Bắt đầu một công trình nghiên cứu khoa học có thể là một trở ngại lớn khi các nhà giáo dục đang phải sử dụng các phương pháp nghiên cứu và phân tích các dữ liệu phức tạp, sau đó viết lại thành bài nghiên cứu để giúp người đọc trở nên hào hứng với bài nghiên cứu.
Generative AI đang phát triển như một cuộc cách mạng hóa việc làm tẻ nhạt này và đem đến công cụ tinh vi giúp các nhà nghiên cứu nâng cao khả năng tìm kiếm và mở rộng cho nghiên cứu của họ. Tuy nhiên, AI cũng mang đến một số mặt đáng lo ngại, AI đang nhanh chóng mở rộng làm những công việc mà trước đây chỉ có con người mới thực hiện được, ví dụ như những công việc liên quan đến nghệ thuật, sáng tạo và các công việc việc cần đến sự khéo léo. Sử dụng AI có thể giúp cải thiện năng suất làm việc nhưng câu hỏi đặt ra là: Liệu các nghiên cứu có sự tham gia của AI sẽ có đạt được tính độc đáo và đáng tin cậy hay không?
Chỉ với một câu lệnh đơn giản, AI có thể dễ dàng tạo ra các bộ dữ liệu giả mạo lấy từ các nghiên cứu khác và tránh được phát hiện đạo văn. Là người dùng AI trong mọi công việc hằng ngày, nhóm tác giả đã dành nhiều thời gian để nghiên cứu về thách thức và lợi ích mang lại từ AI. Mặc dù AI có thể hoàn thành công việc một cách xuất sắc nhưng một cách khác, nó giúp khơi dậy khả năng tiềm ẩn của con người. Thông qua bài viết, nhóm tác giả đưa ra một số cách ứng dụng AI trong bài nghiên cứu giúp cải thiện khả năng nghiên cứu, phân tích dữ liệu và xác minh tính chính xác của các kết quả trong bài nghiên cứu khoa học của bạn.
1. AI giúp bạn đưa ra ý tưởng cho bài nghiên cứu
ChatGPT-4, phiên bản trả phí mới nhất của OpenAI của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường quá trình nghiên cứu hàng ngày. Nó có khả năng viết, tạo đồ họa, phân tích dữ liệu và truy cập internet như con người. Thay vì sử dụng các lệnh xác định sẵn, các nhà nghiên cứu có thể thực hiện nghiên cứu AI tổng hợp theo một cách tự nhiên và đối thoại, sử dụng các lệnh cụ thể theo ngữ cảnh.
Để sử dụng ChatGPT-4 như một nguồn tài nguyên có giá trị cho việc lên ý tưởng theo gợi ý sau: “Tôi đang xem xét [chèn chủ đề], nhưng đây không phải là một ý tưởng quá mới mẻ. AI có thể giúp tôi tìm thấy những bài báo và nghiên cứu mới đã được công bố trong 10 năm qua không?; “Các phương tiện truyền thông đang nói về cái gì?” hoặc “Bạn có thể tạo một bảng liệt kê các phương pháp được sử dụng và không được sử dụng trong các nghiên cứugần đây liên quan đến [tên chủ đề]?”
Mục tiêu của chúng tôi không phải là đưa ra một gợi ý đầy đủ, mà là mài mòn kết quả đầu ra của trí tuệ nhân tạo thành một kết quả vững chắc và đáng tin cậy, xác minh từng bước trong quá trình như một học giả giỏi. Có lẽ trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn lên một ý tưởng hay nhưng cũng có thể không giúp gì cho bạn nhưng đôi khi, chỉ cần hỏi những câu hỏi này, bạn có thể thoát khỏi những vấn đề khó khăn nhanh hơn.
Sau các câu lệnh cho AI thì các nhà nghiên cứu cần phải làm thêm rất nhiều việc nhưng với sự đồng hành của AI thì họ đã có thể tìm ra câu trả lời hay và xúc tích hơn. Ví dụ với câu lệnh “Khám phá các lĩnh vực mới chưa được biết đến trong nghiên cứu hành vi tổ chức và chiến lược phát triển” đưa chúng ta đến với các lĩnh vực chưa được khám phá trước đó. Bạn có thể nghĩ điều này là không cần thiết nhưng tất cả những gì bạn cần làm là đưa ra câu lệnh ““Tôi không thích điều đó, đề nghị những ý tưởng mới mẻ hơn” hoặc “Tôi thích điểm thứ hai, đề nghị 10 ý tưởng liên quan và làm cho chúng độc đáo hơn” để đề xuất một số dự án thú vị.
2. Sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu
Mặc dù trí tuệ nhân tạo không hoàn hảo, nhưng phản hồi lặp đi lặp lại có thể giúp kết quả của nó trở nên mạnh mẽ và có giá trị hơn. Nó làm cho suy nghĩ của bạn rõ ràng hơn. Không nhất thiết phải có một tập hợp các gợi ý tương tự để thu thập dữ liệu, nhưng bạn có thể tận dụng các tính năng của ChatGPT-4 để hỗ trợ các nhiệm vụ lập trình, bao gồm viết và gỡ lỗi mã trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau.
Ngoài ra, tác giả cũng đã viết một chương trình trích xuất web và dữ liệu bằng chat GPT-4. Công cụ này tạo ra các đoạn mã dễ hiểu và giúp tìm và sửa lỗi, làm cho nó rất hữu ích cho các nhiệm vụ này. Trước khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện, các chuyên gia thường dành nhiều thời gian để gỡ lỗi phần mềm hơn là viết. Bây giờ, chỉ cần hỏi: “Cách tốt nhất để thu thập dữ liệu là gì? phần mềm tốt nhất là gì? Có thể giúp tôi lấy dữ liệu không? Làm thế nào để xây dựng mã để lấy dữ liệu này? Cách tốt nhất để phân tích dữ liệu này là gì?”
Khi một trí tuệ nhân tạo phản ứng ngược lại, bạn cần nói “Điều đó không hiệu quả. đây là đoạn mã của tôi. Có thể giúp tôi tìm ra câu hỏi không? Có thể sửa mã này cho tôi không? Tại sao không thành công?” hoặc “Không, điều này không đúng. Đề xuất cho tôi hai phương pháp thay thế cho kết quả không?” hoặc “Đã có rất nhiều lần AI gợi ý rằng dữ liệu sẽ tồn tại, tuy nhiên, giống như cảm hứng khi không có AI, dữ liệu này thực sự không thể truy cập hoặc vô dụng khi được kiểm tra thêm. Trong những trường hợp này, tôi đã viết,” Những con số này quá khó để có được. Bạn có thể gợi ý một phương án thay thế tốt không?” hoặc” Đó không phải là dữ liệu thật, bạn có thể gợi ý một số dữ liệu mới hơn hay tôi có thể tìm một nguồn dữ liệu phù hợp không?”. Mặc dù kết quả ban đầu có thể không chính xác, nhưng vẫn khó hơn để bắt đầu từ đầu mà không có sự tham gia của AI.
3. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp xác minh những kết quả của bạn và tăng sự minh bạch
Công cụ trí tuệ nhân tạo có thể ghi lại sự phát triển trong các ý tưởng nghiên cứu, hoạt động hiệu quả như các dấu hiệu kiểm toán kỹ thuật số. Chi tiết này ghi lại quá trình nghiên cứu bao gồm các câu hỏi trong quá trình tạo ra nghiên cứu, các điểm quyết định quan trọng, các giả thuyết thay thế và cải tiến. Một trong những lợi ích lớn nhất của việc duy trì lịch sử truy cập là khả năng cung cấp bằng chứng rõ ràng và có thể theo dõi quá trình nghiên cứu. Quá trình này làm tăng tính tin cậy của các kết quả nghiên cứu bằng cách thể hiện các bước hệ thống để kết quả.
Ví dụ: Khi tôi đang viết một số dòng code để tải dữ liệu từ máy chủ bên ngoài, tôi hỏi:”Bạn có thể tìm thấy bất kỳ lỗi hoặc lỗi nào trong phần mềm này?” và” Đầu ra của phần mềm là gì?”. Một vấn đề mà tôi gặp phải là mã hóa không hiệu quả, yêu cầu quá nhiều bộ nhớ và mất vài ngày để hoàn thành. Khi tôi hỏi,” bạn có thể viết một đoạn mã đơn giản hơn và hiệu quả hơn không?”. Các mã kết quả cung cấp một phương pháp thay thế cho việc tăng hiệu quả dữ liệu và giảm đáng kể thời gian.
Điều khiến tôi hào hứng nhất là khả năng sao chép công việc của tôi dễ dàng hơn cho các nhà nghiên cứu khác. Vì nó mất thời gian để ghi lại, nhiều nhà nghiên cứu bỏ qua bước này. Với trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể yêu cầu nó đơn giản hóa nhiều bước để người khác có thể hiểu chúng. ví dụ, tôi có thể hỏi câu hỏi sau:
-
Bạn có thể viết một lời giải thích ngắn gọn về chương trình hoặc các bước trước để mọi người có thể hiểu được những gì tôi đang làm ở đây?
-
Liệu chúng ta có thể tái tạo lại những phát hiện này bằng các kỹ thuật thống kê khác nhau?
-
Anh có thể tạo ra một bản tóm tắt của những gì tôi đã làm trong tháng qua từ lịch này không?
-
Bạn có thể tạo ra một bài thuyết trình từng bước về quy trình làm việc mà tôi đã sử dụng trong nghiên cứu này không?
-
Bạn có thể giúp tạo ra các tham số phân tích này, các thiết đặt kiểm tra và cấu hình phụ thuộc?
Với các dữ liệu định tính, tôi có thể hỏi,”bạn có thể tìm thấy một nơi nào đó trong bài báo này để thảo luận về ý tưởng này? hãy đặt nó vào một bảng dễ hiểu” hay” bạn có thể tìm thấy những từ chối những phát hiện này không? anh nghĩ những điều kiện nào đã tạo ra những ví dụ chống lại sự thật này?
Bạn thậm chí có thể yêu cầu AI tạo một cơ sở dữ liệu chứa tất cả các gợi ý bạn đưa ra để nó tạo ra kết quả và dữ liệu. Với hình ảnh và video do AI tạo ra, chúng ta sẽ sớm có thể yêu cầu nó tạo ra các hướng dẫn video đơn giản để tái tạo các kết quả nghiên cứu, hoặc làm nổi bật các khoảnh khắc quan trọng trong các bản ghi màn hình mà các nhà nghiên cứu phân tích. điều này không chỉ giúp xác minh, mà còn nâng cao độ tin cậy và độ tin cậy tổng thể của nghiên cứu. Hơn nữa, bởi vì các nhà nghiên cứu dành rất ít thời gian và nguồn lực, nhu cầu về giảng dạy video cuối cùng có thể là khá hợp lý.
4. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán và phân tích phản hồi của người xem xét
Bạn có thể dự đoán những vấn đề của người phê duyệt trước khi gửi bài nghiên cứu của mình bằng cách hỏi AI: “Là một nhà phê bình hoài nghi có xu hướng từ chối bài báo của tôi, bạn thấy những thiếu sót tiềm ẩn nào trong bài báo của tôi? Làm sao tôi có thể giảm thiểu được những thiếu sót đó? Những kết quả này đã giúp tôi suy nghĩ về những lĩnh vực có thể thiếu sót trong logic hoặc phân tích của tôi, và những nơi tôi có thể muốn cải thiện trước khi gửi bài luận của tôi đến một khán giả khoa học hoài nghi. Trong lĩnh vực khoa học cạnh tranh và thời gian căng thẳng, việc phát hiện các vấn đề sớm có thể tiết kiệm thời gian một cách hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo cũng có thể dân chủ hóa nghiên cứu, cho phép mọi người có khả năng và trình độ chuyên môn khác nhau. Nó chỉ làm cho bản chất con người của chúng ta thêm quan trọng. Sau tất cả, trí tuệ nhân tạo có thể giỏi trong một số nhiệm vụ nhất định, nhưng một điều mà nó không thể lấy đi là điều khiến bạn trở thành bạn.