AI; Używaj sztucznej inteligencji tylko do edycji prawdziwych tagów.
Podsumowując
Cytowanie jest konkretnym obliczem uczciwości akademickiej. Sztuczną inteligencję można bezpiecznie używać do formatowania prawdziwych i zweryfikowanych nadruków w pożądanym stylu. Ale jeśli zostanie użyte do znalezienia źródeł, daje fałszywe cytaty; Jest to najbardziej krytyczne ryzyko modułu. Zweryfikuj każde źródło pod kątem DOI i bazy danych, sprawdź, czy potwierdza twierdzenie i zarządzaj źródłami na podstawie rzeczywistych danych za pomocą narzędzi takich jak Zotero/Mendeley. Najkrótsza praktyczna zasada: źródło pochodzi z rzeczywistego rekordu, format pochodzi z AI, a weryfikacja pochodzi od Ciebie.
Zadanie aplikacji
Dodaj 5 rzeczywistych źródeł do narzędzia referencyjnego (Zotero/Mendeley) i utwórz bibliografię w stylach APA i IEEE. Następnie wykonaj eksperyment: powiedz AI, aby „zasugerowała 3 źródła” na Twój temat i sprawdzała sugerowane cytaty jeden po drugim za pomocą analizy DOI. Zwróć uwagę, ile z nich okazuje się prawdziwych, a ile fałszywych; Daje to konkretny obraz ryzyka fałszywego przypisania.
lista kontrolna
- [ ] Czy zweryfikowałem każde źródło poprzez DOI i bazę danych?
- [ ] Czy potwierdziłem, że źródło faktycznie potwierdza twierdzenie, które przypisałem?
- [ ] Czy pozyskałem źródła z prawdziwych zapisów, a nie z AI?
- [ ] Czy korzystałem z narzędzia do zarządzania referencjami?
- [ ] Czy konsekwentnie zastosowałem styl cytowania?