یادداشت چند منبعی
سوءاستفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات سلولهای بنیادی
محققان در این مطالعه به هوش مصنوعی و چالش استفاده از منابع بازپسگرفتهشده در تحقیقات سلولهای بنیادی پرداختند
امتیاز:
به گزارش پایگاه اطلاع رسانی بنیان، هوش مصنوعی طی سالهای اخیر به طور گستردهای در حوزههای علمی و پزشکی وارد شده است و قابلیتهای تحلیلی و پردازشی آن موجب تسریع روند تحقیقات شده است. با این حال، افزایش توانمندیهای AI با چالشها و خطرات بالقوهای همراه است که یکی از مهمترین آنها، اتکا به مقالات بازپسگرفتهشده در تحلیلهای علمی است. این موضوع به ویژه در تحقیقات سلولهای بنیادی اهمیت بالایی دارد، زیرا اطلاعات نادرست میتواند نتایج پژوهشها را مخدوش کند و پیامدهای اخلاقی و علمی جدی به همراه داشته باشد. مطالعهای تازه به بررسی سه سیستم هوش مصنوعی پیشروChatGPT4o، Deepseek و Grok 3پرداخته و عملکرد آنها در مواجهه با منابع نادرست و بازپسگرفتهشده را مقایسه کرده است.
درباره مطالعه
این تحقیق نشان داد که سیستمهای هوش مصنوعی بهطور ناخواسته یا حتی عمدی از مقالات بازپسگرفتهشده استفاده میکنند و این امر تهدیدی جدی برای اعتبار علمی محسوب میشود. پژوهشگران بررسی کردند که چگونه AI با این منابع مواجه میشود و چه تأثیری بر تحقیقات سلولهای بنیادی دارد. همه سه سیستم مورد مطالعه تمایل به استفاده از مقالات بازپسگرفتهشده داشتند، و این مسئله نیاز به توانایی دقیقتر برای ارزیابی اعتبار منابع و تحلیل انتقادی اطلاعات توسط AI را نشان داد. نتایج مطالعه بر ضرورت آموزش پژوهشگران و ایجاد دستورالعملهای اخلاقی برای استفاده ایمن از هوش مصنوعی تأکید دارد.
مقدمه
هوش مصنوعی به پژوهشگران کمک میکند تا حجم زیادی از دادههای علمی را پردازش و تحلیل کنند و بتوانند اطلاعات را با سرعت بیشتری ترکیب و نتیجهگیری کنند. با این حال، استفاده نادرست از AI میتواند به تولید اطلاعات غلط و انتشار نتایج نادرست منجر شود. در حوزه تحقیقات سلولهای بنیادی، دقت و اعتبار اطلاعات اهمیت حیاتی دارد و اعتماد به منابع بازپسگرفتهشده میتواند پیامدهای اخلاقی و علمی جدی ایجاد کند. این مطالعه به بررسی عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی، میزان ارجاع به منابع بازپسگرفتهشده و پیامدهای آنها پرداخته و به دنبال شناسایی راهکارهایی برای بهبود یکپارچگی علمی است.
تاریخچه
در سالهای اخیر، استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات علمی گسترش یافته و ابزارهای متعددی برای جستجوی ادبیات علمی و تحلیل دادهها ایجاد شدهاند. برخی از این ابزارها، مانند ChatGPT، توانایی ترکیب اطلاعات از منابع متعدد را دارند و برخی دیگر، مانند Deepseek، به طور ویژه برای پردازش ادبیات علمی طراحی شدهاند. با این حال، پژوهشهای قبلی نشان دادهاند که استفاده از مقالات بازپسگرفتهشده توسط AI میتواند منجر به انتشار اطلاعات نادرست شود و این مسأله باعث شده توجه ویژهای به اعتبارسنجی منابع و بررسی سیستماتیک عملکرد ابزارهای AI معطوف شود. مطالعه حاضر بر اساس این سوابق به مقایسه عملکرد سه سیستم پیشرفته پرداخته و نقاط ضعف و چالشهای احتمالی را بررسی میکند.
شیوه مطالعاتی
در این تحقیق، سه سیستم هوش مصنوعی شامل ChatGPT4o، Deepseek و Grok 3 برای تحلیل ادبیات علمی مرتبط با سلولهای بنیادی مورد بررسی قرار گرفتند. پژوهشگران میزان ارجاع هر سیستم به مقالات بازپسگرفتهشده، توانایی آنها در تشخیص اعتبار منابع و روشهای پردازش اطلاعات را ارزیابی کردند. معیارهای استاندارد برای تحلیل هر سیستم تعریف شد و نتایج با یکدیگر مقایسه گردید. علاوه بر این، پژوهشگران از روشهای تحلیل آماری برای شناسایی تفاوت عملکرد سیستمها و بررسی میزان خطا و احتمال استفاده از منابع نادرست بهره بردند. ارزیابی شامل بررسی قابلیت فیلتر کردن مقالات بازپسگرفتهشده، دقت الگوریتمهای جستجو و میزان ارجاع به منابع معتبر بود.
نتایج
یافتهها نشان داد که ChatGPT4o با وجود توانایی ترکیب اطلاعات، مکانیسمهای مؤثری برای اعتبارسنجی منابع ندارد و تمایل به ارجاع به مقالات بازپسگرفتهشده دارد. Deepseek که برای پردازش ادبیات علمی طراحی شده است، در فیلتر کردن کامل منابع نادرست موفق نبود و همچنان برخی مقالات بازپسگرفتهشده وارد تحلیلهای آن میشد. Grok 3 نسبت به دو سیستم دیگر عملکرد بهتری داشت اما هنوز در برخی موارد به منابع نادرست ارجاع میداد. این نتایج نشان میدهند که حتی ابزارهای تخصصی نیز در برابر استفاده از منابع نادرست آسیبپذیر هستند و نیازمند توسعه و بهبود مداوم هستند. علاوه بر این، بررسیها نشان داد که استفاده از منابع نادرست میتواند پیامدهای مهمی برای اعتبار پژوهشهای سلولهای بنیادی داشته باشد و خطر تولید نتایج گمراهکننده را افزایش دهد.
دستاوردها
این مطالعه اهمیت آموزش پژوهشگران برای تحلیل انتقادی خروجیهای AI و رعایت اصول اخلاقی را برجسته میکند. نتایج نشان میدهند که مسئولیت حفظ یکپارچگی علمی نه تنها بر عهده توسعهدهندگان AI بلکه بر عهده پژوهشگران نیز است. ایجاد دستورالعملهای اخلاقی، سیاستهای مشخص برای استفاده ایمن از AI و همکاری میان توسعهدهندگان، پژوهشگران و متخصصان اخلاق برای تضمین کیفیت و ایمنی اطلاعات از دستاوردهای کلیدی این تحقیق هستند. همچنین پژوهش بر لزوم آموزش و تربیت پژوهشگران در زمینه اعتبارسنجی منابع، شناسایی منابع نادرست و تحلیل انتقادی اطلاعات تأکید دارد تا از انتشار دادههای غلط جلوگیری شود.
گام بعدی مطالعه
گام بعدی شامل توسعه پروتکلهای دقیق برای اعتبارسنجی منابع، آموزش پژوهشگران و ایجاد چارچوبهای اخلاقی برای استفاده از AI است. همچنین مطالعات آینده باید بر بهبود الگوریتمها، ارتقای دقت فیلتر منابع، توسعه سیستمهای پیشرفتهتر برای شناسایی منابع نادرست و ایجاد دستورالعملهای جامع برای حفظ یکپارچگی علمی تمرکز کنند. در نهایت، هدف این است که هوش مصنوعی به ابزاری مفید و ایمن برای تحقیقات سلولهای بنیادی تبدیل شود و همزمان یکپارچگی و اعتبار علمی حفظ گردد.
پایان مطلب/.