Nedavni primeri potrjujejo naraščajoči trend uporabe umetne inteligence (UI) v znanstvenih publikacijah, kar vpliva na njihovo kakovost. Čeprav so orodja, kot je ChatGPT, koristna za ustvarjanje vsebine in prevajanje, nedavna umikala razkrivajo nepoštene prakse.
Eden od primerov je vključeval sliko podganjih prevelikih genitalij, kar je privedlo do umika študije, objavljene s strani priznanega izdajatelja znanstvenih publikacij. Druga študija je bila umaknjena zaradi slike, ki prikazuje nerealno veliko število kosti v človeški nogi.
Poleg nepopolnih ilustracij vzpon orodja ChatGPT, pogovornega orodja na osnovi UI, preoblikuje sektor. Študija iz podjetja Elsevier, s ChatGPT vključenim, je postala viralna, prikazuje potencial orodja.
Strokovnjaki priznavajo izzive pri odkrivanju vsebine, ustvarjene s pomočjo UI, pričakujejo pa povečanje števila člankov, ustvarjenih z uporabo UI. Skrbi naraščajo zaradi povečanja prevaram, vključno s plagiatom in ponarejenimi članki. Mikrobiologinja Elisabeth Bik opozarja na vzpon “mlinov za članke”, poganjanih z UI, ki prispevajo k slabim objavam in etičnim zavajanjem.
UI intenzivira brezkompromisno zahtevo po člankih, ustvarja pritiskovno okolje v akademskem svetu. Zaščite pred prevarami ostajajo neustrezne, založniki pa se zatekajo k UI pogonjenim storitvam za odkrivanje, ki se borijo proti zlorabam.
Kljub prizadevanjem za nasprotovanje nepravilnostim, je nedavni incident razkril verzijo raziskovalčeve lastne dela, ustvarjeno s pomočjo UI, objavljeno v ugledni reviji. Incident poudarja nenehno bitko za ohranjanje integritete objav v obraz nenehnih tehnoloških napredkov UI.
Vpliv umetne inteligence na znanstvene publikacije: Razkrivanje ključnih skrbi in rešitev
Na področju znanstvenih publikacij integracija umetne inteligence (UI) še naprej vzbuja tako navdušenje kot tudi zaskrbljenost. Čeprav uporaba orodij, kot je ChatGPT in druge tehnologije UI, prinaša novo dobo učinkovitosti in inovacij, hkrati sproža poglobljene skrbi glede kakovosti, ki zahtevajo kritičen pregled.
Pomembna vprašanja:
1. Kako lahko znanstvena skupnost učinkovito razlikuje med vsebino, generirano z AI in delom, ki ga je ustvaril človek?
2. Kakšni ukrepi so v veljavi za preprečevanje prekomernega razmaha prevaram, ki jih omogoča AI pri akademskem založništvu?
3. Kako se AI pogonjene storitve za odkrivanje učinkovitosti primerjajo s tradicionalnimi metodami preverjanja vsebine?
Ključne izzive in kontroverze:
Eden ključnih izzivov, ki izhaja iz porasta uporabe AI, je težava natančnega razlikovanja med vsebino, ustvarjeno z AI in človeškim ustvarjenim materialom. Zamegljevanje teh meja vzbuja skrbi glede avtentičnosti in integritete znanstvenih publikacij, kar kažejo tudi nedavni primeri vulgarnih praks, ki so se izmuznile nadzoru.
Druga kontroverza se skriva v pojavu “mlinov za članke”, ki jih poganjajo zmogljivosti AI, in ki ustvarjajo veliko količino podstandardne vsebine. Ta pojav ne samo razredči kakovost znanstvene literature, ampak tudi prispeva k etičnim zablodam, kar poudarja potrebo po robustnih zaščitah pred izkoriščanjem.
Prednosti in slabosti:
Vključitev AI v znanstvene publikacije prinaša pomembne prednosti, kot so pospešeno ustvarjanje vsebine, izboljšana natančnost pri analizi podatkov in izboljšan dostop do informacij. Tehnologije UI imajo tudi potencial za revolucijo v postopkih ocenjevanja s strani strokovnjakov in poenostavitev akademskih tokov dela.
Vendar pa ti benefiti prihajajo skupaj s slabostmi, kot so dovzetnost za manipulacijo, vztrajanje pri prevaramih in razkroj integritete publikacij. Ko se AI še naprej razvija, se mora znanstvena skupnost spopasti s težavo iskanja občutljivega ravnotežja med izkoriščanjem njenih zmogljivosti in zmanjševanjem povezanih tveganj.
Da bi nadalje raziskali spreminjajočo se krajino AI v znanstvenih publikacijah, lahko bralci raziskujejo vpoglede iz uglednih virov, kot so Nature in Science, kjer potekajo razprave in raziskave, ki osvetljujejo ta pravočasen in ključen presek tehnologije in akademije.
The source of the article is from the blog krama.net