Badania akademickie i naukowe opierają się na oryginalności. Każdy eksperyment, analiza i wnioski opierają się na fundamencie wcześniejszej pracy.
Proces ten zapewnia stały rozwój wiedzy naukowej, a nowe odkrycia rzucają światło na pytania bez odpowiedzi.
Naukowcy od dawna polegali na precyzyjnym języku, aby przekazywać złożone pomysły. W pismach naukowych priorytetem jest przejrzystość i obiektywizm, a terminy techniczne zajmują centralne miejsce. Jednak niedawny trend w pisaniu akademickim wywołał zdziwienie – gwałtowny wzrost użycia konkretnych, często „kwiecistych” przymiotników.
Badanie przeprowadzone przez Andrew Graya, przekazane przez KRAJ, zidentyfikował osobliwą zmianę w 2023 r. Gray przeanalizował obszerną bazę danych badań naukowych opublikowanych w tym roku i odkrył znaczny wzrost użycia niektórych przymiotników.
Słowa takie jak „skrupulatny”, „skomplikowany” i „godny pochwały” były często używane wzrosła o ponad 100% w porównaniu z poprzednimi latami.
Ten dramatyczny rozwój takiego języka opisowego jest szczególnie intrygujący, ponieważ zbiega się z powszechnym przyjęciem języka opisowego duże modele językowe (LLM) jak ChatGPT. Te narzędzia AI są znane ze swojej zdolności do generowania tekstu o ludzkiej jakości, często wykorzystującego bogate słownictwo, a nawet odrobinę talentu. Chociaż studia LLM mogą być cennymi pomocnikami naukowymi, ich wykorzystanie w pismach naukowych budzi obawy transparentność, oryginalność, i potencjalne uprzedzenia.
Chcielibyśmy również podzielić się z Państwem zatwierdzonym artykułem badawczym, aby lepiej wyrazić wagę problemu. The część wprowadzająca z artykuł zatytułowany „Trójwymiarowa porowata struktura siatkowa szkieletu metaloorganicznego na bazie Cu – separator aramidowo-celulozowy zwiększa wydajność elektrochemiczną akumulatorów litowo-metalowo-anodowych” opublikowany w marcu 2024 r. zaczyna się następująco:
„Oczywiście, oto możliwe wprowadzenie do Twojego tematu: Baterie litowo-metalowe są obiecującymi kandydatami na akumulatory o dużej gęstości energii ze względu na ich niski potencjał elektrod i wysoką pojemność teoretyczną…”
– Zhang i in.
Tak, sztuczna inteligencja ułatwia nam życie, ale to nie znaczy, że powinniśmy w nią ślepo wierzyć. Badacze powinni podejść do wykorzystania sztucznej inteligencji w literaturze naukowej w taki sam sposób, jak do jej wykorzystania AI w pracy i czerp inspirację ze sztucznej inteligencji, zamiast zlecać jej robienie wszystkiego.
Chociaż Andrew Gray stwierdził w swoim oświadczeniu: „Uważam, że skrajne przypadki napisania całego badania za pomocą ChatGPT są rzadkie”, po krótkich badaniach można zobaczyć, że nie jest to aż tak rzadkie.
Imperatyw oryginalności w badaniach naukowych
Oryginalność leży u podstaw postępu naukowego. Każde nowe odkrycie opiera się na istniejącym zasobie wiedzy i zabiera nam jedną o krok bliżej zrozumienia życia.
Znaczenie oryginalności wykracza poza zwykłe unikanie plagiatu. Postęp naukowy zależy od umiejętności kwestionowania istniejących paradygmatów i proponowania nowatorskich wyjaśnień. Jeśli narzędzia AI miałyby pisać całe artykuły badawcze, istnieje ryzyko utrwalenia istniejących uprzedzeń lub przeoczenia kluczowych kwestii. Nauka rozwija się dzięki krytycznemu myśleniu i umiejętności zadawania pytań:co jeśli".
Są to cechy, które przynajmniej na razie pozostają mocno w domenie ludzkiej, co zostało udowodnione Generatywna sztuczna inteligencja wcale nie jest kreatywna.
Potrzeba przejrzystości
Potencjalna infiltracja sztucznej inteligencji do publikacji naukowych podkreśla potrzebę przejrzystości i solidnej wzajemnej oceny. Naukowcy mają etyczny obowiązek ujawnienia wszelkich narzędzi i metod stosowanych w ich badaniach, w tym wykorzystania sztucznej inteligencji do pomocy w pisaniu. Dzięki temu recenzenci i czytelnicy mogą krytycznie ocenić dzieło i ocenić jego oryginalność.
Ponadto społeczność naukowa powinna ustalić jasne wytyczne dotyczące właściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji w pisaniu badań. Chociaż sztuczna inteligencja może być cennym narzędziem do generowania wersji roboczych lub podsumowywania złożonych danych, powinna i prawdopodobnie powinna nigdy nie zastąpi ludzkiej wiedzy i krytycznego myślenia. Ostatecznie rzetelność badań naukowych zależy od przestrzegania przez badaczy najwyższych standardów przejrzystości i oryginalności.
W miarę ciągłego rozwoju technologii sztucznej inteligencji niezwykle istotne jest prowadzenie otwartych dyskusji na temat jej właściwej roli w przedsięwzięciach naukowych. Wspierając przejrzystość i stawiając na pierwszym miejscu oryginalność, społeczność naukowa może zapewnić, że sztuczna inteligencja pozostanie narzędziem postępu, a nie na skróty, które podważają same podstawy odkryć naukowych.
Wyróżniony kredyt na zdjęcie: Freepik
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://dataconomy.com/2024/04/26/ai-usage-in-scientific-literature/