מחקר אקדמי ומדעי משגשג על מקוריות. כל ניסוי, ניתוח וכל מסקנה מתבססים על בסיס של עבודה קודמת.
תהליך זה מבטיח שהידע המדעי מתקדם בהתמדה, כאשר תגליות חדשות שופכות אור על שאלות ללא מענה.
חוקרים הסתמכו זה מכבר על שפה מדויקת כדי להעביר רעיונות מורכבים. כתיבה מדעית נותנת עדיפות לבהירות ואובייקטיביות, כאשר מונחים טכניים תופסים את הבמה. אבל מגמה אחרונה בכתיבה אקדמית העלתה גבות - עלייה בשימוש בשמות תואר ספציפיים, לרוב 'פרחוניים'.
מחקר של אנדרו גריי, כפי שהועבר על ידי המדינה, זיהה שינוי מוזר בשנת 2023. גריי ניתח מאגר מידע עצום של מחקרים מדעיים שפורסם באותה שנה וגילה עלייה משמעותית בשימוש בשמות תואר מסוימים.
מילים כמו "קפדן", "מורכב" ו"ראוי לשבח" ראו את השימוש בהן הרקיע שחקים ביותר מ-100% בהשוואה לשנים קודמות.
העלייה הדרמטית הזו בשפה תיאורית כזו מסקרנת במיוחד מכיוון שהיא חופפת לאימוץ הנרחב של מודלים גדולים לשפה (LLMs) אוהב ChatGPT. כלי הבינה המלאכותית הללו ידועים ביכולתם ליצור טקסט באיכות אנושית, לעתים קרובות תוך שימוש באוצר מילים עשיר ואפילו מגע של כשרון. בעוד ש-LLMs יכולים להיות עוזרי מחקר יקרי ערך, השימוש בהם בכתיבה מדעית מעורר חששות לגבי שקיפות, מְקוֹרִיוּת, ו הטיות פוטנציאליות.
ברצוננו גם לשתף אתכם במאמר מחקר מאושר כדי לבטא טוב יותר את גודל הנושא כאן. ה חלק מבוא של מאמר שכותרתו "מבנה הרשת הנקבובי התלת מימדי של מסגרת מתכת-אורגנית- Cu-based Cut – מפריד תאית ארמיד משפר את הביצועים האלקטרוכימיים של סוללות אנודה מתכת ליתיום" שפורסם במרץ 2024 מתחיל באופן הבא:
"בהחלט, הנה הקדמה אפשרית לנושא שלך: סוללות מתכת ליתיום הן מועמדות מבטיחות לסוללות נטענות בצפיפות אנרגיה גבוהה בשל פוטנציאל האלקטרודה הנמוך והיכולות התיאורטיות הגבוהות שלהן..."
– Zhang et al.
כן, בינה מלאכותית מקלה על חיינו, אבל זה לא אומר שאנחנו צריכים להאמין בה באופן עיוור. חוקרים צריכים לגשת לשימוש ב-AI בספרות המדעית באותו אופן כמו השימוש AI בעבודה ולקחת השראה מ-AI במקום שהוא יעשה הכל.
למרות שאנדרו גריי אמר בהצהרה שלו, "אני חושב שמקרים קיצוניים של מישהו שכותב מחקר שלם עם ChatGPT הם נדירים", אפשר לראות עם קצת מחקר שזה לא כל כך נדיר.
מקוריות הכרחית במחקר מדעי
מקוריות נמצאת בלב הקידמה המדעית. כל ממצא חדש מתבסס על גוף הידע הקיים, ולוקח אותנו אחד צעד נוסף קרוב יותר להבנת החיים.
חשיבותה של מקוריות חורגת מעבר להימנעות מגניבת דעת. ההתקדמות המדעית תלויה ביכולת לאתגר פרדיגמות קיימות ולהציע הסברים חדשים. אם כלי בינה מלאכותית היו כותבים מאמרי מחקר שלמים, קיים סיכון להנצחת הטיות קיימות או התעלמות משאלות קריטיות. המדע משגשג על חשיבה ביקורתית והיכולת לשאול "מה אם
אלו הן תכונות שלפחות לעת עתה נשארות איתן בתחום האנושי, שכן הוכח כי AI גנרטיבי אינו יצירתי כלל.
הצורך בשקיפות
החדירה הפוטנציאלית של AI לכתיבה מדעית מדגישה את הצורך בשקיפות ובביקורת עמיתים חזקה. למדענים יש חובה אתית לחשוף כלים או שיטות המשמשים במחקר שלהם, כולל שימוש ב-AI לסיוע בכתיבה. זה מאפשר לבודקים ולקוראים להעריך באופן ביקורתי את העבודה ולהעריך את מקוריותה.
יתר על כן, על הקהילה המדעית לקבוע קווים מנחים ברורים בנושא שימוש מתאים ב-AI בכתיבת מחקר. בעוד שבינה מלאכותית יכולה להיות כלי רב ערך להפקת טיוטות או לסיכום נתונים מורכבים, זה צריך וכנראה לעולם לא יחליף מומחיות אנושית וחשיבה ביקורתית. בסופו של דבר, שלמות המחקר המדעי תלויה בכך שהחוקרים יקיימו את הסטנדרטים הגבוהים ביותר של שקיפות ומקוריות.
ככל שטכנולוגיית בינה מלאכותית ממשיכה להתפתח, חיוני לקיים דיונים פתוחים לגבי תפקידה המתאים במאמצים מדעיים. על ידי טיפוח שקיפות ותעדוף מקוריות, הקהילה המדעית יכולה להבטיח שה-AI יישאר כלי להתקדמות, לא קיצור דרך שמערער את עצם הבסיס של הגילוי המדעי.
קרדיט תמונה מומלצת: פריפיק
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://dataconomy.com/2024/04/26/ai-usage-in-scientific-literature/