उदाहरण के लिए, 7 नवंबर को लॉन्च किया गया एडिसन साइंटिफिक का कॉसमॉस एक ही दिन में छह महीने का शोध पूरा करने, 1,500 पेपर पढ़ने और एक बार में संरचित विश्लेषण तैयार करने का दावा करता है। सिद्धांत रूप में, एआई अब एक संकेत को पूर्ण परिकल्पना में बदल सकता है, डेटा उत्पन्न कर सकता है और एक संदर्भित पेपर का मसौदा तैयार कर सकता है। लेकिन जबकि प्रौद्योगिकी गति और पैमाने से चकाचौंध है, सवाल यह नहीं है कि क्या एआई अनुसंधान कर सकता है, बल्कि यह है कि क्या हमें इस पर भरोसा करना चाहिए।
डेटा निर्माण और मतिभ्रम जैसी लगातार समस्याओं के बावजूद, AI एक शक्तिशाली सहायक बना हुआ है। लेकिन क्या यह वैज्ञानिक हो सकता है?
क्या एआई उपकरण वास्तव में विचार-से-प्रकाशन अनुसंधान प्रक्रिया को स्वचालित कर रहे हैं?
पारंपरिक अनुसंधान धीमा और महंगा है, परिणाम प्राप्त करने के लिए अक्सर वर्षों और लाखों धन की आवश्यकता होती है। अब, एआई एजेंट एक ही संरचित प्रॉम्प्ट से संपूर्ण दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त कर सकते हैं, पढ़ सकते हैं, सारांशित कर सकते हैं, उद्धृत कर सकते हैं और यहां तक कि उनका मसौदा भी तैयार कर सकते हैं। 7 नवंबर को, फ्यूचरहाउस और एडिसन साइंटिफिक के मुख्य कार्यकारी सैम रॉड्रिक्स ने कोसमोस का परिचय दिया और इसे अपना “नया एआई वैज्ञानिक” कहा।
कथित तौर पर कोसमोस एक ही दिन में छह महीने का शोध पूरा करता है – 1,500 पेपर पढ़ना, कोड की 42,000 लाइनें लिखना और ऐसे निष्कर्ष निकालना जो 79% प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हैं। यह पहले से ही तंत्रिका विज्ञान, सामग्री विज्ञान और नैदानिक आनुवंशिकी में सात खोजों में योगदान दे चुका है, जिसमें चार मान्य नए निष्कर्ष शामिल हैं।
अन्य उपकरण भी तेजी से इसका अनुसरण कर रहे हैं। ThesisAI एक संकेत से इनलाइन उद्धरणों के साथ 80 पृष्ठों तक का मसौदा तैयार कर सकता है, जबकि पेपरपाल शोधकर्ताओं और छात्रों के लिए AI सह-पायलट के रूप में कार्य करता है। एलिसिट, कंसेंसस और पेपरगाइड जैसे प्लेटफ़ॉर्म 100 मिलियन पेपरों में साहित्य समीक्षाओं को स्वचालित करते हैं, और अधिक उन्नत सिस्टम, जैसे कि Energent.ai और Iris.ai, अनुसंधान अंतराल को मैप करने, डेटा निकालने और पूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन या रिपोर्ट तैयार करने का दावा करते हैं। एक बार रेखीय अनुसंधान पाइपलाइन का पुनर्निर्माण मशीनों द्वारा किया जा रहा है।
क्या एआई टूल का उपयोग अनुसंधान के लिए एक प्रभावी रणनीति है?
उत्तर ‘हां’ प्रतीत होता है, कम से कम उत्पादकता और लागत के संदर्भ में। जनवरी 2025 की समीक्षा फार्मेसी जर्नल फार्माकोलॉजी में फ्रंटियर्स पाया गया कि एआई ने शोधकर्ताओं के कार्यभार को पांच से छह गुना कम कर दिया और व्यवस्थित साहित्य समीक्षाओं में लागत में 10 गुना की कटौती की (ए किसी विशिष्ट प्रश्न या विषय पर सभी मौजूदा शोध का चरण-दर-चरण अध्ययन)। एक अक्टूबर 2024 नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी विश्लेषण 74.6 मिलियन पेपर्स, 7.1 मिलियन पेटेंट्स और 4.2 मिलियन सिलेबस से पता चला कि एआई का उपयोग करने वाले शोध को मापने योग्य “उद्धरण प्रभाव प्रीमियम” प्राप्त हुआ। एआई शब्दों को संदर्भित करने वाले पेपर न केवल अधिक उद्धृत किए गए, बल्कि अधिक अंतःविषय भी थे और उनके अपने क्षेत्रों में सबसे अधिक उद्धृत शीर्ष 5% में रैंक करने की अधिक संभावना थी।
इसी तरह, 10 दिसंबर 2024 के एआई शीर्षक वाले पेपर में, सिंघुआ विश्वविद्यालय, बीजिंग नेशनल रिसर्च सेंटर फॉर इंफॉर्मेशन साइंस एंड टेक्नोलॉजी (बीएनरिस्ट), शिकागो विश्वविद्यालय और सांता फ़े इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने 67.9 मिलियन शोध पत्रों का विश्लेषण किया और पाया कि एआई उपकरण अपनाने वाले वैज्ञानिक 67% अधिक शोधपत्र प्रकाशित करते हैं, 3.16 गुना अधिक उद्धरण प्राप्त करते हैं, और गैर-अपनाने वालों की तुलना में चार साल पहले नेतृत्व की भूमिकाओं तक पहुंचते हैं।
व्यवसायों के लिए, मूल्य तेज़ अंतर्दृष्टि, सस्ता अनुसंधान और विकास और खोज-संचालित क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है।
जैसा कि कहा गया है, गुणवत्ता संबंधी चिंताएं अभी भी बनी हुई हैं, क्योंकि एआई डिटेक्शन टूल की मदद के बिना एआई-जनित सामग्री को मानव-लिखित कार्य से अलग करना कठिन होता जा रहा है। एआई कोड समीक्षा मंच के अनुसार सीसानवंबर 2024 में एआई-जनरेटेड लेख (आमतौर पर छोटे) ने मानव-लिखित (ज्यादातर, लंबे) लेखों को ऑनलाइन पछाड़ दिया, और दोनों को अलग करने के लिए अब अक्सर एआई डिटेक्शन टूल की आवश्यकता होती है।
ये उपकरण वास्तव में कैसे काम करते हैं?
जबकि चैटजीपीटी जैसे सामान्य एआई सहायक अनुसंधान प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, लेकिन उनके पास स्वायत्त वर्कफ़्लो, विशेष उपकरण और ऑर्केस्ट्रेशन का अभाव है जो उन्नत गहन अनुसंधान प्रणालियों को परिभाषित करते हैं, जैसा कि 14 जुलाई को झेजियांग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने समझाया था। कागज़. पारंपरिक उपकरण जैसे उद्धरण प्रबंधक, साहित्य खोज इंजन, या सांख्यिकीय पैकेज अलग-अलग कार्यों को संभालते हैं। उदाहरण के लिए, SciSpace ChatPDF या NotebookLM किसी पेपर का सारांश प्रस्तुत कर सकते हैं या अनुवर्ती प्रश्नों का तुरंत उत्तर दे सकते हैं, लेकिन वे साइलो में काम करते हैं।
इसके विपरीत, गहन शोध उपकरण बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली और स्वचालित तर्क ढांचे के साथ एकीकृत करते हैं। यह संयोजन उन्हें एकल, समन्वित प्रक्रिया में नई परिकल्पनाओं को खोजने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, कॉसमॉस 175 मिलियन कागजात, परीक्षण और पेटेंट से तर्क एजेंटों का उपयोग करता है जो निष्कर्षों, परीक्षण विचारों और मसौदा संरचित रिपोर्टों को जोड़ते हैं। ओपनएआई के डीप रिसर्च और गूगल के एआई सह-वैज्ञानिक समान मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर को अपनाते हैं, जहां एक एजेंट डेटा पुनर्प्राप्त करता है, दूसरा इसके माध्यम से तर्क करता है, और तीसरा आउटपुट तैयार करता है। संक्षेप में, ये प्रणालियाँ पारंपरिक रूप से कनिष्ठ शोधकर्ताओं या विश्लेषकों द्वारा किए जाने वाले अधिकांश कार्यों को स्वचालित करती हैं – पढ़ना, लिंक करना और लिखना – केवल मशीन की गति से।
लेकिन AI-जनित शोध कितना विश्वसनीय और सटीक है?
कई जांचों से पता चला है कि अकादमिक पेपरों में अघोषित एआई-जनित पाठ में वृद्धि हुई है, जिससे साहित्यिक चोरी, कॉपीराइट उल्लंघन और इन कार्यों की समग्र विश्वसनीयता के बारे में चिंताएं बढ़ गई हैं।
नवंबर 2024 में, लुइसविले विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर और एकेडेम-एआई के संस्थापक एलेक्स ग्लिन ने लोकजनताओं में एआई-जनित सामग्री के 500 से अधिक संदिग्ध मामलों का विश्लेषण किया, जिनमें एल्सेवियर, स्प्रिंगर नेचर और विली द्वारा प्रकाशित सामग्री भी शामिल थी, और बाद में निष्कर्षों को साझा किया। arXiv.
सटीकता एक और बड़ी चिंता है. जीपीटी-आधारित उद्धरण उपकरण 20-30% की त्रुटि दर दिखाते हैं, और कोस्मोस के लगभग 20% निष्कर्ष कथित तौर पर अविश्वसनीय हैं। कॉसमॉस के निर्माता, सैम रॉड्रिक्स मानते हैं कि मॉडल अक्सर “सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण लेकिन वैज्ञानिक रूप से अप्रासंगिक परिणामों का पीछा करता है”। इस तरह की त्रुटियां पीछे हटने, मुकदमे या महंगी गलत कदम उठाने का कारण बन सकती हैं, खासकर जब व्यवसाय एआई-व्युत्पन्न निष्कर्षों का उपयोग करते हैं, जैसे कि बायोटेक कंपनियां दोषपूर्ण डेटा के आधार पर दवाएं डिजाइन करती हैं।
इसके अलावा, ऊपर उद्धृत दिसंबर 2024 के अध्ययन से पता चलता है कि एआई-सक्षम वैज्ञानिक अधिक शोधपत्र प्रकाशित करते हैं, लेकिन वे कम नए विचारों की खोज करते हैं, जो वैज्ञानिक जांच को कम करने का सुझाव देता है। पारदर्शिता, प्रशिक्षण और खुले डेटा के बिना, एआई एआई-संवर्धित और एआई-बहिष्कृत शोधकर्ताओं के बीच विभाजन को गहरा कर सकता है – समृद्ध प्रयोगशालाओं में नवाचार को केंद्रित करना और बोल्ड, मूल विज्ञान के बजाय दोहराव, वृद्धिशील खोजों की ओर ले जाना।
इन चिंताओं का समाधान कैसे किया जा रहा है?
एआई सहायता कर सकता है, लेकिन यह मानवीय विशेषज्ञता, निर्णय या जवाबदेही की जगह नहीं ले सकता। शोधकर्ताओं को अभी भी अपने क्षेत्रों के गहन ज्ञान और महत्वपूर्ण सोच कौशल की आवश्यकता है, खासकर जब से एआई मॉडल पुराने हो सकते हैं या बेतुकी त्रुटियों से ग्रस्त हो सकते हैं, जैसा कि एआई-जनित चूहे की छवि के मामले में देखा गया है जिसने अंतःविषय पत्रिका को शर्मिंदा किया है। कोशिका विकास और जीव विज्ञान में अग्रणी. मुख्य चुनौती गति, लागत और वैज्ञानिक विश्वसनीयता को संतुलित करना है। सीधे शब्दों में कहें तो, सबसे सटीक मॉडल हमेशा सबसे कुशल या किफायती नहीं होते हैं।
इस बीच, विश्वविद्यालय और प्रकाशक त्रुटियों को कम करने और अस्पष्ट क्षेत्रों को संबोधित करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश निर्धारित कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, बॉन्ड यूनिवर्सिटी अब कर्मचारियों और छात्रों के लिए माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट और एडोब फायरफ्लाई का समर्थन करती है, इस बात पर जोर देते हुए कि उपयोगकर्ता अपने द्वारा शामिल सभी एआई-जनरेटेड सामग्री के लिए नैतिक रूप से जिम्मेदार हैं। JAMA, अमेरिकी मेडिकल नेटवर्क, स्पष्ट रूप से कहता है कि AI उपकरण लेखकत्व के लिए योग्य नहीं हैं और शोधकर्ताओं को शिक्षित करने के लिए JAMA + AI साइट लॉन्च की है। स्प्रिंगनरनेचर और एल्सेवियर समान स्थिति रखते हैं: एआई उपकरण लेखन या डेटा विश्लेषण में सहायता कर सकते हैं, लेकिन लेखकों को उनके उपयोग का खुलासा करना होगा और पूर्ण जवाबदेही बनाए रखनी होगी।
संक्षेप में, जबकि एआई खोज में तेजी ला सकता है, मानवीय निरीक्षण अपरिहार्य रहता है क्योंकि केवल लोग ही यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि अनुसंधान विश्वसनीय, नैतिक और वास्तव में वैज्ञानिक बना रहे।
