Predlogi za nepovratna sredstva, ki jih podpira umetna inteligenca, bodo morda večkrat osvojili nagrado, hkrati pa bodo omejili možnosti raziskav
Raziskava, ki sta jo vodila Dashun Wang in Yifan Qian, poudarja potencialni kompromis: medtem ko lahko predlogi s pomočjo AI povečajo možnosti za financiranje, so nagnjeni k tesnejšemu usklajevanju z prej financiranimi idejami, kar potencialno zmanjšuje znanstveno inovacijo. Študija, objavljena v Proceedings of the National Academy of Sciences, ugotavlja, da se je uporaba velikih jezikovnih modelov (LLM), kot so tisti za ChatGPT, od poznega leta 2022 znatno povečala, kar je privedlo do delitve v praksah pisanja nepovratnih sredstev. Predlogi z višjo vključenostjo AI so pokazali manj semantične razlike v primerjavi z nedavnim financiranim delom, kar kaže na prehod v bolj konvencionalne raziskovalne smeri. V študiji so opazili tudi razlike med financiranjem NIH in Nacionalno znanstveno fundacijo (NSF), ki kažejo močnejšo korelacijo med predlogi s pomočjo AI in rezultati.
0 uporablja napredne tehnike strojnega učenja za izračun debeline in prostornine ledenikov po vsem svetu. Študija, objavljena v Scientific Data, predstavlja velik napredek v razumevanju zemeljske kriosfere in njenega vpliva na globalne morske gladine. 0 je bila usposobljena z uporabo več kot 7 milijonov meritev debeline ledu, zbranih iz ledenikov po vsem svetu. Te podatkovne točke so bile kombinirane z 26 fizičnimi in geometrijskimi spremenljivkami, vključno s topografskimi značilnostmi, hitrostjo ledu in temperaturo, da bi ustvarili zelo podrobne rekonstrukcije debeline ledenika.
Ta postopek je omogočil modelu, da je zagotovil natančnejšo prikaz porazdelitve ledu kot prejšnje metode, kar je izboljšalo natančnost za do 40% v primerjavi s prejšnjimi ocenami.
Raziskava poudarja pomen natančnih podatkov o debelini ledu za modeliranje podnebja in napovedovanje prihodnjih sprememb v ledenikih. 0 kot primarna referenca za trenutne pogoje ledenikov. Model tudi opredeljuje področja, kjer so nadaljnje terenske raziskave bistvene, kot so Himalaja, Karakoram in patagonska ledena polja, kjer so obstoječi podatki morda nezadostni.
0 sledi širšim trendom pri uporabi umetne inteligence v okviru znanstvenih raziskav. V ločeni študiji je model umetne inteligence odkril dolgoletne napake v kemičnih referenčnih zbirkah podatkov o molekularnih vreliščih. Model je označil neskladja v zgodovinskih podatkih, kar je spodbudilo ročno preverjanje, ki je potrdilo netočnosti. To poudarja potencial umetne inteligence kot orodja za revizijo znanstvenega znanja in ugotavljanje prezrtih napak v uveljavljenih referencah.
Raziskovalci so začeli uporabljati agente umetne inteligence za pregledovanje akademskih člankov, izvajanje poskusov in primerjavo rezultatov s tistimi, ki jih poročajo avtorji. Vendar strokovnjaki opozarjajo, da čeprav umetna inteligenca lahko poveča učinkovitost, ni nepopustljiva in zahteva človeški nadzor, da se zagotovi natančnost in ustrezen kontekst.
Ta premik odraža vse večje priznavanje omejitev človeške presoje pri ocenjevanju znanstvene vrednosti. Ker se umetna inteligenca še naprej vključuje v različne vidike znanstvenega raziskovanja, je njena vloga kot orodje in izziv vedno bolj očitna. Medtem ko povečuje natančnost in učinkovitost, tudi postavlja vprašanja o zanesljivosti avtomatiziranih analiz in potrebi po nadaljnji vključitvi ljudi v preverjanje rezultatov.
Oglas
Pojdite k primarnim virom (3)
Uradni viri, na katerih temelji poročanje. Preberite jih neposredno in se izognite uokvirjanju.
Ta študija poudarja, kako nove tehnologije vplivajo na način, kako se izvaja znanost, tudi na najvišjih ravneh vladnega financiranja.Vzdihuje vprašanja o tem, ali bi lahko zanašanje na umetno inteligenco privedlo do manj raznolikih raziskovalnih idej ali spremenilo vrste projektov, ki dobijo podporo.
Raziskovalci trdijo, da lahko uvedba naključenosti v odločitvah o financiranju nepovratnih sredstev poveča raznolikost in zmanjša stroške. Rachel Heyard, biostatističarka pri Švicarski nacionalni znanstveni fundaciji (SNSF), je analizirala ocene nepovratnih sredstev in ugotovila, da so mnogi predlogi padli v "oblak predlogov B", kjer jih recenzenti niso mogli zanesljivo razlikovati med seboj. SNSF, ki letno dodeli približno 1 milijardo dolarjev, je tradicionalno uporabljal stroge sisteme ocenjevanja za razvrščanje predlogov, vendar je to privedlo do samovoljnih omejitev, ki so nesorazmerno vplivale na raziskovalce.
Ocena pristranskosti (Sredina): Članek predstavlja uravnoteženo razpravo o prednostih in slabostih uporabe naključnosti pri financiranju nepovratnih sredstev. Čeprav poudarja pomisleke glede zanesljivosti tradicionalnih metod ocenjevanja, ne zavzema jasnega ideološkega stališča.
Zakaj dejstva (85): The article discusses the SNSF's use of randomization in grant decisions, referencing Rachel Heyard's work and the broader trend of randomized grant allocation. It aligns with the primary source document which lists the SNSF trial as ongoing with specific details about funding amounts and evaluation
Zakaj objektivnost (80): The tone remains neutral, discussing both the challenges of traditional review systems and the potential benefits of randomization. While it presents different viewpoints, it leans slightly towards supporting the idea of randomization as a solution to reviewer bias.
Raziskava, ki sta jo vodila Dashun Wang in Yifan Qian, poudarja potencialni kompromis: medtem ko lahko predlogi s pomočjo AI povečajo možnosti za financiranje, so nagnjeni k tesnejšemu usklajevanju z prej financiranimi idejami, kar potencialno zmanjšuje znanstveno inovacijo. Študija, objavljena v Proceedings of the National Academy of Sciences, ugotavlja, da se je uporaba velikih jezikovnih modelov (LLM), kot so tisti za ChatGPT, od poznega leta 2022 znatno povečala, kar je privedlo do delitve v praksah pisanja nepovratnih sredstev. Predlogi z višjo vključenostjo AI so pokazali manj semantične razlike v primerjavi z nedavnim financiranim delom, kar kaže na prehod v bolj konvencionalne raziskovalne smeri. V študiji so opazili tudi razlike med financiranjem NIH in Nacionalno znanstveno fundacijo (NSF), ki kažejo močnejšo korelacijo med predlogi s pomočjo AI in rezultati.
Ocena pristranskosti (Sredina): Članek predstavlja ugotovitve študije, ne da bi javno podprl ali kritiziral katero koli stran razprave o AI pri financiranju raziskav. Čeprav je v članku izražena zaskrbljenost zaradi zmanjšanja znanstvene raznolikosti in inovacij zaradi vpliva AI, ne zavzema jasnega ideološkega stališča.
Zakaj dejstva (60): The article discusses AI-assisted grant proposals and their impact on funding decisions, but none of the primary source documents mention AI or related findings. The content is unrelated to the actual topic of randomized grant allocation. The claims about AI and NIH are not supported by the provided
Zakaj objektivnost (65): The article presents a clear opinion on the potential negative consequences of AI in grant writing, using phrases like 'concerning trade-off' and 'questions we should ask.' It frames AI usage negatively without presenting balanced perspectives or counterarguments.
Kako je poročala vsaka stran
Isti dogodek, razvrščen po političnem nagibu medijev, ki so o njem poročali.
progresivno
sredina
konservativno
★
Kako je poročala vsaka stran
Podprite neodvisne novice z zavedanjem pristranskosti in odklenite družbeni utrip, glasovanje skupnosti in vse druge funkcije za podpornike.
United Kingdom
