هوش‌مصنوعی در خدمت تحلیل مقالات علمی
برخی ابزارهای مبتنی بر هوش‌مصنوعی با تسریع و دقت در خلاصه‌سازی مقالات علمی، انقلابی در بررسی ادبیات علمی ایجاد کرده‌اند.
به گزارش خبرنگار علم و فناوری خبرگزاری برنا، هوش‌مصنوعی در حال تحول نحوه تحلیل و بررسی ادبیات علمی است، اما این پیشرفت‌ها با مخاطراتی نیز همراه است. سام رودریکس، دانشجوی دکترای پیشین زیست‌شناسی عصبی، با راه‌اندازی استارتاپ FutureHouse در آمریکا توانسته است سیستمی مبتنی بر هوش‌مصنوعی توسعه دهد که قادر است اطلاعات علمی را به سرعت و با دقتی بالاتر از صفحات ویکی‌پدیا خلاصه کند. این تیم با تولید صفحات مشابه ویکی‌پدیا برای حدود ۱۷،۰۰۰ ژن انسانی، دستاورد خود را به نمایش گذاشته‌اند.
فرصت‌ها و ابزارهای جدید
ابزار‌هایی مانند Consensus، Elicit و PaperQA۲ با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به پژوهشگران امکان می‌دهند مقالات علمی را جستجو، خلاصه‌سازی و تحلیل کنند. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از فناوری‌هایی مانند «تولید مبتنی بر بازیابی» (Retrieval-Augmented Generation) می‌توانند خطا‌های متنی را کاهش دهند و نتایج را همراه با منابع ارائه دهند.
یکی از دستاورد‌های FutureHouse، PaperQA۲، قادر است از متن کامل مقالات علمی برای تولید خلاصه‌ها استفاده کند. آزمایش‌ها نشان داده‌اند که این ابزار در کاهش خطا‌های استدلالی عملکرد بهتری نسبت به انسان‌ها دارد.
چالش‌ها و محدودیت‌ها
با وجود پیشرفت‌های اخیر، تولید مرور‌های نظام‌مند (Systematic Reviews) همچنان یک چالش بزرگ برای هوش‌مصنوعی است. این فرآیند شامل مراحل پیچیده‌ای مانند جستجوی مقالات، ارزیابی سوگیری و ترکیب نتایج است که نیازمند دقت و شفافیت بالا است. علاوه بر این، ابزارهای موجود معمولا به مقالات آزاد دسترسی دارند و محدودیت‌هایی در تحلیل متون دارای دسترسی پولی دارند.
منتقدان همچنین نگران هستند که استفاده غیرمسئولانه از این ابزار‌ها به انتشار مرور‌های بی‌کیفیت و گمراه‌کننده منجر شود. از سوی دیگر، این فناوری می‌تواند استاندارد‌های پژوهشی را بهبود بخشد و دسترسی به دانش علمی را افزایش دهد.
سرعت‌بخشی به مرور‌های علمی
در سال ۲۰۱۹، گروهی از پژوهشگران به رهبری پل گلازیو توانستند یک مرور نظام‌مند را طی ۹ روز تکمیل کنند و این رکورد را بعدا به ۵ روز کاهش دادند. این تیم از ابزار‌هایی مانند RobotSearch و RobotReviewer برای تسریع فرآیند استفاده کردند.
آینده ابزارهای هوش‌مصنوعی
اگرچه هوش‌مصنوعی می‌تواند بخش‌های مختلفی از مرور‌های علمی را بهینه کند، اما تولید مرور‌های کاملا خودکار همچنان نیازمند پیشرفت‌های بیشتر است. متخصصان بر این باورند که توسعه ابزارهای غیرانتفاعی و شفاف می‌تواند به بهبود کیفیت این فناوری کمک کند.
در مجموع، هوش‌مصنوعی می‌تواند تحولی بزرگ در ادبیات علمی ایجاد کند، اما برای جلوگیری از سوءاستفاده و حفظ کیفیت، استفاده محتاطانه و بررسی دقیق ابزارهای جدید ضروری است.
انتهای پیام/
نظر شما
اخبار برگزیده
پرونده ویژه
تبلیغات متنی