În universități AI a început să redefinească fundamental atât studiile, cât și cercetarea. Modalitățile prin care cunoștințele au fost explorate și diseminate anterior s-au schimbat datorită inteligenței artificiale.
Modelele mari de limbaj (LLM) și chatbot-urile AI generative sunt acum un instrument principal în cercetare, studiu și evaluare. Dar LLM-urile au jucat un rol mai mare în cercetarea universitară de-a lungul anilor, într-o asemenea măsură încât prezența lor în învățământul superior este aproape intrinsecă, arată o analiză publicată de techradar.
Aspectele pozitive oferite pentru studiu și cercetare sunt considerabile, deși există anumite provocări.
AI supraalimentează cercetarea și productivitatea
Cercetările au fost mai lente. Instrumentele AI au schimbat acest lucru, introducând posibilitatea de a automatiza procesele și de a eficientiza sarcinile care necesită mult timp.
Colectarea datelor, extragerea și analiza au fost toate „supraalimentate” cu recenzii literare ,care beneficiază și de îmbunătățiri ale productivității AI.
Sarcinile obositoare sunt acum gestionate aproape în întregime de AI. Platformele concepute pentru universitate și cercetare precum Elicit, SciSpace, Jenni și Inciteful pot simplifica textele, folosind procesarea limbajului natural (NLP). Conținutul înrudit poate fi, de asemenea, identificat.
Volume mari de date pot fi procesate mult mai rapid de AI decât de oameni. Acolo unde odată problemele erau considerate limitate de abilitățile cognitive umane sau de provocările de calcul, acum pot fi rezolvate relativ rapid.
Procesarea și analiza rapidă a datelor pot fi, de asemenea, utilizate pentru a detecta noi modele folosind algoritmi AI. Acestea sunt capabile acum să interpreteze seturi de date, dincolo de capacitatea umană.
AI a redefinit și ciclul de cercetare și inovare, generarea unor ipoteze fiind accelerată semnificativ. Cercetarea și inovarea sunt acum mai rapide, permițând rezultate mai mari.
Ipotezele Shotgun
Una dintre cele mai izbitoare moduri în care AI a influențat cercetarea universitară este „abordarea Shotgun” pentru evaluarea și selectarea ipotezelor. În loc să lucreze printr-o colecție mică, dar atent selectată de ipoteze candidate, AI poate genera mai multe ipoteze simultan și le poate testa.
Este o oportunitate de a găsi lacune în cunoștințe, de a explora ipoteze anterior ignorate sau trecute cu vederea și de a dezvolta noi teorii. Dar și o schimbare interesantă a modului în care a fost efectuată anterior cercetarea. Pot fi modelate diferite abordări teoretice.
Este o abordare care poate fi la fel de utilă în economie, știința climatului și cosmologie. Dacă este un domeniu de studiu care se bazează pe numeroase variabile cu interdependențe, abordarea Shotgun oferă o modalitate de a testa cât mai multe, validând rapid teoriile sau respingându-le.
Cum a fost revoluționată analiza și vizualizarea datelor
Analiza datelor este unul dintre cele mai importante aspecte ale cercetării universitare, iar AI a jucat un rol crucial în revoluționarea și extinderea sferei cercetării datelor.
Folosind instrumente NLP, seturi de date și documente complexe au fost descifrate și relațiile identificate. Acest lucru a fost realizat la o scară care depășește cu mult orice metode tradiționale, permițând și o extindere a vizualizării datelor.
Aici, software-ul bazat pe inteligență artificială a aruncat o nouă lumină asupra cercetărilor existente și a deblocat limitele cercetării. Vizualizarea complexă și avansată a datelor a dezvăluit modele și relații complicate, poate dincolo de sfera înțelegerii umane.
De asemenea, au fost descoperite noi perspective și direcții de cercetare.
Asistență la scriere, dar nu e ceea ce crezi
Unul dintre cele mai îngrijorătoare aspecte ale proliferării instrumentelor AI este utilizarea greșită a AI generativă. Deși, pe bună dreptate, este considerată un focar de plagiat, procesarea limbajului natural poate fi folosită pentru a oferi feedback, având ca scop îmbunătățirea clarității unei lucrări și chiar eliminarea problemelor legate de bariera lingvistică pentru vorbitorii non-nativi de engleză.
Recenziile literaturii pot fi automatizate cu AI, în timp ce lucrările de cercetare sunt rezumate, reducând efortul necesar pentru a le citi și digera.
În mod surprinzător, instrumente precum Grammarly sunt folosite pentru a oferi feedback constructiv, în timp ce citările și bibliografiile sunt pregătite de alte instrumente AI.
Raționalizarea referințelor asigură evitarea plagiatului accidental, menținând integritatea lucrărilor de cercetare.
Cine este cercetătorul într-o lume AI?
Când introduceți o solicitare într-un chatbot AI, inițiați o interogare care returnează rezultate derivate din LLM-uri sau un set de surse pe care le-ați definit deja. Acolo unde sursele sunt deja selectate, rezultatele se bazează pe acea selecție curată. Dar acolo unde a fost folosit un instrument precum ChatGPT, rezultatele sunt mai ample și sunt obținute de AI.
Acest lucru ridică întrebări cu privire la cine este cercetătorul. Este AI?
Creșterea greutății cercetării manuale este acum realizată de AI, permițând cercetătorilor să se concentreze pe sarcini mai analitice, strategie și muncă creativă.
Aici pot fi explorate noi cercetări, pot fi inovate ipoteze și pot fi concepute experimente sofisticate. Desigur, există și un element AI la aceste sarcini, dar cercetătorul rămâne deține controlul, definind sarcini și reguli. Ca și în multe alte domenii, IA acționează ca un agent pentru cercetare.
Monitorizarea proceselor și supravegherea IA sunt vitale pentru a ne asigura că rezultatele finale îndeplinesc cerințele cercetării. AI nu este, deocamdată, capabilă să ia decizii, de exemplu, și nu a fost instruită în toate scenariile. În ciuda modalităților în care AI redefinește cercetarea universitară, oamenii de știință, inginerii și alți cercetători trebuie să rămână sceptici.
La fel ca oamenii, AI are potențiale părtiniri (poate ca urmare a materialelor de instruire) și este predispusă la inexactități. Cu toate acestea, poate acționa și ca o punte între discipline academice diferite și disparate, cu instrumente dezvoltate pentru un domeniu adaptate pentru utilizare în alte domenii de studiu și cercetare.
