Generative AI ve Bilim: Bilimsel Keşfin Yeni Yolu mu? ~ Bölüm 4

ChatGPT makale yazdı!

Bilimsel araştırmalar, insanların bilgiye erişim ve paylaşımını şekillendiren önemli bir unsur olmuştur. Ancak şimdi, yapay zekânın sahnede parladığı bir dönemde araştırmalara yeni bir boyut katmış gibi görünüyor. Özellikle Büyük Dil Modeller (LMM’ler) gibi yapay zekâ araçları, araştırmacıların metin oluşturmayı ve veri analizi yapmayı saniyeler içinde gerçekleştirebilmelerine olanak tanıyarak bilimsel çalışma yöntemlerini mi değiştiriyor?

Bilimsel Araştırmalarda Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) Kullanımı

Üretken Yapay Zekâ, akademik alana önemli katkılar sağlayabilir. Başlangıçta, bu teknoloji araştırmacılara hızlı ve verimli bir şekilde yardımcı olabilir, çünkü metin üretimi ve veri analizi gibi görevleri anında gerçekleştirebilir.

İkincisi, Büyük Dil Modeller (LMM’ler), geniş bir bilgi yelpazesiyle çalışabilme yeteneği sayesinde literatür incelemelerini hızlandırabilir ve araştırmacılara daha kapsamlı bir bakış açısı sunabilir. Ancak bu durum, araştırmacıların literatürü tararken gerekli olan becerileri azaltabilir. (Eva A. M. van Dis, Johan Bollen, Willem Zuidema, Robert van Rooij & Claudi L. Bockting, 2023)

Günümüzde birçok araştırmacı, istatistiksel analizlerini manuel olarak yapmak yerine SPSS, Python veya R gibi araçları kullanarak gerçekleştiriyor. Bu, istatistiksel analiz araçlarını daha etkili bir şekilde kullanma yeteneklerini de beraberinde getiriyor. İlerleyen zamanlarda, daha etkili bir literatür taraması yapabilmek için prompt mühendisliği becerisi de önemli hale gelebilir.

Üçüncü olarak, yapay zeka, belirli veri trendlerini ve desenlerini tanımlama konusunda insanları destekleyebilir ve bu da araştırmalarda daha derinlemesine analizlere olanak tanır.

Potansiyel Riskler

Üretken Yapay Zekâ’ların bilimsel çalışmalarda kullanımı, etik ve intihal sorunları da dahil olmak üzere bazı potansiyel riskler taşır. Bu riskler şunları içerir:

Doğruluk ve Güvenilirlik: Üretken yapay zeka, yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir. Bu nedenle, araştırmacılar tarafından üretilen metinlerin doğruluğu önemlidir. Araştırmacılar, ÜYZ tarafından üretilen metinlerin verilerini ve sonuçlarını titizlikle incelemeli ve gerektiğinde düzeltmelidir.

İntihal ve Alıntılar: Üretken yapay zeka tarafından üretilen metinler, kaynakları uygun şekilde alıntı yapmadan içerebilir. Araştırmacılar, bu metinleri dikkatle gözden geçirerek alıntıların kontrolünü sağlamalıdır.

​​Bilgi Sahipliği ve Adil Kullanım: Üretken yapay zeka tarafından üretilen metinlerin sahipliği kimin olmalıdır? Bu metinlerin yazarlık hakları hakkında net kurallar ve politikalar oluşturulmalıdır. Özellikle bir metin, bir araştırmacının orijinal çalışmasından esinlenerek üretilmişse veya bir araştırmacı tarafından düzenlenmişse, kimin yazar olarak kabul edilmesi gerektiği sorusu karmaşık hale gelebilir.

Şeffaf Büyük Dil Modelleri: Bilgi ve İzlenebilirlik

Şeffaflık, bilimsel araştırmalarda ve bilgi üretiminde temel bir prensiptir. Şeffaf olmak, başkalarının çalışmalarınızı incelemesini, doğrulamasını ve anlamasını sağlar. Ancak yapay zeka, özellikle Büyük Dil Modelleri gibi karmaşık sistemlerin çalışma mantığını anlamak ve izlemek zor olabilir.

Şeffaf Büyük Dil Modelleri, bu soruna bir çözüm sunar. Bu modeller, iç işleyişlerini ve eğitildikleri kaynakları daha açık bir şekilde sunar. Bu, araştırmacıların metinlerin kaynaklarını izlemelerine ve doğru atıflar yapmalarına yardımcı olur. Örneğin, bir şeffaf BDM modeli, bir metinin hangi verilere veya kaynaklara dayandığını ayrıntılı bir şekilde açıklayabilir.

Şeffaf BDM modelleri, bilimsel araştırmalarda güvenirliği artırmanın yanı sıra, aynı zamanda bilim dünyasındaki işbirliğini teşvik edebilir. Araştırmacılar, bu modelleri kullanarak diğer çalışmaları daha iyi anlayabilir, yeni hipotezler geliştirebilir ve bilimsel bilgiyi daha hızlı genişletebilirler.

Dengeli Bir Yaklaşım

ChatGPT gibi bir yapay zekâ modeli şu anda ücretsiz olarak kullanılabilir. Ancak, bu modelin sadece dil düzeltme amaçlarıyla kullanılması gerektiğini vurgulamak önemlidir. Bilimsel makalelerin temel amacı, kanıtlarla desteklenen yeni bilgileri iletmektir. (Seong-Gon Kim, 2023)

Bu dengeli yaklaşım, bilimsel araştırmaların kalitesini artırabilir ve aynı zamanda yeni bilgi üretimini hızlandırabilir. Teknolojiyi etkili bir şekilde kullanmak, bilimsel topluluğun daha büyük hedeflere ulaşmasına yardımcı olabilir.

Bir sonraki yazımda, yapay zekânın eğitim sürecinden ve modelin geliştirilmesinde kullanılan veri kümesi hazırlama, eğitim sürecinin zorlukları, transfer öğrenme ve fine-tuning gibi konulardan bahsedeceğim.

Görüşmek üzere!

Kaynaklar

Kim, S. G. (2023). Using ChatGPT for language editing in scientific articles. Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery, 45(1), 13.

Van Dis, E. A., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R., & Bockting, C. L. (2023). ChatGPT: five priorities for research. Nature, 614(7947), 224–226.

Hill-Yardin, E. L., Hutchinson, M. R., Laycock, R., & Spencer, S. J. (2023). A Chat (GPT) about the future of scientific publishing. Brain Behav Immun, 110, 152–154.