AI, Dữ Liệu Lớn., Đặc sắc

AI đang thâm nhập vào tài liệu khoa học từng ngày

Dấu thời gian: ngày 26 tháng 2024 năm XNUMX 5: 35 AM
Nút nguồn: 2736839

Được xuất bản lại bởi Plato

Nghiên cứu học thuật và khoa học phát triển mạnh nhờ tính độc đáo. Mọi thử nghiệm, phân tích và kết luận đều được xây dựng dựa trên nền tảng của công việc trước đó.

Quá trình này đảm bảo kiến thức khoa học tiến bộ đều đặn, với những khám phá mới làm sáng tỏ những câu hỏi chưa được giải đáp.

Các nhà nghiên cứu từ lâu đã dựa vào ngôn ngữ chính xác để truyền đạt những ý tưởng phức tạp. Bài viết khoa học ưu tiên sự rõ ràng và khách quan, lấy các thuật ngữ kỹ thuật làm trung tâm. Nhưng một xu hướng gần đây trong văn bản học thuật đã khiến nhiều người phải ngạc nhiên - sự gia tăng trong việc sử dụng các tính từ cụ thể, thường là 'hoa mỹ'.

Một nghiên cứu của Andrew Gray, được truyền đạt bởi QUỐC GIA, xác định một sự thay đổi đặc biệt vào năm 2023. Gray đã phân tích cơ sở dữ liệu khổng lồ về các nghiên cứu khoa học được công bố vào năm đó và phát hiện ra sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng một số tính từ.

Những từ như “tỉ mỉ”, “phức tạp” và “đáng khen ngợi” đã được sử dụng tăng vọt hơn 100% so với những năm trước.

Sự gia tăng mạnh mẽ của ngôn ngữ mô tả như vậy đặc biệt hấp dẫn vì nó trùng hợp với việc áp dụng rộng rãi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thích ChatGPT. Những công cụ AI này được biết đến với khả năng tạo ra văn bản chất lượng như con người, thường sử dụng vốn từ vựng phong phú và thậm chí là một chút tinh tế. Mặc dù LLM có thể là trợ lý nghiên cứu có giá trị nhưng việc sử dụng chúng trong viết khoa học làm tăng mối lo ngại về minh bạch, tính độc đáo, và thành kiến tiềm năng.

Sử dụng AI trong tài liệu khoa học — **Tiến bộ khoa học dựa vào tính độc đáo, thách thức các mô hình hiện có và đề xuất những giải thích mới** (Tín dụng hình ảnh)

Chúng tôi cũng muốn chia sẻ với bạn một bài báo nghiên cứu đã được phê duyệt để thể hiện rõ hơn tầm quan trọng của vấn đề ở đây. Các phần giới thiệu của một bài viết có tựa đề “Cấu trúc lưới xốp ba chiều của khung kim loại-hữu cơ – máy tách aramid cellulose dựa trên Cu giúp nâng cao hiệu suất điện hóa của pin cực dương kim loại lithium” được xuất bản vào tháng 2024 năm XNUMX bắt đầu như sau:

“Chắc chắn, đây là phần giới thiệu khả thi cho chủ đề của bạn: Pin kim loại lithium là ứng cử viên đầy triển vọng cho pin sạc mật độ năng lượng cao do thế điện cực thấp và khả năng lý thuyết cao…”

– Zhang và cộng sự.

Đúng, trí tuệ nhân tạo giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn, nhưng điều này không có nghĩa là chúng ta nên tin tưởng một cách mù quáng vào nó. Các nhà nghiên cứu nên tiếp cận việc sử dụng AI trong tài liệu khoa học giống như cách sử dụng AI tại nơi làm việc và lấy cảm hứng từ AI thay vì bắt nó làm mọi thứ.

Mặc dù Andrew Gray đã nói trong tuyên bố của mình, “Tôi nghĩ những trường hợp cực đoan về việc ai đó viết toàn bộ nghiên cứu bằng ChatGPT là rất hiếm”, nhưng chỉ cần nghiên cứu một chút có thể thấy rằng điều này không hiếm đến thế.

Tính độc đáo bắt buộc trong nghiên cứu khoa học

Tính độc đáo nằm ở trung tâm của tiến bộ khoa học. Mỗi phát hiện mới đều được xây dựng dựa trên nền tảng kiến thức hiện có và đưa chúng ta thêm bước gần hơn để hiểu cuộc sống.

Tầm quan trọng của tính độc đáo không chỉ dừng lại ở việc tránh đạo văn. Tiến bộ khoa học xoay quanh khả năng thách thức các mô hình hiện có và đề xuất những giải thích mới. Nếu các công cụ AI viết toàn bộ tài liệu nghiên cứu thì sẽ có nguy cơ duy trì những thành kiến hiện có hoặc bỏ qua các câu hỏi quan trọng. Khoa học phát triển dựa trên tư duy phản biện và khả năng đặt câu hỏi “chuyện gi xảy ra nêu".

Đây là những phẩm chất mà ít nhất cho đến nay vẫn còn tồn tại vững chắc trong phạm vi con người, như đã được chứng minh rằng AI sáng tạo không hề sáng tạo chút nào.

Sự cần thiết của sự minh bạch

Khả năng thâm nhập của AI vào các bài viết khoa học nhấn mạnh sự cần thiết của tính minh bạch và đánh giá ngang hàng mạnh mẽ. Các nhà khoa học có nghĩa vụ đạo đức phải tiết lộ bất kỳ công cụ hoặc phương pháp nào được sử dụng trong nghiên cứu của họ, bao gồm cả việc sử dụng AI để hỗ trợ viết. Điều này cho phép người đánh giá và người đọc đánh giá tác phẩm một cách nghiêm túc và đánh giá tính độc đáo của nó.

Hơn nữa, cộng đồng khoa học nên thiết lập các hướng dẫn rõ ràng về sử dụng AI thích hợp trong viết nghiên cứu. Mặc dù AI có thể là một công cụ có giá trị để tạo bản nháp hoặc tóm tắt dữ liệu phức tạp, nhưng nó có lẽ nên sẽ không bao giờ thay thế được chuyên môn và tư duy phản biện của con người. Cuối cùng, tính toàn vẹn của nghiên cứu khoa học phụ thuộc vào việc các nhà nghiên cứu duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về tính minh bạch và tính độc đáo.

Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải có các cuộc thảo luận cởi mở về vai trò phù hợp của nó trong nỗ lực khoa học. Bằng cách thúc đẩy tính minh bạch và ưu tiên tính độc đáo, cộng đồng khoa học có thể đảm bảo rằng AI vẫn là công cụ để tiến bộ, không phải là một lối tắt làm suy yếu nền tảng của khám phá khoa học.

Tín dụng hình ảnh nổi bật: Freepik