U brzo mijenjajućem pejzažu istraživanja, umjetna inteligencija (AI) je napravila značajne pomake na svim razinama akademskog istraživanja. Od sažimanja članaka iz časopisa do pronalaženja relevantnih materijala i čak zamjene ljudskih sudionika, alati pokretani AI-om pokazali su obećanja u definiranju i objašnjavanju složenih koncepata. Međutim, iako mogu nadmašiti u kvantitativnom istraživanju, pitanje ostaje: može li AI zaista zamijeniti ljudske sudionike u kvalitativnim istraživanjima?
Kako bismo rasvijetlili ovu temu, naše nedavno istraživanje zaronilo je u područje mobilnog upoznavanja za vrijeme pandemije COVID-19 u Aotearoi Novom Zelandu. Naš cilj bio je razumjeti šire društvene reakcije na mobilno upoznavanje dok se pandemija odvijala i javnozdravstvene smjernice mijenjale tijekom vremena. Kao dio ovog stalnog istraživanja, potaknuli smo sudionike da razviju priče kao odgovor na hipotetske scenarije.
Tijekom 2021. i 2022., primili smo raznolik niz zanimljivih i nekonvencionalnih odgovora od 110 Novozelanđana regrutiranih putem Facebooka. Ovi sudionici nagrađeni su darovnim bonovima za svoje vrijeme i trud. Njihove priče slikovito su prikazale izazove “Zoom spojeva,” sukobe koji proizlaze iz različitih statusa cijepljenja te emocije doživljene tijekom zaključavanja i potrage za ljubavlju usred pandemije.
Ovi odgovori ne samo da su uhvatili visoke i niske trenutke upoznavanja online tijekom COVID-a 19, već su nas podsjetili i na jedinstvenu i nepredvidivu prirodu ljudske participacije u istraživanju. Ekscentričnosti sudionika, njihove neočekivane smjerove i neželjene povratne informacije koje su pružili sve su doprinijele bogatom skupu podataka zasnovanom na stvarnim iskustvima.
Međutim, u našem najnovijem krugu prikupljanja podataka krajem 2023., primijetili smo izraženu promjenu u pričama koje smo primili. Riječi su postale čudno ukrućene i prekomjerno formalne, a moralistički ton prožimao je svaku naraciju. Korištenjem alata za otkrivanje AI-ja poput ZeroGPT, zaključili smo da sudionici ili čak botovi koriste AI za generiranje odgovora na priče, potencijalno težeći osvajanju darovnog bona s minimalnim naporom.
Za razliku od tvrdnji da AI može učinkovito replicirati ljudske sudionike u istraživanju, zaključili smo da su AI-generirane priče nedostajale. Još jednom smo bili podsjećeni da suština društvenog istraživanja leži u podacima utemeljenim na pravim ljudskim iskustvima.
I dok AI možda nije središnje pitanje, valja razmotriti temeljnu filozofiju koja informira njegov razvoj. Većina tvrdnji o sposobnosti AI-ja da zamijeni ljude izvodi se od informatičara ili kvantitativnih društvenih znanstvenika. Ova istraživanja često mjere ljudsko zaključivanje i ponašanje putem bodova ili binarnih odgovora, prilagođavajući ljudska iskustva računalnim okvirima lakše interpretiranim od strane AI-ja.
Za razliku od toga, mi kao kvalitativni istraživači težimo istraživanju nereda i emocionalnih stvarnih iskustava perspektiva pojedinaca o upoznavanju. Privučeni smo uzbuđenjima i razočaranjima koje su sudionici prvotno istaknuli u vezi s upoznavanjem online, frustracijama i izazovima navigacije aplikacijama za spojeve te potencijalu za intimnošću usred zaključavanja i evolucije zdravstvenih naputaka.
U našem istraživanju utvrdili smo da AI loše simulira ova iskustva. I dok neki mogu tvrditi da je generativna AI ovdje da ostane i treba se promatrati kao ponuđač alata istraživačima, drugi se mogu odlučiti za tradicionalne metode prikupljanja podataka poput anketa u nastojanju da minimiziraju neželjene interferencije AI-ja. Na temelju našeg najnovijeg istraživačkog iskustva, čvrsto vjerujemo da teorijski vođeno kvalitativno društveno istraživanje najbolje opremljeno za otkrivanje i zaštitu od potencijalne interferencije AI-ja.
Osim toga, porast AI-a kao neželjenog sudionika u istraživanju postavlja dodatne izazove istraživačima. Potreba za identifikacijom lažnih sudionika zahtijeva dodatno vrijeme i trud. Akademske institucije moraju razviti politike i prakse koje olakšavaju taj teret na pojedinačnim istraživačima i osiguravaju integritet istraživanja u ovom mijenjajućem pejzažu AI-ja.
Zaključno, dok AI nesumnjivo nudi nove mogućnosti u istraživanju, njegova ograničenja u repliciranju ljudskih iskustava i perspektiva ističu se u kvalitativnom istraživanju. Kvalitativni pristup ostaje robustna metoda za razumijevanje kompleksnosti ljudskog ponašanja i emocija, čuvajući bogatstvo i autentičnost podataka u doba sve više pod utjecajem AI-ja.
Česta pitanja
The source of the article is from the blog enp.gr