Lợi nhuận:
- Hiểu các thành phần của một bản ghi thử nghiệm đầy đủ, trung thực và có thể lặp lại, đồng thời có thể sử dụng AI làm công cụ định hình và kiểm soát
- Khả năng ghi lại hoàn toàn những sai lệch so với kế hoạch mà không cần phải điều chỉnh các quan sát cho phù hợp với trí tuệ nhân tạo
- 'Người khác có thể lặp lại đoạn ghi âm được không?' Khả năng để trí tuệ nhân tạo kiểm tra qua đôi mắt của bạn và lấp đầy những khoảng trống bằng thông tin thực
Trong hóa học, một kết quả chỉ có giá trị khoa học khi người khác có thể lặp lại nó. Chìa khóa của vấn đề này là tài liệu: một bản ghi đầy đủ về những gì bạn đã làm, trong hoàn cảnh nào, với số lượng bao nhiêu và đạt được kết quả như thế nào. Sổ ghi chép thí nghiệm trên giấy hoặc sổ ghi chép điện tử (ELN - Electronic Lab Notebook) là nơi lưu trữ hồ sơ này. AI tăng tốc đáng kể tài liệu: chép lại quy trình, nhắc nhở bạn về các trường bị thiếu, soạn thảo ghi chú bảo mật, lập bảng dữ liệu. Nhưng sự thật và trung thực của các ghi chép thuộc về con người; AI không biết chuyện gì đã xảy ra, bạn phải viết lại chuyện gì đã xảy ra. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về tài liệu đầy đủ, trung thực và có thể lặp lại bằng AI.
Những gì nên có trong một hồ sơ thử nghiệm tốt?
- Mục đích: Bạn đang cố gắng làm gì, giả thuyết gì?
- Vật liệu: Mỗi tên thuốc thử, số nguồn/lô, số lượng (khối lượng, mol, thể tích), độ tinh khiết.
- Quy trình: Những gì đã được thực hiện từng bước; nhiệt độ, thời gian, thứ tự cộng.
- Quan sát: Thay đổi màu sắc, thoát khí, tăng nhiệt độ—tất cả mọi thứ được mong đợi và bất ngờ.
- Kết quả: Hiệu suất, dữ liệu phổ, độ tinh khiết.
- Những sai lệch: Điều gì đã được thực hiện khác với kế hoạch? (Đây là phần bị bỏ qua nhiều nhất nhưng có giá trị nhất.)
- Ngày, chữ ký, hoàn cảnh: Ai, khi nào, trên thiết bị nào.
AI rất giỏi trong việc tạo mẫu này và hướng dẫn điền nó. Nhưng chỉ có bạn mới có kiến thức về “điều được quan sát”; AI không thể tạo nên các quan sát; nếu có thì đó sẽ là gian lận khoa học.
Thận trọng: Đừng yêu cầu AI "ghi lại các quan sát". AI không biết nó là gì; Nó có thể tạo ra những quan sát có vẻ hợp lý nhưng lại không xảy ra. AI định dạng và nhắc nhở, bạn đưa ra quan sát.
Từng bước: tài liệu với AI
- Tạo mẫu: Yêu cầu AI cung cấp mẫu sổ ghi chép thử nghiệm phù hợp với dự án của bạn.
- Đưa ra các ghi chú thô: Cung cấp cho AI những ghi chú rải rác mà bạn lưu giữ trong phòng thí nghiệm.
- Chỉnh sửa: AI đưa ghi chú vào mẫu, điền vào các trường còn thiếu bằng dấu "?" Đánh dấu nó bằng .
- Bạn lấp đầy những khoảng trống: Lấp đầy những khoảng trống được AI đánh dấu bằng những thông tin thực tế.
- Kiểm tra độ tái lập: "Người khác có thể lặp lại thí nghiệm với bản ghi này không?" Hãy để AI kiểm tra nó.
- Phiên bản và chữ ký: Thêm ngày, phiên bản, chữ ký; Lưu trữ nó ở định dạng không thể thay đổi.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Lập mẫu sổ thí nghiệm:
Nhiệm vụ: Lập mẫu sổ tay thí nghiệm về thí nghiệm tổng hợp hữu cơ. Các phần: Mục đích, Vật liệu (tên, lô, lượng mol/g, độ tinh khiết), Quy trình (bước), Quan sát, Kết quả (sản lượng, đặc tính), Sai lệch so với Kế hoạch, Ghi chú an toàn, Xử lý chất thải, Ngày/Chữ ký. Hiển thị các trường cần điền dưới mỗi phần bằng dấu ngoặc vuông.
2) Hợp lý hóa các ghi chú thô:
Dưới đây là những ghi chú rời mà tôi đã lưu trong phòng thí nghiệm: [GHI CHÚ RAW]Nhiệm vụ: Đặt chúng vào mẫu sổ tay thử nghiệm. Đánh dấu bất kỳ trường nào thiếu thông tin là [THIẾU - điền vào). HOÀN THÀNH: không thêm bất kỳ quan sát hoặc số nào không có trong ghi chú của tôi.
3) Kiểm tra độ lặp lại:
Dưới đây là bản ghi âm một thí nghiệm:[GHI]Nhiệm vụ: Liệu một nhà hóa học khác có thể đọc bản ghi âm này và lặp lại thí nghiệm một cách chính xác không? Liệt kê từng thông tin còn thiếu (số lượng, nhiệt độ, thời gian, thứ tự bổ sung, chi tiết tinh chế). Chỉ hiển thị thông tin còn thiếu; tự điền vào nó.
4) Tóm tắt đặc điểm (đối với bài viết):
Dưới đây là dữ liệu mô tả đặc tính của một hợp chất (NMR, IR, MS, hiệu suất):[DATA]Nhiệm vụ: Sắp xếp chúng theo định dạng "phần thử nghiệm" của một bài báo (ký hiệu chuẩn: hiệu suất, 1H NMR (dung môi, tần số): ...,HRMS: ...). Thay đổi dữ liệu của tôi; chỉ cần định dạng nó.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Viết báo cáo cho thí nghiệm này: Tôi đã tổng hợp được aspirin.
AI lấp đầy những khoảng trống: số lượng, quan sát, hiệu quả đều trở thành ảo ảnh; Đây là một bản ghi giả.
Mạnh mẽ:
Chỉnh sửa hồ sơ thí nghiệm với dữ liệu THỰC TẾ của tôi bên dưới:- 2,00 g axit salicylic, 5 mL anhydrit axetic, 5 giọt H2SO4.- Tắm nước 85 ° C, 15 phút. Nó kết tinh khi nó nguội đi. - Lọc và rửa bằng nước lạnh. Sản phẩm khô: 2,15 g. mp 134-136 °C.Nhiệm vụ: Sắp xếp theo dạng sổ ghi chép thử nghiệm; Nếu thiếu trường nào, đánh dấu [MISSING]. Không thay đổi hoặc thêm dữ liệu của tôi.
Sự khác biệt: dữ liệu thực được cung cấp, AI chỉ được định dạng, bị cấm chế tạo, thiếu sót được gắn cờ.
Sổ tay giấy, quy trình làm việc được hỗ trợ bởi ELN và AI
Kích thước
sổ tay giấy
ELN
Hỗ trợ AI
Khả năng tìm kiếm
thấp
cao
Cấu trúc văn bản
sự kiên định
chữ ký vật lý
Phiên bản/dấu thời gian
(Không lưu giữ hồ sơ)
tốc độ
chậm
trung bình
Cao (định dạng)
Nguy cơ lỗi
không đọc được
sao chép-dán
Rủi ro chế tạo
vai diễn hay nhất
quan sát ngay lập tức
kho lưu trữ vĩnh viễn
Quy định/kiểm toán
trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Sai lệch bị bỏ sót tỏ ra tốn kém. Một học sinh vô tình thực hiện phản ứng ở 80°C thay vì 60°C như dự định nhưng không ghi lại điều này. Sản phẩm hóa ra bất ngờ; Khi nó tái diễn ba tuần sau đó, không ai biết sự chênh lệch nhiệt độ. Nếu có trường "sai lệch kế hoạch" trong sổ cái được AI hỗ trợ và nó được điền vào, vấn đề sẽ được nhìn thấy ngay lập tức. Bài học: ghi lại những sai lệch; Thông tin có giá trị nhất là ở đó.
Trường hợp 2 - Sự nguy hiểm của quan sát bịa đặt. Một người dùng đã yêu cầu AI "viết cả báo cáo quan sát"; YZ viết "dung dịch trong và không màu" nhưng thực tế dung dịch có màu vàng (dấu hiệu của sản phẩm phụ). Người dùng đã chú ý và sửa nó. Bài học: đừng bao giờ bắt AI khớp với quan sát, nó che giấu những manh mối quan trọng.
Trường hợp 3 - Đánh giá khả năng lặp lại đã thắng. Một nhà nghiên cứu hỏi đoạn ghi âm của mình với AI "người khác có thể lặp lại nó không?" Anh ta đã kiểm tra nó; YZ nhận thấy rằng thứ tự thêm vào (axit trước hay anhydrit trước) không rõ ràng. Chi tiết này rất quan trọng đối với hiệu quả. Người dùng đã thêm. Bài học: AI có giá trị vô giá với vai trò là công cụ kiểm tra khả năng phát hiện dưới mức.
Những lỗi thường gặp
- Làm cho việc quan sát phù hợp với AI. Đây là gian lận khoa học và phá hủy những manh mối quan trọng.
- Không ghi lại sai lệch. Mọi việc được thực hiện khác với kế hoạch là thông tin quan trọng nhất giải thích kết quả.
- Viết số lượng không đầy đủ. Những cụm từ như “phần nào”, “đủ” phá hủy khả năng lặp lại; Cho biết khối lượng/mol/thể tích.
- Bỏ qua rất nhiều/tài nguyên. Số lô thuốc thử cho phép theo dõi các vấn đề do tạp chất gây ra.
- "Làm đẹp" bản ghi âm sau đó. Việc sửa/đánh bóng dữ liệu sau khi thực tế là gian lận dữ liệu.
- Không lưu trữ dữ liệu thô. Các hồ sơ thô như hồ sơ phổ và phiếu cân phải được lưu trữ.
Mẹo: Một nguyên tắc nhỏ: "Sổ ghi chép thí nghiệm phải đủ chi tiết để người ngoài không nhớ gì sau sáu tháng có thể lặp lại thí nghiệm." Yêu cầu AI kiểm tra đăng ký của bạn bằng con mắt này.
Tóm lại
- Tài liệu là nền tảng của khả năng lặp lại; phải đầy đủ và trung thực.
- Định dạng AI, thu hồi và kiểm tra tài liệu; nhưng bạn cung cấp những quan sát và sự kiện.
- Đừng bao giờ bắt AI điều chỉnh việc quan sát; Hãy chắc chắn ghi lại bất kỳ sai lệch.
- Sử dụng AI làm “trình kiểm tra bị thiếu”: việc ghi âm có lặp lại được không?
- Lưu trữ dữ liệu thô; Làm đẹp hồ sơ sau này là giả mạo.
Nhiệm vụ ứng dụng
Ghi chú thô về một thử nghiệm mà bạn thực sự đã thực hiện (hoặc biết chi tiết về nó). Yêu cầu AI tạo mẫu sổ tay thử nghiệm, sau đó chèn ghi chú của bạn vào đó và đánh dấu bất kỳ mục nào còn thiếu (không giả mạo). Sau đó hỏi "người khác có thể lặp lại đoạn ghi âm không?" Yêu cầu AI kiểm tra và điền vào những khoảng trống được tìm thấy bằng thông tin thực. Cố gắng phát hiện ít nhất ba thiếu sót/sai lệch. Hoàn thành bản ghi cuối cùng với ngày tháng và chữ ký.
danh sách kiểm tra
- [ ] Hồ sơ thí nghiệm của tôi bao gồm mục đích, tài liệu, quy trình, quan sát, kết quả, sai lệch.
- [ ] Tôi tự viết các quan sát, tôi không nhờ AI điều chỉnh chúng.
- [ ] Tôi ghi lại mọi sai lệch so với kế hoạch.
- [ ] Tôi viết số lượng dưới dạng khối lượng/mol/khối lượng, lô/nguồn.
- [ ] Tôi nhờ AI kiểm tra độ lặp lại của bản ghi.
- [ ] Tôi giữ lại dữ liệu thô và không làm đẹp bản ghi sau này.