AI, Bilimsel Literatürü İnceleyebilir Mi?

AI, araştırma sentezi alanında büyük adımlar atıyor ancak uzmanlar, bilimsel literatürün geniş manzarasını tamamen analiz etme ve özetleme yeteneği konusunda fikir ayrılığına düştüler. Bu durum, Çarşamba günü Nature üzerinde yayınlanan bir literatür incelemesinde rapor edildi.

Helen Pearson tarafından yazılan makale, bu teknolojinin bilimsel incelemeleri hızlandırma konusunda büyük potansiyel taşıdığını ancak önemli zorlukların hala devam ettiğini araştırıyor.

Amerika’daki bir startup olan FutureHouse’un yöneticisi ve eski bir nörobiyoloji öğrencisi olan Sam Rodriques, Nature dergisinde de belirtildiği gibi, bilimsel literatürün AI tarafından ele alınması için çaba sarf edenler arasında yer alıyor.

Eylül ayında, ekibi, binlerce insan geni hakkında, daha önce kaydedilmemiş detayları dolduran özetler oluşturan bir AI tabanlı sistem başlattı. Bu özetler birkaç dakika içinde oluşturulmuştur.

Bu araç, PaperQA2 adında, erken testlere göre, bazen insan yazısı içeriğin doğruluğunu aşan özetler oluşturma konusunda umut veriyor, Nature’da bildirildiği üzere.

Edebiyat incelemesi için AI’ın cazibesi açıktır. Geleneksel araştırma incelemeleri, genellikle uzun ve zaman alıcıdır, tamamlanmaları yıllar alabilir ve yayınlandıkları zaman eski kalma riski taşırlar.

AI, özellikle ChatGPT gibi büyük dil modelleri (LLMs), geniş veritabanlarından hızlı bir şekilde veri toplama ve bilgi özetleme olanağı sunar, Nature’da belirtildiği gibi araştırmacılara büyük kolaylık sağlar.

Bu ilerlemelere rağmen, Pearson’ın da belirttiği gibi, AI tabanlı incelemeler, çalışmaları değerlendirme ve sonuçları sentezleme konusunda sıkı kriterler içeren insan tarafından yürütülen sistematik incelemeleri tamamen yerine getirebilmekten oldukça uzaktadır.

Consensus ve Elicit gibi araçlar, AI destekli arama motorları, araştırmacılara akademik makaleleri filtreleme ve özetleme imkanı sağlar ve ilk katmanı içgörü sunar.

Ancak, bu araçların kapsamlı, altın standardı incelemeler yapma yetenekleri sınırlıdır. Bond Üniversitesi’ndeki sistemli incelemeler uzmanı Paul Glasziou, bu tür incelemelerin tam otomasyonunun hala on yıllarca sürebileceğini belirtiyor, Pearson tarafından bildirildiği gibi.

Makale, Yapay Zekanın (AI) sınırlılıklarının doğruluk ve şeffaflık konusunda endişeleri nasıl artırdığını anlatıyor. Örneğin, LLM’ler, bilgi kalitesini değerlendirmeden genellikle güvenilmez kaynaklardan alıntı yaparak, bağlamdan yoksun içerik oluşturabilir veya verileri yanıltıcı bir şekilde sunabilir.

Ayrıca, “halüsinasyon” hatalarına eğilimlidirler – var olmayan referanslar veya veri noktaları oluştururlar.

Bu durumu hafifletmek için, bazı sistemler kullanıcıların belirli makaleleri bir LLM’ye yüklemesine izin verir, böylece analizini yalnızca yüklenen kaynaklara dayandırabilir, hataları azaltabilir ancak tamamen ortadan kaldıramaz, diyor Pearson.

Eleştirmenler, AI’nin bilimsel manzarayı düşük kaliteli veya hatta yanıltıcı özetlerle doldurabileceği konusunda uyarıyor. Üniversite Koleji Londra’dan James Thomas, doğa üzerine yapılan bir notta belirtildiği gibi, kötü yürütülen incelemelerin yıllarca süren kanıt temelli uygulamaları baltalayabileceğini söylüyor.

Sonuçta, AI, inceleme sürecini hızlandırmak için umut verici bir araç sunsa da, uzmanlar, gerçekten bilimsel anlayışı artırması için titiz bir denetimin ve şeffaflığın gerekliliğini vurguluyorlar.