האם אי פעם קראת על תגלית מדעית והרגשת שהוא נכתב בשפה זרה? אם אתה כמו רוב האמריקאים, מידע מדעי חדש יכול להיות מאתגר להבנה -; במיוחד אם אתה מנסה להתמודד עם מאמר מדעי בכתב עת מחקר.
בעידן שבו אוריינות מדעית חיונית לקבלת החלטות מושכלות, היכולות לתקשר ולהבין תכנים מורכבים חשובות מאי פעם. האמון במדע הולך ופוחת כבר שנים, וגורם אחד התורם עשוי להיות האתגר של הבנת הז'רגון המדעי.
מחקר חדש של דיוויד מרקוביץ, פרופסור חבר לתקשורת באוניברסיטת מישיגן סטייט, מצביע על פתרון אפשרי: שימוש בבינה מלאכותית, או AI, כדי לפשט תקשורת מדעית. עבודתו מוכיחה כי סיכומים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית עשויים לסייע בהשבת האמון במדענים, ובתמורה, לעודד מעורבות ציבורית גדולה יותר בנושאים מדעיים -; רק על ידי הפיכת תוכן מדעי לנגיש יותר. שאלת האמון חשובה במיוחד, מכיוון שאנשים מסתמכים לעתים קרובות על המדע כדי להכריע החלטות בחיי היומיום שלהם, החל מבחירת המזונות לאכול ועד קבלת בחירות קריטיות בתחום הבריאות.
התגובות הן קטעים ממאמר שפורסם במקור ב-The Conversation.
כיצד השפיעו סיכומים פשוטים יותר שנוצרו על ידי בינה מלאכותית על ההבנה של הציבור הרחב במחקרים מדעיים?
בינה מלאכותית יכולה ליצור סיכומים של מאמרים מדעיים שהופכים מידע מורכב לברור יותר עבור הציבור בהשוואה לסיכומים שנכתבו על ידי אדם, על פי המחקר האחרון של מרקוביץ, שפורסם ב-PNAS Nexus. סיכומים שנוצרו על ידי AI לא רק שיפרו את ההבנה הציבורית של המדע, אלא גם שיפרו את האופן שבו אנשים תופסים מדענים.
מרקוביץ השתמש במודל פופולרי של שפה גדולה, GPT-4 של OpenAI, כדי ליצור סיכומים פשוטים של מאמרים מדעיים; סוג זה של טקסט נקרא לעתים קרובות הצהרת משמעות. הסיכומים שנוצרו בינה מלאכותית השתמשו בשפה פשוטה יותר -; הם היו קלים יותר לקריאה לפי אינדקס קריאות והשתמשו במילים נפוצות יותר, כמו "עבודה" במקום "עיסוק" -; מאשר סיכומים שנכתבו על ידי החוקרים שביצעו את העבודה.
בניסוי אחד, הוא מצא שלקוראים של ההצהרות שנוצרו על ידי AI הבינו טוב יותר את המדע, והם סיפקו סיכומים מפורטים ומדויקים יותר של התוכן מאשר קוראי ההצהרות שנכתבו על ידי אדם.
כיצד השפיעו סיכומים פשוטים יותר שנוצרו על ידי בינה מלאכותית על התפיסה של הציבור הרחב לגבי מדענים?
בניסוי אחר דירגו המשתתפים את המדענים שעבודתם תוארה במונחים פשוטים כאמינים ואמינים יותר מהמדענים שעבודתם תוארה במונחים מורכבים יותר.
בשני הניסויים, המשתתפים לא ידעו מי כתב כל תקציר. הטקסטים הפשוטים יותר תמיד נוצרו בינה מלאכותית, והטקסטים המורכבים תמיד נוצרו על ידי אדם. כששאלתי את המשתתפים מי הם מאמינים שכתבו כל תקציר, הם חשבו באופן אירוני שהמורכבים יותר נכתבו על ידי AI והפשוטים יותר נכתבו על ידי בני אדם.
מה אנחנו עדיין צריכים ללמוד על בינה מלאכותית ותקשורת מדעית?
ככל שבינה מלאכותית ממשיכה להתפתח, תפקידה בתקשורת מדעית עשוי להתרחב, במיוחד אם השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית הופך להיות נפוץ יותר או מאושר על ידי כתבי עת. ואכן, תחום ההוצאה לאור האקדמית עדיין מכונן נורמות לגבי השימוש ב-AI. על ידי פישוט הכתיבה המדעית, בינה מלאכותית יכולה לתרום לעיסוק רב יותר בסוגיות מורכבות.
בעוד שהיתרונות של תקשורת מדעית שנוצרת בינה מלאכותית ברורים אולי, יש לשקול גם שיקולים אתיים. קיים סיכון מסוים שהסתמכות על AI כדי לפשט תוכן מדעי עשויה להסיר ניואנסים, שעלולה להוביל לאי הבנות או להפשטות יתר. תמיד יש גם סיכוי לטעויות, אם אף אחד לא שם לב. בנוסף, שקיפות היא קריטית. יש ליידע את הקוראים כאשר נעשה שימוש בבינה מלאכותית ליצירת סיכומים כדי למנוע הטיות פוטנציאליות.
תיאורים מדעיים פשוטים עדיפים על פני מורכבים ומועילים יותר, וכלי AI יכולים לעזור. אבל מדענים יכולים גם להשיג את אותן מטרות על ידי עבודה קשה יותר כדי למזער את הז'רגון ולתקשר בצורה ברורה -; אין צורך ב-AI.
אוניברסיטת מישיגן סטייט מקדמת את טובת הכלל עם רצון לא נפוץ כבר יותר מ-165 שנים. אחת מאוניברסיטאות המחקר הציבוריות המובילות בעולם, MSU פורצת את גבולות הגילוי כדי ליצור עולם טוב יותר, בטוח ובריא יותר לכולם תוך מתן הזדמנויות משנות חיים לקהילה אקדמית מגוונת ומכילה באמצעות יותר מ-400 תכניות לימוד ב-17 תארים- מתן מכללות.
