هل يستطيع الذكاء الاصطناعي كتابة مقالات المراجعة العلمية؟

تعد مراجعات الأدبيات العلمية جزءًا مهمًا من مجالات الدراسة المتقدمة: فهي توفر الحالة الحالية للاتحاد من خلال تحليل شامل للأبحاث الحالية، كما أنها تحدد الفجوات في المعرفة حيث يمكن أن تركز الدراسات المستقبلية. ومع ذلك، فإن كتابة مقالة مراجعة متقنة يعد أمرًا رائعًا.

غالبًا ما يقوم الباحثون بتمشيط رزمة من الأعمال العلمية. ويجب عليهم اختيار دراسات ليست قديمة، مع تجنب تحيز الحداثة. ثم يأتي بعد ذلك العمل المكثف لتقييم جودة الدراسات، واستخراج البيانات ذات الصلة من الأعمال التي تؤدي الغرض، وتحليل البيانات لاستخلاص الأفكار، وكتابة سرد مقنع يلخص الماضي بينما يتطلع إلى المستقبل. يعد تركيب البحث مجالًا للدراسة في حد ذاته، وحتى العلماء المتميزين قد لا يكتبون مراجعات أدبية ممتازة.

أدخل الذكاء الاصطناعي. كما هو الحال في العديد من الصناعات، ظهرت مجموعة من الشركات الناشئة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتسريع وتبسيط وإحداث ثورة في عملية مراجعة الأدبيات العلمية. تضع العديد من هذه الشركات الناشئة نفسها كمحركات بحث للذكاء الاصطناعي تتمحور حول البحث العلمي، ولكل منها ميزات منتج مختلفة وجمهور مستهدف.

يدعو Elicit الباحثين إلى “تحليل الأوراق البحثية بسرعة خارقة” ويسلط الضوء على استخدامه من قبل الباحثين الخبراء في مؤسسات مثل Google وNASA والبنك الدولي. يقول سايت إنه قام ببناء أكبر قاعدة بيانات للاقتباسات من خلال المراقبة المستمرة لـ 200 مليون مصدر علمي، ويقدم “استشهادات ذكية” تصنف الوجبات السريعة إلى أدلة داعمة أو متعارضة. يتضمن تطبيق “الإجماع” عرضًا توضيحيًا على الصفحة الرئيسية يبدو أنه يهدف إلى مساعدة الأشخاص العاديين على اكتساب فهم أكثر قوة لسؤال معين، وشرح المنتج على أنه “الباحث العلمي من Google يلتقي بـ ChatGPT” وتقديم مقياس إجماع يلخص النقاط الرئيسية. هذه ليست سوى عدد قليل من الكثير.

ولكن هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل مراجعة الأدبيات العلمية المنهجية عالية الجودة؟

يميل الخبراء في مجال تركيب الأبحاث إلى الاتفاق على أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه حاليًا تتراوح بين ممتازة وممتازة في إجراء التحليلات النوعية، وبعبارة أخرى، إنشاء ملخص سردي للأدبيات العلمية. أما الأمور التي لا تكون جيدة جدًا فهي الطبقة الكمية الأكثر تعقيدًا التي تجعل المراجعة منهجية حقًا. يتضمن هذا التوليف الكمي عادة أساليب إحصائية مثل التحليل التلوي، الذي يحلل البيانات الرقمية عبر دراسات متعددة لاستخلاص استنتاجات أكثر قوة.

يقول جوشوا بولانين، المؤسس المشارك لمركز أساليب التركيب والتكامل (MOSAIC) في المعاهد الأمريكية للأبحاث: “يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تكون جيدة بنسبة 100% تقريبًا مثل البشر في تلخيص النقاط الرئيسية وكتابة حجج سلسة”. ويقول: «لكننا لم نقطع حتى 20% من الطريق نحو التوليف الكمي». “يتبع التحليل التلوي الحقيقي عملية صارمة في كيفية البحث عن الدراسات وتحديد النتائج. هذه الأرقام هي الأساس للاستنتاجات القائمة على الأدلة. الذكاء الاصطناعي ليس قريبًا من القدرة على القيام بذلك.

المشكلة مع القياس الكمي

يوضح بولانين أن عملية القياس الكمي يمكن أن تشكل تحديًا حتى بالنسبة للخبراء المدربين. يمكن لكل من البشر والذكاء الاصطناعي عمومًا قراءة الدراسة وتلخيص الوجبات الجاهزة: وجدت الدراسة “أ” تأثيرًا، أو لم تجد الدراسة “ب” تأثيرًا. الجزء الصعب هو وضع قيمة رقمية على مدى التأثير. علاوة على ذلك، غالبًا ما تكون هناك طرق مختلفة لقياس التأثيرات، ويجب على الباحثين تحديد الدراسات وتصميمات القياس التي تتوافق مع فرضية سؤالهم البحثي.

يقول بولانين إن النماذج يجب أولًا أن تحدد البيانات ذات الصلة وتستخرجها، ومن ثم يجب عليها إجراء مكالمات دقيقة حول كيفية مقارنتها وتحليلها. ويقول: “حتى كخبراء بشريين، على الرغم من أننا نحاول اتخاذ القرارات في وقت مبكر، فقد ينتهي بك الأمر إلى تغيير رأيك بسرعة”. “هذا ليس شيئًا سيكون الكمبيوتر جيدًا فيه.”

ونظراً للغطرسة التي تحيط بالذكاء الاصطناعي وضمن ثقافة الشركات الناشئة، قد يتوقع المرء أن تحتج الشركات التي تبني نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على تقييم بولانين. ولكنك لن تحصل على حجة من إريك أولسون، المؤسس المشارك لمنظمة إجماع: “بكل صراحة، لا أستطيع أن أتفق معه أكثر من ذلك”.

ويضيف أولسون أن وجهة نظر بولانين هي أن الإجماع هو “مستوى أعلى من بعض الأدوات الأخرى”، مما يمنح الناس معرفة أساسية للحصول على رؤى سريعة. فهو يرى أن المستخدم المثالي هو طالب دراسات عليا: شخص لديه قاعدة معرفية متوسطة ويعمل على أن يصبح خبيرًا. يمكن أن يكون الإجماع إحدى الأدوات العديدة لخبير حقيقي في الموضوع، أو يمكن أن يساعد غير العلماء على البقاء على اطلاع – مثل مستخدم الإجماع في أوروبا الذي يبقى على اطلاع بالبحث حول الاضطراب الوراثي النادر الذي يعاني منه طفله. “لقد أمضى مئات الساعات في الباحث العلمي من Google بصفته غير باحث. لقد أخبرنا أنه كان يحلم بشيء كهذا لمدة 10 سنوات، وقد غير حياته – وهو الآن يستخدمه كل يوم،” كما يقول أولسون.

في شركة Elicit، يستهدف الفريق نوعًا مختلفًا من العملاء المثاليين: “شخص يعمل في الصناعة في سياق البحث والتطوير، ربما داخل شركة طبية حيوية، يحاول أن يقرر ما إذا كان يجب المضي قدمًا في تطوير تدخل طبي جديد”، كما يقول جيمس برادي. ، رئيس الهندسة.

مع أخذ هذا المستخدم عالي المخاطر في الاعتبار، تُظهر Elicit بوضوح للمستخدمين ادعاءات العلاقة السببية والأدلة التي تدعمها. تقوم الأداة بتقسيم المهمة المعقدة لمراجعة الأدبيات إلى أجزاء يمكن التحكم فيها ويمكن للإنسان فهمها، كما أنها توفر شفافية أكثر من روبوت الدردشة العادي الخاص بك: يمكن للباحثين رؤية كيف وصل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى إجابة ويمكنهم التحقق منها مقابل المصدر.

مستقبل أدوات المراجعة العلمية

ويوافق برادي على أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية لا تقدم مراجعات منهجية كاملة على غرار كوكرين، لكنه يقول إن هذا لا يمثل قيدًا تقنيًا أساسيًا. بل إنها مسألة التقدم المستقبلي في الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة الأفضل. يقول برادي: “لا أعتقد أن هناك شيئًا يمكن لأدمغتنا أن تفعله ولا يستطيع الكمبيوتر فعله، من حيث المبدأ”. “وهذا ينطبق على عملية المراجعة المنهجية أيضًا.”

ويوافق رومان لوكيانينكو، الأستاذ بجامعة فيرجينيا والمتخصص في أساليب البحث، على أن التركيز الرئيسي في المستقبل يجب أن ينصب على تطوير طرق لدعم العملية الفورية الأولية للحصول على إجابات أفضل. ويشير أيضًا إلى أن النماذج الحالية تميل إلى إعطاء الأولوية لمقالات المجلات التي يمكن الوصول إليها مجانًا، ومع ذلك يوجد الكثير من الأبحاث عالية الجودة وراء نظام حظر الاشتراك غير المدفوع. ومع ذلك فهو متفائل بشأن المستقبل.

يقول لوكيانينكو، الذي شارك مع جيريت واجنر وغاي باري في تأليف دراسة ما قبل ChatGPT 2022 حول الذكاء الاصطناعي ومراجعة الأدبيات التي انتشرت بسرعة كبيرة: “أعتقد أن الذكاء الاصطناعي هائل – وثوري على العديد من المستويات – في هذا المجال”. “لدينا كم هائل من المعلومات، لكن بيولوجيتنا البشرية تحد مما يمكننا فعله بها. وتمثل هذه الأدوات إمكانات كبيرة.”

ويقول إن التقدم في العلوم غالبًا ما يأتي من نهج متعدد التخصصات، وهذا هو المكان الذي قد تكون فيه إمكانات الذكاء الاصطناعي أعظم. يقول لوكيانينكو: “لدينا مصطلح “رجل النهضة”، وأحب أن أفكر في “الذكاء الاصطناعي في عصر النهضة”: وهو شيء يمكنه الوصول إلى جزء كبير من معرفتنا ويمكنه إجراء اتصالات”. “يجب أن نبذل قصارى جهدنا لتحقيق اكتشافات صدفة، وغير متوقعة، وبعيدة بين الحقول”.