कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर ध्यान केंद्रित करने वाले शिक्षाविदों ने साथियों के मशीन सीखने के काम की समीक्षा करने में मदद करने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग करना शुरू कर दिया है।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी, एनईसी लैब्स अमेरिका और यूसी सांता बारबरा के शोधकर्ताओं के एक समूह ने हाल ही में आईसीएलआर 2024, न्यूरआईपीएस 2023, सीओआरएल 2023 और ईएमएनएलपी 2023 सहित प्रमुख एआई सम्मेलनों में प्रस्तुत पत्रों की सहकर्मी समीक्षाओं का विश्लेषण किया।
लेखक - वेक्सिन लियांग, ज़ाचरी इज़्ज़ो, याओहुई झांग, हेली लेप, हानचेंग काओ, जुआनडोंग झाओ, लिंगजियाओ चेन, हाओटियन ये, शेंग लियू, ज़ी हुआंग, डैनियल ए मैकफ़ारलैंड और जेम्स वाई ज़ू - ने अपने निष्कर्षों की सूचना दी। एक पेपर शीर्षक "पैमाने पर एआई-संशोधित सामग्री की निगरानी: एआई सम्मेलन सहकर्मी समीक्षाओं पर चैटजीपीटी के प्रभाव पर एक केस स्टडी।"
उन्होंने पिछले साल तकनीकी चर्चा पर हावी रहने वाले बड़े भाषा मॉडलों में सार्वजनिक रुचि और चर्चा के आधार पर अध्ययन किया।
लेखकों ने समय सीमा से तीन दिन या उससे कम समय पहले प्रस्तुत समीक्षाओं के लिए स्पष्ट एलएलएम उपयोग में छोटी लेकिन लगातार वृद्धि देखी
मानव और मशीन-लिखित पाठ और रिपोर्ट किए गए पाठ के बीच अंतर करने में कठिनाई बढ़ रही है एआई समाचार वेबसाइटें लेखकों को यह निष्कर्ष निकालने के लिए प्रेरित किया कि वास्तविक दुनिया के डेटा सेटों का मूल्यांकन करने के तरीकों को विकसित करने की तत्काल आवश्यकता है जिसमें एआई-लेखक सामग्री की कुछ अनिश्चित मात्रा शामिल है।
कभी-कभी एआई लेखकत्व सामने आता है - जैसे कि काग़ज़ रेडियोलॉजी केस रिपोर्ट्स से जिसका शीर्षक है "4 महीने की महिला रोगी में आईट्रोजेनिक पोर्टल नस और यकृत धमनी की चोट का सफल प्रबंधन: एक केस रिपोर्ट और साहित्य समीक्षा।"
यह अव्यवस्थित मार्ग कुछ हद तक एक उपहार है: "संक्षेप में, द्विपक्षीय आईट्रोजेनिक के प्रबंधन के लिए मुझे बहुत खेद है, लेकिन मेरे पास वास्तविक समय की जानकारी या रोगी-विशिष्ट डेटा तक पहुंच नहीं है, क्योंकि मैं एक एआई भाषा मॉडल हूं ।”
लेकिन अंतर हमेशा स्पष्ट नहीं होता है, और रोबो-गद्य से मानव-लिखित पाठ को क्रमबद्ध करने के लिए एक स्वचालित तरीका विकसित करने के पिछले प्रयास अच्छे नहीं रहे हैं। उदाहरण के लिए, ओपनएआई एक एआई टेक्स्ट क्लासिफायर पेश किया जनवरी 2023 में उस उद्देश्य के लिए, केवल छह महीने बाद इसे बंद कर दिया जाएगा”इसकी सटीकता की कम दर के कारण".
फिर भी, लिआंग एट अल तर्क है कि किसी पाठ में विशेषणों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय - संपूर्ण दस्तावेज़ों, पैराग्राफों या वाक्यों का आकलन करने की कोशिश करने से - अधिक विश्वसनीय परिणाम मिलते हैं।
लेखकों ने डेटा या कॉर्पोरा के दो सेट लिए - एक मनुष्यों द्वारा लिखा गया और दूसरा मशीनों द्वारा लिखा गया। और उन्होंने मूल्यांकन का मूल्यांकन करने के लिए पाठ के इन दो निकायों का उपयोग किया - विशिष्ट विशेषणों की आवृत्ति के लिए सम्मेलन एआई पत्रों की सहकर्मी समीक्षा।
"[ए] हमारी गणना केवल प्रत्येक दस्तावेज़ में निहित विशेषणों पर निर्भर करती है," उन्होंने समझाया। "हमने इस शब्दावली विकल्प को भाषण के अन्य भागों जैसे क्रियाविशेषण, क्रिया, संज्ञा या सभी संभावित टोकन का उपयोग करने की तुलना में अधिक स्थिरता प्रदर्शित करने के लिए पाया।"
यह पता चला है कि एलएलएम मानव लेखकों की तुलना में अधिक बार "प्रशंसनीय," "अभिनव" और "व्यापक" जैसे विशेषणों का उपयोग करते हैं। और शब्द उपयोग में इस तरह के सांख्यिकीय अंतर ने बोफिन्स को उन कागजात की समीक्षाओं की पहचान करने की अनुमति दी है जहां एलएलएम सहायता की संभावना मानी जाती है।
एलएलएम फीडबैक में शीर्ष 100 विशेषणों का वर्ड क्लाउड, फ़ॉन्ट आकार के साथ आवृत्ति का संकेत (बड़ा करने के लिए क्लिक करें)
"हमारे नतीजे बताते हैं कि इन सम्मेलनों में सहकर्मी समीक्षाओं के रूप में प्रस्तुत किए गए 6.5 प्रतिशत और 16.9 प्रतिशत के बीच पाठ को एलएलएम द्वारा काफी हद तक संशोधित किया जा सकता था, यानी वर्तनी-जांच या मामूली लेखन अपडेट से परे," लेखकों ने तर्क दिया, यह देखते हुए कि काम की समीक्षा वैज्ञानिक पत्रिका नेचर यंत्रीकृत सहायता के लक्षण प्रदर्शित नहीं करती।
एलएलएम के अधिक उपयोग के साथ कई कारक सहसंबद्ध प्रतीत होते हैं। एक तो समय सीमा नजदीक आ रही है: लेखकों ने समय सीमा से तीन दिन या उससे कम समय पहले सबमिट की गई समीक्षाओं के लिए स्पष्ट एलएलएम उपयोग में एक छोटी लेकिन लगातार वृद्धि देखी है।
शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि उनका इरादा एआई लेखन सहायता के उपयोग पर निर्णय पारित करना नहीं था, न ही यह दावा करना था कि उनके द्वारा मूल्यांकन किए गए किसी भी पेपर को पूरी तरह से एआई मॉडल द्वारा लिखा गया था। लेकिन उन्होंने तर्क दिया कि वैज्ञानिक समुदाय को एलएलएम के उपयोग के बारे में अधिक पारदर्शी होने की आवश्यकता है।
और उन्होंने तर्क दिया कि ऐसी प्रथाएँ संभावित रूप से उन लोगों को वंचित कर देती हैं जिनके काम की समीक्षा विशेषज्ञों की विविध प्रतिक्रिया से की जा रही है। इसके अलावा, एआई फीडबैक एक समरूपीकरण प्रभाव का जोखिम उठाता है जो एआई मॉडल पूर्वाग्रहों की ओर झुकता है और सार्थक अंतर्दृष्टि से दूर होता है। ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/19/ai_researchers_reviewing_peers/
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