Sorry, this entry is only available in Українська.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття «Чому університети повинні бути лідерами у чесному розкритті інформації про ШІ та як новий інструмент може у цьому допомогти».
У ній автори наголошують, що сучасні університети повинні докладати усіх можливих зусиль для подолання розриву між закликами до прозорості ГШІ та новими стандартами освіти і пропонують нову таксономію для відкритого та відповідального декларування ролі ШІ в освіті і дослідженнях. За два роки штучний інтелект набув широкого поширення й став центральною темою багатьох академічних дискусій. Видавці та регуляторні органи закликають до прозорості щодо використання генеративного ГШІ у дослідженнях, причому йдеться не про повний контроль чи маркування текстів як «неналежних». Йдеться про запровадження простих і зрозумілих стандартів, які забезпечать відповідальне використання ШІ у повсякденну наукову практику. Наразі дослідники стикаються з ситуацією, яка подібна до обговорення справедливого представлення внеску кожного автора. Раніше у відповідь на проблему людського авторства була запроваджена таксономія ролей авторів (CRediT) – універсальна, стандартизована система, інтегрована в редакційні та видавничі процеси. У випадку з ШІ також потрібна проста, інтуїтивно зрозуміла система, яка може чітко відобразити внесок цієї технології в отримані результати без заборон чи надмірної бюрократії. Це сприяютиме формуванню нової культури відповідального використання ШІ. Мова про таксономію делегування ГШІ (GAIDeT). Як і CRediT, вона розбиває складний процес на чітко визначені категорії, але замість того, щоб відображати внесок людини-автора, вона визначає окремі дослідницькі завдання, які можна свідомо делегувати ГШІ. Наприклад, якщо CRediT може зафіксувати людину-учасника як відповідальну за курування або візуалізацію даних, GAIDeT дозволяє досліднику заявити, що інструмент штучного інтелекту був використаний для очищення даних (ідентифікації та видалення відсутніх або аномальних даних) або візуалізації – терміни, взяті безпосередньо з його макро-мікро структури. В обох системах мета однакова: зробити невидиму роботу видимою структурованим та стандартизованим способом. У GAIDeT дослідник залишається в центрі моделі, він вирішує, коли, як і якою мірою залучати інструменти штучного інтелекту, інтегруючи їх як дослідницькі інструменти, а не як автономних творців. Таким чином GAIDeT є першою універсальною системою, розробленою для класифікації завдань, які дослідник може делегувати ШІ під час наукової роботи. Система працює на двох рівнях: макрорівень (ключові етапи дослідницького циклу – від формулювання ідеї та пошуку літератури до аналізу, написання, візуалізації, поширення та етичного контролю) та мікрорівень (кожен етап розбивається на конкретні, впізнавані завдання, наприклад, синтез літератури, розробка експериментального протоколу, оцінка зміщення даних тощо). Щоб максимально спростити використання таксономії, автори створили безкоштовний онлайн-інструмент GAIDeT Declaration Generator. Наразі академічна спільнота потребує стандартизованого, детального розкриття інформації про задіяння ГШІ, тоді як ігнорування або замовчування внеску ШІ є неправомірним і заважає дослідникам бути чесними та відкритими.
Детальніше: https://qrpage.net/qr/1e5fB, https://qrpage.net/qr/SbiUC, https://credit.niso.org/, https://qrpage.net/qr/f0lfG, https://qrpage.net/qr/vSorE
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини
