Пишем научную статью с помощью искусственного интеллекта
Нейросети – везде и повсюду. Пока одни их ругают, другие используют их возможности. Если отставить в сторону моральный аспект, полагаться на здравомыслие и уникальные способности искусственного интеллекта, эксперимент с ним интересен даже с научной точки зрения.
Как нейросеть генерирует текст
В основе работы нейросети лежит конкретная технология. Она позволяет искусственному интеллекту (ИИ), а также алгоритмам машинного обучения создавать тексты. Основной задачей будет сознание такого текста, который максимально был бы приближен к естественному (то есть написанному реальным человеком).
Как это работает:
- система учится анализировать большие, огромные объемы текстов;
- алгоритм просматривает так много текстовых данных, что учится предсказывать следующее слово, оборот (ориентация на контекст);
- параметры модели настраиваются на максимально точное предсказание данных;
- в итоге получается текст, который предельной похож на «человеческий».
Работа не хаотична, она происходит по конкретному алгоритму. ИИ генерирует вариант введения статьи, предлагает структуру и ключевые пункты. Системе можно задавать вопросы, чтобы получить актуальную информацию и определить, какие области недостаточно исследованы.
У ИИ можно запросить предложения, которые покажут способы сбора и анализа данных, рассмотреть преимущества и недостатки каждого. Но полностью полагаться на то, что нейросети сами смогут это сделать, пока нельзя – такие задачи они выполняют, но требуют перепроверки.
Может ли искусственный интеллект создавать таблицы и графики для статьи
С этой задачей он уже справляется отлично, и ускоряет работу над научным текстом тем самым. Визуализация данных – одно из важнейших достижений ИИ, которые в большинстве случаев точны, уникальны и интересны.
Также нейросети можно использовать, чтобы найти релевантные исследования и доказательства, аргументы, способные поддержать выводы автора. Можно задать запрос ИИ на интерпретацию данных исследования в контексте конкретной гипотезы. Нейросети могут улучшить стилистику текста, отредактировать и откорректировать его.
Плюсы использования нейросетей для написания научной статьи
Прежде всего, это перевод на разные языки. Если статья должна попасть в международный журнал, без перевода не обойтись. Не все онлайн-сервисы могут корректно с этим справиться, а ИИ – вполне способен.
Какие еще преимущества можно выделить:
- обработка огромных объемов данных – быстрая, оптимизированная;
- на анализе предыдущих исследований нейросеть может предлагать новые направления в той же сфере;
- организовать и структурировать работу ИИ тоже может;
- обеспечить логическую последовательность текста также подвластно искусственному интеллекту.
Если не требовать от него невозможного, это отличный помощник. Нейросетям можно делегировать только часть задания, остальное выполнять самому. Это этически более приемлемо, и результат вызовет меньше сомнений и критики.
Минусы использования нейросетей для создания научной статьи
У искусственного интеллекта тоже бывают галлюцинации, при этом – внезапные. Информация, которую он выдает, не всегда бывает достоверной, истинной. Часто сетуют на то, что ИИ выдает ссылки на источники, которых не существует в природе. Такую информацию придется проверять вручную.
Какие еще нарекания к ИИ:
- если контент сгенерирован автоматически, это может нарушить вопрос авторских прав (есть материалы с защитой, без разрешения их использовать нельзя);
- авторство и ответственность за содержание – главный этический вопрос в научной среде, нейросети ставят под сомнение выдерживание этических принципов.
Стоит понимать, что искусственный интеллект – это программа, пользоваться которой тоже нужно учиться. Кто-то делает это топорно, не зная ее возможностей и специфики. Кто-то прошел курс обучения и работает с нейросетями так, что они дают высокую продуктивность и эффективность.
Обзор нейросетей для научной статьи
Лунный луч Moonbeam – минималистичный, простой и понятный внешне помощник. Он работает с помощью искусственного интеллекта Luna. Это единственный инструмент, который обучил языковые модели писать длинный качественный контент (так рекламирует себя сам продукт).
ИИ – максимально быстрый автоответчик, подробно отвечающий на любые вопросы. В него встроен генератор пользовательских стилей, работает программа на контентно-зависимых подсказках.
Что еще может помочь:
- Trinka. Многие воспринимают программу просто как средство проверки текста на грамматику, сугубо как языковой корректор. Но на деле это классный помощник, «заточенный» на создание текстов технических и академических. Он исправляет письменные ошибки, подбирает правильные слова, переходит на профессиональный язык. В программе уже есть встроенная проверка на плагиат. Базовый план бесплатный, премиум – от 20 долларов в месяц.
- Scholarcy. Этот искусственный интеллект также может быть полезным людям из научной среды, потому что он специализируется на быстром прочтении и обобщении любой объемной исследовательской работы. Программа создает удачные списки для чтения (если автору нужно углубиться в конкретную тему), выявляет ключевые тезисы, резюмирует статью с измененным контентом и ссылками. Очень важный момент – программа еще и импортирует данные и статистические таблицы из формата PDF и Exel.
- Paperpal. Инструмент именно для академических писателей. Дает предложения для улучшения речевых конструкций, проверяет технические и структурные несоответствия, проверяет опечатки в терминологии и не только. Программа может понять контекст письма и выдать точные предложения на основе понимания. Грамматику и орфографию этот ИИ тоже проверяет.
Создавать научный текст только за счет нейросетей – подмена понятий и этически невозможный эксперимент, если автор хочет состояться в науке. Но пользоваться отдельными инструментами ИИ, упрощать работу, анализировать большие объемы данных, структурировать – вполне допустимая и полезная практика для учащихся, студентов и других представителей академического сообщества.