Ера ШІ та краудсорсинг: як захистити науку від “цифрових шахраїв”
В останні роки краудсорсингові платформи, такі як Prolific, здійснили справжню революцію в соціальних та поведінкових науках. Вони дозволили дослідникам збирати величезні обсяги даних від різноманітних учасників, значно прискорюючи процес і розширюючи можливості для проведення досліджень, які раніше були просто неможливі через обмеження бюджету і часу. Однак, з появою і стрімким розвитком генеративних моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT, перед науковим співтовариством виникла нова, серйозна загроза – “цифрові обманщики”, що використовують ШІ для автоматизації відповідей на опитувальні питання.
Нещодавнє дослідження, проведене Анн-Марі Нуссбергер та її колегами, виявило тривожну тенденцію: до 45% учасників краудсорсингових досліджень використовують ШІ для генерації відповідей. Це не просто статистична аномалія-це потенційний удар по цілісності наукових даних, здатний спотворити результати і підірвати довіру до наукових відкриттів.
Я, як людина, яка активно використовує методи поведінкової аналітики у своїй роботі з компаніями, можу сказати, що ми вже давно стикаємося з проблемами якості даних, зібраних онлайн. Але поява ШІ піднімає ставки до абсолютно нового рівня. Раніше ми боролися з нещирими відповідями, випадковим” сміттям ” у даних, але зараз ми маємо справу зсвідомо створеним вмістом, який може бути дуже переконливим і важко відрізнити від відповідей, написаних людиною.
Чому це так небезпечно?
Проблема не в самому факті використання ШІ. Зрештою, інструменти ШІ-це просто Інструменти, і їх можна використовувати як на благо, так і на шкоду. Небезпека полягає в тому, що використання ШІ для автоматизації відповідей на опитувальні питання спотворює реальність. Ми отримуємо дані, які відображають не поведінку та думки реальних людей, а алгоритми, що лежать в основі цих моделей ШІ. Це може призвести до абсолютно неправильних висновків та рекомендацій на основі помилкових передумов.
Уявіть, що ви розробляєте новий маркетинговий продукт і проводите опитування, щоб зрозуміти, що думають споживачі. Якщо значна частина відповідей генерується AI, ви можете отримати уявлення про ринок, який абсолютно не відповідає дійсності. Це може призвести до неефективних маркетингових кампаній, втрати грошей і, зрештою, до провалу продукту.
Що можна зробити?
Вирішення цієї проблеми вимагає багатогранного підходу, який включає зусилля як дослідників, так і краудсорсингових платформ.
- Посилення контролю з боку дослідників: Дослідники повинні бути більш пильними та застосовувати більш суворі методи перевірки даних. Це може включати:
- Використання більш складних питань: Задавати питання, які вимагають критичного мислення, особистого досвіду чи творчості, що ускладнює автоматичне генерування відповідей.
- Включення “пасток”: Як це було зроблено в дослідженні Нуссбергер, можна включати в опитування питання-пастки, призначені для виявлення використання ШІ. Це можуть бути питання, які вимагають знання певної інформації, що не міститься у відкритому доступі, або питання, які вимагають особистого досвіду.
- Аналіз стилю письма: Використовувати інструменти аналізу стилю письма, щоб виявити ознаки використання ШІ. Моделі ШІ часто використовують шаблонну мову і уникають використання складних граматичних конструкцій.
- Запит обґрунтувань: Замість простого запиту відповіді на питання, попросити учасників пояснити, чому вони вибрали саме цю відповідь. Це допоможе виявити нещирі або згенеровані відповіді.
- Підвищення відповідальності краудсорсингових платформ: Платформи, такі як Prolific, повинні взяти на себе відповідальність за забезпечення якості даних. Це може включати:
- Впровадження просунутих систем перевірки автентичності: Використовувати більш складні системи reCAPTCHA та інші методи перевірки, щоб виявляти використання ШІ.
- Розробка алгоритмів виявлення ШІ-контенту: Створювати алгоритми, здатні виявляти текст, згенерований ШІ.
- Навчання учасників: Інформувати учасників про заборону використання ШІ та про наслідки порушення цього правила.
- Прозорість: Надавати дослідникам інформацію про якість даних і про те, які заходи вживаються для забезпечення його достовірності.
- Розвиток етичних норм: Необхідна розробка чітких етичних норм, що регулюють використання ШІ в наукових дослідженнях. Ці норми повинні визначати, коли використання ШІ допустимо, а коли ні, і які заходи повинні прийматися для забезпечення прозорості та достовірності даних.
Що стосується майбутнього…
Я думаю, що ми знаходимося на порозі нової ери в наукових дослідженнях, де необхідно переосмислити методи збору та аналізу даних. Не можна просто ігнорувати проблему використання ШІ, сподіваючись, що вона зникне сама собою. Нам необхідно активно розробляти і впроваджувати рішення, які дозволять нам захистити цілісність наукових даних і забезпечити достовірність наукових відкриттів.
Я бачу майбутнє, де дослідження будуть складнішими, вимагаючи поєднання традиційних методів збору даних та нових технологій, таких як машинне навчання та аналіз великих даних. Ми будемо використовувати ШІ не тільки для генерації відповідей на питання, але і для аналізу даних, виявлення закономірностей і перевірки гіпотез. Але при цьому ми повинні завжди пам’ятати про те, що дані – це всього лише інструмент, і що справжнє розуміння світу вимагає критичного мислення, цікавості і прагнення до знань.
Укладення:
Епоха ШІ представляє як виклик, так і можливість для наукових досліджень. Ми повинні прийняти цей виклик і активно розробляти рішення, які дозволять нам захистити цілісність наукових даних і забезпечити достовірність наукових відкриттів. Тільки тоді ми зможемо використати потенціал ШІ для просування науки та покращення світу. Ігнорування проблеми використання ШІ в краудсорсингових дослідженнях-це не просто помилка, це потенційна катастрофа для майбутнього науки. Нам необхідно діяти зараз, щоб запобігти цій катастрофі.
