ПОТІК ДОСЛІДЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ ІНСТРУМЕНТІВ ШІ ПОСЛАБЛЮЄ ЯКІСТЬ НАУКИ
Sorry, this entry is only available in Українська.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джульєтт Роуселл «Потік досліджень за допомогою штучного інтелекту послаблює якість науки».
У ній наголошується, що хвиля низькоякісних статей загрожує перевантажити журнали та рецензентів, заважаючи їм оцінювати більш змістовні дослідження. Згідно з новими даними, інструменти штучного інтелекту, розроблені для допомоги у дослідницькому процесі шляхом машинної обробки інформації спричинили потік псевдонаукових робіт низької якості, які загрожують основам наукової творчості. Дослідницька група з Університету Суррея розглянула статті NHANES для визначення зв’язку між станом здоров’я, способом життя та клінічними результатами. Кількість таких досліджень зросла за останні роки з чотирьох одиниць у 2014-2021 роках до 190 у 2024 році. Багато з цих робіт були об’єктивно низької якості, використовували поверхневий та спрощений підхід до аналізу, зосереджуючись на окремих змінних ігноруючи суттєві тенденції. У статті, опублікованій у PLOS Biology, міститься застереження: оскільки штучний інтелект робить аналіз даних набагато доступнішим, а великі мовні моделі можуть допомогти у написанні робіт, «кількість штучних публікацій може перевищити кількість легітимних публікацій у певних галузях, що базуються на даних». Це може призвести до зростання «ризиків розповсюдження безпідставних, оманливих висновків щодо наукової літератури», буде спотворювати дослідження та послаблювати якість науки загалом. Дослідники, редакційні колегії журналів та рецензенти мають поставити це питання головним у нинішньому порядку денному. Дослідникам рекомендується використовувати повні набори даних, доступні їм, якщо немає чіткої та добре аргументованої причини для протилежного, а також прозоро зазначати, які частини даних використовувалися, протягом яких періодів часу та для яких груп. Журнали повинні посилити рецензування, залучаючи більше дослідників зі статистичним досвідом, частіше використовувати раннє відхилення поданих рукописів статей, щоб зменшити кількість низькоцінних статей, що направляються потім на рецензування. «Наші пропозиції являють собою прості речі, які можуть допомогти поставити заслон на шляху слабких або оманливих досліджень, не блокуючи при цьому переваги штучного інтелекту та відкритих даних. Ці інструменти залишаться з нами. Але потрібно діяти зараз, щоб захистити довіру до досліджень!».
Детальніше: https://ukrintei.ua/y/RzKho, https://ukrintei.ua/y/whWLz
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Бібліотекарям
