Чи може штучний інтелект перевершити людину у створенні анотованих бібліографій?
Коли дослідник з офтальмології Ріаз Куреші, PhD, MS, з Університету Колорадо в Аншуц розпочинає новий проєкт, серед найважливіших кроків — вивчення попередніх досліджень для збору потрібних фактів. Знайшовши корисну статтю, він складає анотовану бібліографію — короткий виклад основних висновків дослідження з описом його контексту та значущості в порівнянні з іншими роботами.
Як пояснює Куреші, ця практика допомагає не забути ключові моменти та структурувати думки для подальшого посилання у власних дослідженнях. Такий підхід широко застосовують і науковці, і лікарі для підтримки своєї роботи. Але чи можна оптимізувати цей процес за допомогою штучного інтелекту, не втрачаючи якості?
Виклики традиційного способу та появи AI
Вручну створювати анотовані бібліографії дуже затратно за часом. Коли студент Джонса Гопкінса спробував обійтися допомогою ChatGPT, викладачі зацікавилися — чи не стане це корисним і швидшим інструментом для науковців?
- Час — найцінніший ресурс у наукових дослідженнях.
- Потрібно зберігати точність і достовірність інформації.
- Виклик у балансі між швидкістю обробки і збереженням якості.
Дослідник підкреслює, що хоч штучний інтелект уже широко використовується, варто ретельно розглядати потенційні ризики, перш ніж покладатися на нього повністю.
Порівняння роботи AI та людини: результати дослідження
Команда вчених із Johns Hopkins запросила Куреші долучитися до оцінки якості анотованих бібліографій, створених як людьми, так і різними версіями ChatGPT. Для цього обрали 15 статей із біомедичних наук, що охоплюють широкий спектр дисциплін — від біології до математичних наук.
Трійка версій ChatGPT і двоє фахівців, з різним досвідом у публічному здоров’ї, підготували анотації до тих самих статей. Обидві групи оцінювалися за кількістю та якістю інформації.
Що виявили?
Люди писали коротші, більш зрозумілі анотації, на противагу ChatGPT, який іноді вдавався до більш розлогих пояснень. Проте штучний інтелект кращим чином надавав контекст, описуючи, як дослідження вписується у ширшу наукову картину:
- Інтеграція великого масиву інформації з різних джерел.
- Контекстуалізація якості досліджень у взаємозв’язку з іншими роботами.
- Виявлення важливих тенденцій і прогалин у знаннях.
Водночас помилки в наповненні AI не були рідкісними — інколи з’являлися некоректні факти, або «галюцинації» штучного інтелекту. Це створює ризики для дослідників і лікарів, які довіряють такій інформації.
Як правильно використовувати AI для наукової роботи
За рекомендацією Куреші, штучний інтелект цілком годиться для первинного створення анотованих бібліографій, але все ж необхідна уважна перевірка:
- Ніколи не покладайтеся на AI без додаткової верифікації.
- Використовуйте отримані дані як допоміжний інструмент.
- Завжди перевіряйте інформацію з інших джерел.
Для самого Куреші анотовані бібліографії — це спосіб швидко орієнтуватися в новій темі, створюючи власну “невелику бібліотеку” для подальших посилань. Він працює над вдосконаленням методів оцінювання якості досліджень і їхнього впливу, зокрема у сфері офтальмології, допомагаючи Американській академії офтальмології формувати надійні клінічні рекомендації.
Штучний інтелект як помічник у виборі джерел
За словами дослідника, головне завдання AI — це допомагати виявити, які статті варто уважно прочитати. Можливо, найбільша цінність роботи ШІ — це швидка побудова огляду з різних джерел, що дозволяє зекономити час і сконцентруватися на дійсно важливих роботах.
У майбутньому Куреші сподівається, що штучний інтелект зможе допомогти не лише з окремими статтями, а й узагальнювати результати численних досліджень, створюючи цілісні систематичні огляди.
До того часу ключові поради звучать так: використовуйте AI, але з розумом і пильністю, будьте відкриті і чесні щодо того, як і коли ви залучаєте штучний інтелект у свою наукову діяльність.
