Pagsusuri sa Panitikan at Pagsulat ng Siyentipiko — Artipisyal na Katalinuhan sa Biology

Mga nadagdag:

Kakayahang gumamit ng artificial intelligence hindi sa paghahanap ng mga mapagkukunan, ngunit sa pagbubuod ng totoong artikulo na iyong ibinibigay, pagtatatag ng diskarte sa paghahanap at pagpoposisyon nito bilang isang tool sa wika
Unawain ang mekanismo ng mga gawa-gawang pagsipi at alisin ang bawat pagsipi sa pamamagitan ng hiwalay na pag-verify nito sa PubMed/DOI
Kakayahang magbigay ng mga pang-agham na claim at numero at malinaw na ideklara ang paggamit ng artificial intelligence

Karamihan sa oras ng isang biologist ay ginugugol sa pagbabasa at pagsusulat: nakikisabay sa larangan, nakikita kung gaano karami ng isang paksa ang napag-aralan, ginagawa ang kanyang mga natuklasan sa isang papel, thesis, o aplikasyon ng grant. Ang artificial intelligence ay nagbibigay ng mahusay na acceleration sa parehong mga lugar na ito; Ngunit dito naglalaman ito ng pinakamapanganib na bitag: mga hallucinated citation. Ang modelo ay maaaring gumawa ng mga byline ng artikulo na wala sa lahat ngunit mukhang lubhang makatotohanan. Sa yunit na ito, matututo tayong gumamit ng artificial intelligence nang ligtas sa pagsusuri sa panitikan at siyentipikong pagsulat.

Ang pangunahing prinsipyo: hayaan ang AI na pabilisin ang iyong pag-type, hindi ang iyong pag-iisip at pagpapatunay.

Ang tamang papel ng artificial intelligence sa pagsusuri sa panitikan

Ang artificial intelligence ay hindi isang database ng panitikan. Ang isang generic na LLM ay hindi mapagkakatiwalaang alam kung aling papel ang umiiral at hindi makakabuo ng mga aktwal na pagsipi. Ang mga tamang tool para sa trabaho:

PubMed, Google Scholar, Semantic Scholar: Tunay na paghahanap ng artikulo.
Mga tool sa pag-chain ng pagsipi (hal. Mga Connected Papers, Litmaps): Maghanap ng mga nauugnay na artikulo bilang isang visual na mapa.
Document-based AI: Mga tool na nagbubuod sa aktwal na artikulo (PDF/text) na iyong ibinigay at sumasagot sa iyong mga tanong batay sa text na iyon. Dito hindi binubuo ng modelo ang pinagmulan, pinoproseso nito ang ibinibigay mo.

Ligtas na paggamit ng LLM: pagbubuod ng mga tunay na artikulong nahanap mo, paghahambing ng mga ito, pagpapaliwanag ng isang paksa sa iyo, pagmumungkahi ng mga termino para sa paghahanap.

Tip: Huwag sabihin sa AI "bigyan mo ako ng 10 mapagkukunan sa paksang ito"; sa halip, "anong mga termino para sa paghahanap ang dapat kong gamitin sa PubMed sa paksang ito?" magtanong. Pagkatapos gumawa ka ng tunay na tawag. Ang modelo ay maaasahan hindi sa paghahanap ng mga mapagkukunan ngunit sa pagtatatag ng isang diskarte sa paghahanap.

Ang problema ng gawa-gawang pagpapatungkol: bakit at paano ito maiiwasan

Ang LLM ay gumagawa ng teksto; Gumagana ito sa lohika ng "next possible word". Kapag humingi ng isang pagsipi, sa halip na alalahanin ang isang aktwal na artikulo, ito ay "bumubuo" ng isang makatotohanang hitsura na byline: mga mapaniniwalaang pangalan ng may-akda, makatotohanang journal, naaangkop na taon, kahit isang pekeng DOI. Karamihan sa kanila ay hindi kailanman umiiral. Proteksyon:

Malayang i-verify ang bawat pagsipi: maghanap sa DOI sa doi.org, pagsipi sa PubMed.
Sumipi lamang ng mga artikulo na nabasa mo mismo.
Huwag kailanman ilagay ang pagsipi na ginawa ng modelo nang direkta sa bibliograpiya.
Kahit na gumagamit ka ng tool na nakabatay sa dokumento, tingnan kung nasa aktwal na text ang quote.

Artipisyal na katalinuhan sa siyentipikong pagsulat

Narito ang artificial intelligence ay talagang makapangyarihan, dahil hindi na ito gumagana bilang isang "pinagmulan ng impormasyon" ngunit bilang isang "tool sa wika":

Draft generation: Ang unang bersyon ng paragraph paragraph, isang buod.
Pagwawasto ng wika: Katatasan at grammar, lalo na para sa mga hindi katutubong nagsasalita ng Ingles.
Reorganisasyon: Pagdadala ng mga nakakalat na tala sa lohikal na daloy.
Iba't ibang audience: Pagsusulat muli ng parehong paghahanap para sa eksperto, mag-aaral o publiko.
Liham ng tugon: Draft na tugon sa mga komento ng referee.

Ngunit ang mga pang-agham na claim, mga numero at mga sanggunian ay dapat palaging nagmumula sa iyo at ma-verify mo.

Hakbang-hakbang: pagproseso ng buod ng artikulo

Hanapin ang aktwal na artikulo (PubMed/Scholar).
Ibigay ang teksto sa AI (buod o buong teksto).
Humingi ng isang nakabalangkas na buod: tanong, pamamaraan, mga natuklasan, mga limitasyon.
Ihambing ang mga claim sa teksto: May ginawa bang anumang mga karagdagan ang modelo?
Ilipat ito sa sarili mong tala, itala ang pinagmulan gamit ang tunay na pagsipi.

Nakokopya na mga template ng prompt

Ibuod ang sumusunod na buod ng artikulo sa ilalim ng 5 heading: (1) tanong sa pananaliksik, (2) paraan at sample, (3) pangunahing paghahanap (na may mga numero), (4) mga limitasyon, (5) kaugnayan sa aking pag-aaral. Huwag magdagdag ng anumang impormasyon na WALA sa teksto. Teksto: [abstract]

Magmungkahi ng mga epektibong string ng paghahanap upang hanapin ang sumusunod na paksa sa PubMed: mga pangunahing termino, kasingkahulugan, termino ng MeSH, at boolean operator. Paksa: [paksa].Huwag mo akong bigyan ng listahan ng mga mapagkukunan, bigyan mo lang ako ng diskarte sa paghahanap.

Ang pamamaraang ito ay nag-streamline sa aking talata at nag-aayos ng gramatika, ngunit huwag baguhin ang anumang mga numerong halaga, pangalan ng pamamaraan, o assertion. Markahan ang mga pagbabago. Teksto: [talata]

Isulat muli ang aking natuklasan para sa tatlong magkakaibang madla: (1) eksperto sa larangan, (2) undergraduate na estudyante, (3) pangkalahatang publiko. Panatilihin ang pang-agham na katumpakan, huwag palakihin. Naghahanap: [teksto]

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahina: "Magsulat ng panimula tungkol sa CRISPR at magdagdag ng pinagmulan."

Strong: "Nasa ibaba ang 4 na artikulo na aking nabasa at na-verify nang mag-isa (mga nakalakip na pagsipi). Batay sa mga artikulong ito, bumalangkas ng panimulang talata sa CRISPR sa pag-aanak ng halaman; ipahiwatig sa mga panaklong kung alin sa 4 na mapagkukunang ito ang sumusuporta sa bawat claim; huwag magdagdag ng anumang mga paghahabol na wala sa mga mapagkukunang ito."

Pagkakaiba: Sa malakas na prompt, ibibigay mo ang mga mapagkukunan at ginagamit lang ng modelo ang mga ito. Ang panganib ng mga gawa-gawang attribution ay inaalis.

tatlong mini case

Kaso 1 — Pekeng DOI: Isang nagtapos na mag-aaral ang nagsama ng 8 mapagkukunang ibinigay ng artificial intelligence sa kanyang introduksyon sa thesis. Nang suriin ng consultant, lumabas na 3 sa kanila ay hindi nag-e-exist at mali ang mga may-akda ng 2 sa kanila. Kinailangang i-overhaul ng mag-aaral ang buong bibliograpiya. Aralin: huwag magtiwala sa pagpapatungkol ng modelo.

Kaso 2 — Idinagdag na paghahanap: Ang isang mananaliksik ay may isang papel na buod; nagdagdag ang modelo ng pariralang "statistical significance" na wala sa buod. Napansin ng mananaliksik ang pagkakaiba nang inihambing niya ito sa teksto. Aralin: palaging ihambing ang abstract sa pinagmulan.

Kaso 3 — Tamang paggamit: Ang isang mananaliksik, isang hindi katutubong nagsasalita ng Ingles, ay nagkaroon ng AI na streamline ang seksyon ng pamamaraan na kanyang isinulat; Itinakda niya na hindi niya dapat baguhin ang mga numero at claim. Ang resulta ay isang mas nababasang teksto nang hindi binabaluktot ang kahulugan. Aralin: bilang tool sa wika, mahusay ang AI.

tsart ng paghahambing

Paghanap

Maaasahan ba ang artificial intelligence?

Tamang kasangkapan/paraan

pinagmumulan

hindi

PubMed/Scholar

Pagbuo ng isang pagsipi

Hindi (nagpapaganda)

I-verify nang manu-mano

Pagbubuod ng ibinigay na artikulo

Oo (kumpirmahin sa pamamagitan ng text)

LLM + paghahambing

Pagwawasto ng wika

LLM

Gumawa ng draft

Oo (claim mula sa iyo)

LLM

Diskarte sa paghahanap

LLM

Mga karaniwang pagkakamali

Gamit ang pagpapatungkol ng modelo nang hindi ito bini-verify: Ang pinakakaraniwan at pinakanakakapinsalang pagkakamali.
Napagkakamalang isang search engine ang LLM: Hindi ito nakakahanap ng mga totoong artikulo.
Ang pag-asa sa buod at hindi pagbabasa ng pinagmulan: Maaaring magdulot ng pagdaragdag/distortion ng modelo.
Ang paggawa ng artificial intelligence ay gumagawa ng mga claim: Ang pang-agham na paghahabol ay dapat nanggaling sa iyo.
Plagiarism at originality: Paglalahad ng tekstong ginawa ng modelo na parang sarili kong pangungusap; maaaring lumabag sa mga patakaran sa journal.

Babala: Maraming mga journal at institusyon ang nangangailangan ng pagsisiwalat ng paggamit ng AI at hindi kinikilala ang AI bilang isang may-akda. Malinaw na ipahiwatig ang tool at saklaw na ginagamit mo sa iyong pagsulat na suportado ng AI; Ikaw ang may pananagutan para sa katumpakan ng huling teksto.

Systematic screening at ang hangganan ng artificial intelligence

Ang artificial intelligence ay tila kaakit-akit sa mga sistematikong pagsusuri na gustong komprehensibo at walang pinapanigan na i-scan ang isang buong paksa, ngunit dapat itong gamitin nang may pag-iingat. Ang esensya ng isang sistematikong paghahanap ay isang reproducible at transparent na diskarte sa paghahanap: pagdodokumento kung aling mga database ang hinanap, kung anong mga termino, kung anong pamantayan sa pagsasama/pagbubukod. Tinutulungan ka ng AI na i-set up ang diskarteng ito, palawakin ang mga tuntunin, at isulat ang screening protocol. Ngunit ito ay ang aktwal na paghahanap sa database na aktwal na nakakahanap ng mga artikulo; Dahil lang sa sinabi ng modelo na "narito ang mga nauugnay na pag-aaral" ay hindi isang screening substitute at maaaring makaligtaan ang mahahalagang pag-aaral.

Ang isa pang makapangyarihan at ligtas na paggamit ay ang tumulong sa pag-screen ng malaking bilang ng mga artikulo: ang pag-screen ng daan-daang abstract upang makita kung natutugunan ng mga ito ang iyong pamantayan sa pagsasama ay nangangailangan ng oras. Maaaring paunang uriin ng modelo ang bawat buod bilang "posibleng may-katuturan/hindi nauugnay" batay sa iyong pamantayan; ngunit ang pinal na desisyon na isama at hindi tiyak na mga sitwasyon ay nananatiling nasa tao. Narito muli, ang modelo ay hindi isang gumagawa ng desisyon, ngunit isang pre-screening aid.

Suriin ang sumusunod na abstract ng artikulo laban sa sumusunod na pamantayan sa pagsasama:[criteria]. Uriin bilang "kaugnay/hindi nauugnay/hindi tiyak" at magbigay ng katwiran sa isang pangungusap. Ang huling desisyon ay akin; Pre-qualify ka lang. Summary: [text]

Mga nakatagong bakas ng artificial intelligence sa aking pagsusulat

Ang mga text na binuo ng AI ay minsan ay sobrang pangkalahatan, paulit-ulit, o "cool ngunit walang laman." Ang pagiging konkreto ay mahalaga sa siyentipikong pagsulat: ang bawat pangungusap ay dapat maghatid ng ilang impormasyon. Sa halip na pabayaan ang balangkas ng modelo, simulan ang bawat talata sa tanong na "talaga bang may sinasabi ang pangungusap na ito, o tagapuno ba ito?" Tanggalin. Bukod pa rito, ang tekstong ginawa ng modelo ay minsan ay naglalaman ng mga banayad na maling termino o karaniwan ngunit maling mga expression; Suriin ang bawat teknikal na termino gamit ang mga mata ng isang eksperto sa domain. Ang AI ay isang mahusay na unang draft generator; Hindi siya magaling na proofreader. Ang huling pagbabasa ay palaging ikaw.

Bakit binubuo ang mga pagpapatungkol: pag-unawa sa mekanismo.

Ang pagtingin sa paggawa ng attribution ng modelo bilang natural na resulta ng paraan ng paggawa nito, sa halip na isang "pagkakamali", ay ginagawang mas madaling protektahan. Sa panahon ng pagsasanay, natutunan ng modelo ang pattern ng milyun-milyong totoong byline: kung ano ang hitsura ng mga pangalan ng may-akda, ang format ng mga pangalan ng journal, ang istraktura ng mga DOI. Kapag hiniling ang isang pagsipi, hindi ito "tumingin" ng isang aktwal na tala; Ito ay "bumubuo" ng isang istatistikal na makatotohanang tag na umaangkop sa pattern na natutunan nito. Kaya ang resulta ay mukhang napaka-makatotohanan ngunit maaaring hindi totoo; maaari pa niyang isama ang pangalan ng isang tunay na may-akda sa isang artikulong hindi niya kailanman naisulat. Kapag naunawaan mo na ang mekanismong ito, magiging malinaw ang panuntunan: anumang identifier na nabuo ng modelo ay hindi ituturing na umiiral hanggang sa makita mo ito sa database. Ang mga tool na umaasa sa dokumento (kung saan ibinibigay mo ang aktwal na teksto) ay binabawasan ang panganib na ito dahil ang modelo ay umaasa sa teksto na iyong ibinigay sa halip na angkop; ngunit suriin pa rin kung ang quote ay talagang nasa tekstong iyon.

Sa buod

Ang AI ay hindi nakakahanap ng (bumubuo) na mga mapagkukunan sa isang paghahanap ng literatura, ngunit ito ay nagbubuod sa mga aktwal na artikulo na iyong ibinibigay, bumubuo ng isang diskarte sa paghahanap, at nag-streamline ng iyong pagsulat. Ang pinakamalaking panganib ay gawa-gawa na mga pagpapatungkol; independiyenteng i-verify ang bawat byline at gamitin lamang ang mga mapagkukunang nabasa mo. Ang mga pang-agham na claim, numero at pagsipi ay nagmumula sa iyo; Pinalalakas lamang ng AI ang wika at kaayusan. Ipahayag ang paggamit nang malinaw.

Gawain ng aplikasyon

Magbigay ng artikulong aktwal mong binasa (abstract o buong teksto) sa artificial intelligence at gumawa ng structured na buod (tanong, paraan, paghahanap, limitasyon). Ihambing ang buod sa pinagmulang teksto upang makita kung may idinagdag o nadistort ang modelo. Hiwalay, humingi sa modelo ng isang listahan ng mga mapagkukunan sa parehong paksa; Hanapin ang bawat byline na ibinibigay niya sa PubMed at bilangin kung ilan ang totoo.

checklist

[ ] Natagpuan ko mismo ang mga mapagkukunan sa PubMed/Scholar, hindi ko ginawa ang mga ito na magkasya sa modelo.
[ ] Independyente kong na-verify ang bawat pagsipi.
[ ] Inihambing ko ang abstract sa pinagmulang teksto.
[ ] Ako mismo ang nagbigay ng mga siyentipikong claim at numero.
[ ] Binanggit ko lang ang mga source na nabasa ko.
[ ] Malinaw kong idineklara ang paggamit ng artificial intelligence.