Как использовать Виртуальную лабораторию при написании научных статей? В данной статье кратко рассмотрим структуру научной статьи, сценарии использования ИИ для автоматизации работы, а также укажем на риски использования ИИ.
Структура научной статьи
Рекомендуется придерживаться следующей структуры научной статьи
- Заголовок. Заголовок должен быть кратким, информативным и точно отражать содержание статьи.
- Авторы. Указываются ФИО авторов, их аффилиации (место работы) и почтовые адреса для связи.
- Аннотация. Аннотация кратко описывает содержание статьи и ключевые результаты исследования.
- Введение. Введение необходимо, чтобы кратко и емко представить тему исследования, ее актуальность, цели и результаты (выводы) работы.
- Обзор литературы. Отражает список литературы, который использовался при исследовании по теме статьи.
- Методы. Раздел описывает методологию исследования, включая выборки, инструменты измерения, статистические или иные методы анализа данных.
- Результаты. Раздел представляет результаты исследования в виде количественных и качественных показателей, которые можно использовать в других исследованиях.
- Обсуждение. Раздел обсуждает результаты, сравнивает их с существующей литературой и предлагает гипотезы.
- Заключение. В разделе подводит итоги работы, указывает на ее значимость и предлагает направления для будущих исследований.
- Список литературы. Раздел включает все источники, использованные в статье.
- Приложения. Раздел может включать дополнительные материалы, такие как таблицы, графики и коды.
Технологиии ИИ
При проведении научного исследования на основе анализа данных (data-driven research) используют следующие технологии ИИ
| № | Технология | Описание технологии | Риски при использовании |
| 1 | Machine translation | Автоматический перевод текста с одного языка на другой | Ошибки перевода, ограничения и неточности при передаче смысла и контекста |
| 2 | Кnowledge extraction | Автоматическое получение сведений или знаний из неструктурированных данных, таких как текст, изображения или звук | Неверное или неточное извлечение знаний, потеря контекста, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 3 | Data analysis | Кластеризация, классификация, регрессионный анализ данных, сравнение различных наборов данных между собой | Предвзятость, отсутствие прозрачности у нелинейных алгоритмов, неверный или неточный расчёт, потеря контекста, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 4 | Natural language processing | Обработка и анализ текстов на человеческом языке | Предвзятость, отсутствие прозрачности, неправильное понимание или интерпретация, потеря контекста, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 5 | Time series analysis | Анализ последовательностей данных, записанных через регулярные промежутки времени. Используется для изучения закономерностей и тенденций в данных, а также прогнозирования будущих событий | Неверные результаты выводов, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 6 | Computer vision | Анализ и интерпретацией визуальной информации, в том числе отдельные изображения и видеоряд | Ошибки распознавания, отсутствие прозрачности, неправильное понимание или интерпретация, потеря контекста, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 7 | Autonomous agents | Это разные экземпляры одной или нескольких программ, которые могут действовать самостоятельно для достижения определенных целей | Ошибочные или спонтанные (неожиданные) действия (поведение), низкое качество, семантические ошибки, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 8 | Content сreation | Автоматическое создания контента для различных целей. В том числе тексты, изображения, видео, аудио и другие виды контента | Низкое качество, семантические ошибки, потеря авторского контроля, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
| 9 | Large language models (LLM) | Анализ и интерпретация естественного языка, а также генерация лексически связного текста на основе большого объема текстовых данных | Существенный риск из-за избыточного доверия текстам ответов, которые очень «красиво» изложены и структурированы, но при этом текст может содержать семантические или фактические ошибки |
| 10 | Logical reasoning | Логические рассуждения используются в разработке ИИ для решении задач, требующих высокого уровня точности и аккуратности | Ошибки в рассуждениях из-за ошибок интерпретации данных или ошибок формальных моделей, ограничения формальных моделей, недостаточная точность, ограничения по языку, сложности и размеру данных |
Сценарии применения ИИ
Для автоматизации повторяющихся действий при проведении научного исследования на основе анализа данных (data-driven research) используют следующие сценарии применения ИИ
|
№ |
Сценарий |
Описание сценария |
Риски при использовании |
|
1 |
Обзор литературы |
ИИ может провести тематический поиск по известным публикациям, составив рейтинг наиболее близких по тематике и смыслу | Предвзятость и ограниченность алгоритмов, ошибки в анализе текстов и интерпретации семантики, неполнота контекста (пропуск важных деталей для полного анализа), ограничения доступными текстами из ограниченного набора источников |
|
2 |
Разведочный поиск |
ИИ может использоваться в режиме диалога с запоминанием контекста запросов, что позволяет выбирать и категоризировать научные статьи, извлекать искомые формулировки и факты, а также оценивать качество и достоверность информации | Ошибки в поиске, ограничение по доступности данных, потеря контекста (ошибки в семантике и понимании контекста), предубеждения алгоритмов |
|
3 |
Автоматизация отдельных задач |
ИИ может автоматизировать множество отдельных задач, таких как автоматическое создание структуры статьи, форматирование текста, подготовка графиков и таблиц, проверка орфографии и грамматики статей | Предвзятость и ограниченность алгоритмов, ограничение по доступности данных, потеря контекста (ошибки в семантике и понимании контекста), недостаток масштабируемости |
|
4 |
Генерация идей и предложений |
ИИ может генерировать идеи и предложения на основе существующих данных и исследований, что может помочь научным сотрудникам в написании статей | Предвзятость и ошибки при генерации идей и предложений |
|
5 |
Проверка на плагиат |
ИИ может использоваться для автоматической проверки научных статей на наличие плагиата, что позволяет обнаруживать случаи копирования и использования чужих текстов без должного указания авторства | Ложная квалификация плагиата |
|
6 |
Детекция ИИ-контента |
Детектор контента, сгенерированного ИИ, может помочь улучшить качество текста статьи за счет перефразированния предложений или иных блоков текста для придания ему уникального, недетектируемого отпечатка | Ложная квалификация ИИ-контента |
|
7 |
Создание контента |
ИИ может использоваться для создания контента для научных статей, например, автоматического создания иллюстраций, графиков, таблиц, диаграмм и других визуальных элементов, которые помогают проиллюстрировать и подкрепить идеи и результаты исследований | Предвзятость, ложные обобщения, ограничение по доступности данных, логические ошибки при подборе фактов перед генерацией ответа |
|
8 |
Обработка данных |
Научные исследования часто требуют анализа данных, включая большие объемы или потоковую обработку данных, и ИИ может помочь с этим, обрабатывая данные быстрее и точнее | Предвзятость и ограниченность алгоритмов, ошибки в анализе данных и интерпретации семантики, ограничения набора источников, недостаток масштабируемости. |
Статья создана с помощью большой языковой модели. Для получения консультаций по работе Виртуальной лаборатории — пишите на sales@rtlab.ru, указав в письме «Консультация по использованию Виртуальной лаборатории».