Академические и научные исследования процветают благодаря оригинальности. Каждый эксперимент, анализ и вывод основываются на фундаменте предыдущей работы.
Этот процесс обеспечивает устойчивое развитие научных знаний, а новые открытия проливают свет на вопросы, остающиеся без ответа.
Исследователи уже давно полагаются на точный язык для передачи сложных идей. В научных статьях приоритет отдается ясности и объективности, при этом центральное место занимают технические термины. Но недавняя тенденция в академической литературе вызвала удивление – всплеск использования специфических, часто «цветочных» прилагательных.
Исследование Эндрю Грея, представленное СТРАНА, выявил своеобразный сдвиг в 2023 году. Грей проанализировал обширную базу данных научных исследований, опубликованных в том году, и обнаружил значительное увеличение использования определенных прилагательных.
Такие слова, как «дотошный», «замысловатый» и «похвальный», стали использоваться вырос более чем на 100% по сравнению с предыдущими годами.
Этот резкий рост такого описательного языка особенно интригует, потому что он совпадает с широким распространением большие языковые модели (LLM) как ChatGPT. Эти инструменты искусственного интеллекта известны своей способностью генерировать текст человеческого качества, часто используя богатый словарный запас и даже немного чутья. Хотя LLM могут быть ценными помощниками в научных исследованиях, их использование в научных статьях вызывает обеспокоенность по поводу прозрачность, оригинальность, и потенциальные предубеждения.
Мы также хотели бы поделиться с вами одобренной исследовательской статьей, чтобы лучше выразить масштаб проблемы. вводная часть из гайд под названием «Трехмерная пористая сетчатая структура металлоорганического каркаса на основе меди — арамидно-целлюлозного сепаратора улучшает электрохимические характеристики литий-металлических анодных батарей», опубликованная в марте 2024 года, начинается следующим образом:
«Разумеется, вот возможное введение к вашей теме: Литий-металлические батареи являются перспективными кандидатами на роль аккумуляторных батарей с высокой плотностью энергии из-за их низких электродных потенциалов и высоких теоретических емкостей…»
- Чжан и др.
Да, искусственный интеллект облегчает нашу жизнь, но это не значит, что мы должны слепо в него верить. Исследователи должны подходить к использованию ИИ в научной литературе так же, как к использованию ИИ за работой и черпайте вдохновение у ИИ вместо того, чтобы заставлять его делать все.
Хотя Эндрю Грей сказал в своем заявлении: «Я думаю, что крайние случаи, когда кто-то пишет целое исследование с помощью ChatGPT, редки», проведя небольшое исследование, можно увидеть, что это не такая уж редкость.
Императив оригинальности в научных исследованиях
Оригинальность лежит в основе научного прогресса. Каждое новое открытие основывается на существующем массиве знаний и требует от нас одного. еще на шаг ближе к пониманию жизни.
Важность оригинальности выходит за рамки простого предотвращения плагиата. Научный прогресс зависит от способности бросить вызов существующим парадигмам и предложить новые объяснения. Если бы инструменты ИИ могли писать целые исследовательские работы, существовал бы риск увековечить существующие предубеждения или упустить из виду важные вопросы. Наука процветает благодаря критическому мышлению и умению задавать вопросы».что если».
Это качества, которые, по крайней мере на данный момент, прочно остаются в человеческой сфере, поскольку доказано, что генеративный ИИ вообще не креативен.
Необходимость прозрачности
Потенциальное проникновение ИИ в научные статьи подчеркивает необходимость прозрачности и надежной экспертной оценки. У ученых есть этическое обязательство раскрывать любые инструменты и методы, используемые в их исследованиях, включая использование ИИ для помощи в написании статей. Это позволяет рецензентам и читателям критически оценить произведение и оценить его оригинальность.
Кроме того, научное сообщество должно установить четкие руководящие принципы в отношении правильное использование ИИ при написании исследований. Хотя ИИ может быть ценным инструментом для создания черновиков или обобщения сложных данных, он должен и, вероятно, никогда не заменит человеческий опыт и критическое мышление. В конечном счете, честность научных исследований зависит от соблюдения исследователями самых высоких стандартов прозрачности и оригинальности.
Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, крайне важно проводить открытые дискуссии о его соответствующей роли в научных начинаниях. Поощряя прозрачность и отдавая приоритет оригинальности, научное сообщество может гарантировать, что ИИ останется инструментом прогресса. это не короткий путь, который подрывает саму основу научных открытий.
Рекомендуемое изображение кредит: Freepik
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://dataconomy.com/2024/04/26/ai-usage-in-scientific-literature/