Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu rằng các công cụ trò chuyện đơn giản tạo ra các tài liệu tham khảo giả mạo và áp dụng nguyên tắc xác minh từng nguồn trong cơ sở dữ liệu thực tế.
- Khả năng giảm ảo giác bằng cách kết nối tổng hợp tài liệu với tài liệu thực bằng phương pháp RAG (tạo phụ thuộc vào tài nguyên)
- Khả năng diễn giải các giả thuyết như một sự khởi đầu thay vì bằng chứng bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để sàng lọc sơ bộ trong quá trình xem xét có hệ thống và giữ quyết định cuối cùng và sự minh bạch trong tay con người
Sự bùng nổ kiến thức trong công nghệ sinh học là một vấn đề thực sự: hàng trăm nghìn bài báo được xuất bản mỗi năm, tích lũy hàng nghìn nghiên cứu về một chủ đề duy nhất. Trước khi thiết lập giả thuyết, chọn phương pháp hoặc diễn giải kết quả, kỹ sư cần quét tài liệu liên quan; nhưng việc này phải mất hàng tuần theo cách thủ công. AI là một trong những lĩnh vực tiết kiệm thời gian nhất trong việc rà soát, tóm tắt, tổng hợp thông tin. Nhưng nó cũng là nguồn gây ảo giác nguy hiểm nhất: AI có thể tạo ra những bài báo không tồn tại, DOI bịa đặt và những phát hiện giả mạo. Bài học chính của học phần này là nguyên tắc kết nối mọi khẳng định với nguồn gốc khi sử dụng AI trong văn học.
Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng AI trong việc xem xét tài liệu an toàn, tại sao phương pháp RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất - AI tìm và tạo ra câu trả lời từ cơ sở dữ liệu tài liệu thực chứ không phải từ bộ nhớ của nó) lại đáng tin cậy hơn, hỗ trợ đánh giá có hệ thống và tạo giả thuyết.
Tại sao công cụ trò chuyện đơn giản lại nguy hiểm?
Khi bạn yêu cầu một mô hình ngôn ngữ "tìm các bài viết về Điều này có nghĩa là các tài liệu tham khảo linh hoạt nhưng bịa đặt: tên tác giả, tạp chí, năm và DOI như thể chúng là thật. Do đó, đừng bao giờ vi phạm hai quy tắc trong đánh giá tài liệu: (1) xác minh từng tài liệu tham khảo trong cơ sở dữ liệu thực tế (PubMed, Google Scholar, trang tạp chí), (2) nếu có thể, hãy sử dụng các công cụ dựa trên RAG được liên kết với các bài viết thực (chẳng hạn như Elicit, Consensus, Scite).
Thận trọng: Lời chứng thực từ AI có thể có vẻ chân thực - ở định dạng chính xác, tạp chí quen thuộc, năm hợp lý. Điều này không có nghĩa là nó tồn tại. Hãy coi một bài viết chỉ tồn tại khi bạn tìm và mở nó trong PubMed/DOI. Việc đưa tài liệu tham khảo bịa đặt vào ấn phẩm của bạn là một sai lầm có thể hủy hoại danh tiếng khoa học của bạn.
RAG: sản xuất phụ thuộc vào tài nguyên
Theo cách tiếp cận RAG, trước tiên AI sẽ tìm các đoạn có liên quan từ kho lưu trữ tài liệu thực (tệp PDF bạn tải lên hoặc cơ sở dữ liệu khoa học), sau đó tạo câu trả lời dựa trên các đoạn đó và trỏ đến nguồn. Điều này làm giảm đáng kể ảo giác vì người mẫu phải “trích dẫn” hơn là “tưởng tượng”. Cung cấp thư viện PDF của riêng bạn cho công cụ RAG và hỏi “40 bài báo này nói gì về điều này” đáng tin cậy hơn nhiều so với cuộc trò chuyện thẳng thắn; tuy nhiên, hãy xem đoạn trích dẫn trong bài viết thực tế.
Mẹo: Ngay cả khi sử dụng RAG, hãy hướng dẫn rõ ràng "chỉ trích dẫn nguồn và trả lời từ tài liệu tôi cung cấp, không thêm thông tin phi tài liệu". Sau đó tìm đoạn văn mà mô hình trỏ đến trong tài liệu thực tế. Hai bước này làm cho sự tổng hợp của bạn có thể phòng thủ được.
Đánh giá hệ thống và tạo giả thuyết
Việc xem xét có hệ thống—trả lời một câu hỏi cụ thể bằng cách quét tất cả các tài liệu liên quan theo một phương pháp minh bạch và có thể tái tạo—đòi hỏi độ chính xác cao về mặt phương pháp: chiến lược tìm kiếm, tiêu chí bao gồm/loại trừ, trích xuất dữ liệu. AI tăng tốc các phần cơ học của quy trình này (sàng lọc tóm tắt, sàng lọc ban đầu, dự thảo trích xuất dữ liệu), nhưng trách nhiệm và tính minh bạch của mỗi quyết định (có nên đưa vào hay loại trừ một bài báo) thuộc về nhà nghiên cứu. AI cũng truyền cảm hứng cho việc tạo ra giả thuyết bằng cách chỉ ra những lỗ hổng trong tài liệu; nhưng giả thuyết mà nó tạo ra chỉ là điểm khởi đầu, không phải bằng chứng.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Tốc độ quét tăng gấp 10 lần. Một nhóm đánh giá đã phải sàng lọc 1.850 bài báo tóm tắt. Với công cụ dựa trên RAG, quá trình sơ tuyển bao gồm/loại trừ kéo dài từ 3 ngày đến 5 giờ. Nhưng hai nhà nghiên cứu đã kiểm tra độc lập 120 bài báo mà AI cho là "bị loại trừ" và tìm thấy 9 bài báo bị loại bỏ sai; AI đưa ra lựa chọn, con người đưa ra quyết định cuối cùng.
Trường hợp 2 - Tham chiếu bịa đặt bị bắt. Một nghiên cứu sinh tiến sĩ đã yêu cầu YZ cung cấp 15 tài liệu tham khảo cho bài luận văn của mình. Khi kiểm tra PubMed, anh thấy rằng 6 trong số đó hoàn toàn không tồn tại và 3 trong số đó được cho là sai tác giả. Công cụ trò chuyện đơn giản đã tạo ra một thư mục thực tế nhưng giả mạo. Việc xác minh đã ngăn chặn được một thảm họa học thuật.
Trường hợp 3 - Cảm hứng giả thuyết. Một nhóm kỹ thuật trao đổi chất đã đưa cho AI một tập tài liệu gồm 60 bài báo và hỏi "con đường nào chưa được nghiên cứu kỹ?" AI chỉ ra một sự kết hợp enzyme chưa được thử nghiệm. Nhóm nghiên cứu coi đây là một giả thuyết, xác nhận nó trong tài liệu và thiết kế một thí nghiệm; Cuối cùng, họ đã đưa ra một phát hiện thực sự giúp tăng năng suất. Cảm hứng đến từ AI, bằng chứng đến từ thử nghiệm.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Tổng hợp tài liệu liên quan đến nguồn (RAG):
Vai trò của bạn: trợ lý đánh giá khoa học. CHỈ trả lời từ các tài liệu tôi đã tải lên; Không thêm bất kỳ thông tin tài liệu bổ sung nào. Đối với mỗi khiếu nại, hãy cung cấp tên tài liệu nguồn và đoạn văn có liên quan. Đối với câu hỏi không có câu trả lời trong tài liệu, hãy nói "nó không có trong tài liệu". Tham khảo, DOI hoặc tìm FITTING.Câu hỏi: [câu hỏi]
2) Kỷ luật xác minh tài liệu tham khảo:
Tôi sẽ cung cấp cho bạn một chủ đề. Đề xuất các từ khóa và chiến lược tìm kiếm có thể (với cú pháp PubMed). Nhưng danh sách bài viết CỦA BẠN là FAKE; Tôi sẽ tự mình thực hiện cuộc gọi. Hãy cho tôi biết những thuật ngữ, bộ lọc và tiêu chí bao gồm/loại trừ nào tôi nên sử dụng thay thế.
3) Hỗ trợ loại bỏ biên dịch có hệ thống:
Tôi sẽ cung cấp cho bạn tiêu đề bài viết + tóm tắt. Đề xuất bao gồm/loại trừ/không rõ ràng cho từng tiêu chí dựa trên các tiêu chí đưa vào sau (bao gồm: [tiêu chí]) và viết LÝ DO của bạn. Tôi sẽ xem xét thủ công những cái "không chắc chắn". Lưu ý rằng quyết định này mang tính sơ bộ, không phải quyết định cuối cùng; Không loại bỏ bất kỳ bài viết nào mà không có lý do chính đáng.
4) Tạo giả thuyết (cẩn thận):
Tôi sẽ cung cấp cho bạn một bản tóm tắt những phát hiện về một chủ đề. Đề xuất cho tôi 3 giả thuyết có thể kiểm chứng được dựa trên GAPS trong tài liệu và các kết hợp chưa được kiểm chứng. Đối với mỗi giả thuyết: nêu cơ sở, cách kiểm tra nó và đó là BẮT ĐẦU chứ không phải bằng chứng. Đừng dựa vào bằng chứng không tồn tại.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tìm và tổng hợp cho tôi 10 bài viết về kỹ thuật enzyme bằng CRISPR.
Mô hình không thực hiện tìm kiếm thực tế; rất có thể sẽ tạo ra các tài liệu tham khảo giả mạo.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý xây dựng. CHỈ dựa trên 12 tệp PDF mà tôi đã tải lên, tôi tổng hợp những phát hiện chính về chủ đề "kỹ thuật enzyme dựa trên CRISPR". Đối với mỗi phát hiện, hãy hiển thị bản PDF đó đến từ đâu và toàn bộ đoạn văn. Không thêm bất kỳ nghiên cứu, DOI hoặc kết quả nào không có trong tệp PDF. Đánh dấu bất kỳ chủ đề phụ nào không được đề cập là "không được đề cập trong các tài liệu này".
Sự khác biệt: liên kết đến các tài liệu thực tế, yêu cầu về nguồn + đoạn văn, cấm bịa đặt và tính trung thực của phạm vi.
Nhiệm vụ văn học và cách tiếp cận đáng tin cậy
Nhiệm vụ
con đường nguy hiểm
cách an toàn
xác minh
Tìm một bài viết
Nói "tìm" trong cuộc trò chuyện
Công cụ PubMed + RAG
Xác nhận trong DOI
tóm tắt
Tóm tắt không có tài liệu
Tóm tắt từ bản PDF đã tải
Xem đoạn văn thực tế
sự loại bỏ
Niềm tin mù quáng vào AI
Sơ tuyển AI + con người
Người đánh giá thứ hai
tổng hợp
sản xuất miễn phí
Tổng hợp phụ thuộc nguồn
Kiểm tra báo giá
giả thuyết
nhầm nó với "bằng chứng"
điểm bắt đầu
thử nghiệm thực nghiệm
Những lỗi thường gặp
- Không xác minh tài liệu tham khảo. AI tạo ra tài nguyên thực tế nhưng giả tạo; mỗi cái sẽ xuất hiện trong cơ sở dữ liệu.
- Nhầm trò chuyện đơn giản với một cuộc gọi. Mô hình tạo từ bộ nhớ; tìm kiếm thực tế yêu cầu RAG/cơ sở dữ liệu.
- Ủy quyền quyết định loại bỏ hoàn toàn. Việc loại bỏ không chính xác sẽ làm hỏng quá trình biên dịch; Cần có người đánh giá thứ hai.
- Nhầm một giả thuyết với bằng chứng. Giả thuyết do AI tạo ra chỉ là suy đoán cho đến khi được kiểm chứng bằng thực nghiệm.
- Phóng đại phạm vi. AI có thể tạo ấn tượng rằng “Tôi đã quét mọi thứ”; Bạn ghi lại phạm vi thực tế.
Tóm lại
Đánh giá tài liệu là lĩnh vực AI tiết kiệm thời gian nhất nhưng lại tạo ra nhiều ảo giác nhất. Các công cụ trò chuyện đơn giản có thể tạo ra những lời chứng thực thực tế nhưng giả mạo; vì vậy hãy xác minh từng nguồn dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế và nếu có thể, hãy sử dụng các công cụ dựa trên RAG phụ thuộc vào tài liệu thực tế. Trong đánh giá có hệ thống, AI thực hiện sàng lọc sơ bộ nhưng quyết định cuối cùng và tính minh bạch thuộc về nhà nghiên cứu. AI truyền cảm hứng cho việc tạo ra giả thuyết; Giả thuyết đó là điểm khởi đầu, không phải là bằng chứng, cho đến khi nó được xác nhận bằng thực nghiệm.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một chủ đề và nói với AI (thông qua một công cụ trò chuyện đơn giản) “tìm 8 bài viết về chủ đề này và tóm tắt”. Xác minh từng tài liệu tham khảo mà anh ấy đưa ra đối với PubMed hoặc DOI, từng tài liệu một và đếm xem có bao nhiêu tài liệu tham khảo là chính hãng. Sau đó, lặp lại tác vụ tương tự với công cụ RAG hoặc bằng cách tải lên một số tệp PDF mà bạn đã tự tải xuống và kèm theo hướng dẫn "chỉ trả lời từ những tài liệu này". Viết một so sánh ngắn gọn về độ tin cậy của hai phương pháp.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác minh mọi tài liệu tham khảo mà AI đưa ra dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế.
- [ ] Tôi đã sử dụng cách tiếp cận phụ thuộc vào nguồn (RAG/tài liệu đã tải) trong tổng hợp tài liệu.
- [ ] Tôi đã kiểm tra các quyết định sàng lọc với người đánh giá thứ hai.
- [ ] Tôi coi giả thuyết do AI đưa ra không phải là bằng chứng mà là bước khởi đầu để thử nghiệm.
- [ ] Tôi đã xem đoạn trích dẫn trong bài viết gốc.
- [ ] Tôi đã ghi lại một cách trung thực mức độ thực sự và những hạn chế của quá trình quét.