Yeni kurulan Autoscience Enstitüsü, akademik araştırma makaleleri hazırlayan ilk AI sistemi, titiz bir çift kör hakim görüşü sürecini geçmek için tanıttı.
Carl’ın araştırma makaleleri, Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı (ICLR). Kritik olarak, bu başvurular asgari insan katılımı ile üretildi ve AI odaklı bilimsel keşif için yeni bir dönem müjdeledi.
İçindekiler
Carl ile tanışın: ‘Otomatik Araştırma Bilimcisi’
Carl, AI rolünde sadece bir araç olarak değil, akademik araştırmalarda aktif bir katılımcı olarak ileriye doğru bir sıçrama temsil ediyor. “Otomatik bir araştırma bilimcisi” olarak nitelendirilen Carl, akademik çalışmaları doğru bir şekilde ikramiye etmek, hipotez ve alıntı yapmak için doğal dil modellerini uygular.
En önemlisi, Carl yayınlanmış makaleleri sadece saniyeler içinde okuyabilir ve kavrayabilir. İnsan araştırmacılarından farklı olarak, sürekli çalışır, böylece araştırma döngülerini hızlandırır ve deney maliyetlerini azaltır.
Autoscience’a göre, Carl başarılı bir şekilde “yeni bilimsel hipotezleri yendi, deneyler tasarladı ve gerçekleştirdi ve atölyelerde hakem incelemesini geçen birden fazla akademik makale yazdı”.
Bu, AI’nın sadece insan araştırmalarını tamamlama potansiyelinin altını çizmektedir, aynı zamanda birçok yönden onu hız ve verimlilikte aşmaktadır.
Carl titiz bir işçidir, ancak insan katılımı hala hayati önem taşır
Carl’ın yüksek kaliteli akademik çalışma üretme yeteneği üç aşamalı bir süreç üzerine inşa edilmiştir:
- Fikir ve hipotez oluşumu: Mevcut araştırmalardan yararlanan Carl, potansiyel araştırma yönlerini tanımlar ve hipotezler üretir. İlgili literatürü derinlemesine anlaması, yapay zeka alanında yeni fikirler formüle etmesini sağlar.
- Deneme: Carl, detaylı rakamlarla kod yazar, hipotezleri test eder ve ortaya çıkan verileri görselleştirir. Yorulmaz işlemi yineleme sürelerini kısaltır ve gereksiz görevleri azaltır.
- Sunum: Son olarak, Carl bulgularını cilalı akademik makalelerde derler – veri görselleştirmeleri ve açıkça ifade edilen sonuçlarla tamamlanır.
Carl’ın yetenekleri onu büyük ölçüde bağımsız hale getirse de, iş akışında, insan katılımının hala hesaplama, biçimlendirme ve etik standartlara uyması gerektiği noktalar vardır:
- Yeşil aydınlatma Araştırma Adımları: Hesaplama kaynaklarını boşa harcamaktan kaçınmak için, insan gözden geçirenler Carl’ın sürecinin belirli aşamalarında “devam” veya “durdurma” sinyalleri sağlar. Bu rehber, Carl’ı projelere daha verimli bir şekilde yönlendirir, ancak araştırmanın kendisinin özelliklerini etkilemez.
- Alıntılar ve biçimlendirme: Otomobil ekibi, tüm referansların akademik standartları karşılamak için doğru bir şekilde belirtilmesini ve biçimlendirilmesini sağlar. Bu şu anda manuel bir adımdır, ancak araştırmanın yayın mekanının beklentileri ile uyumlu olmasını sağlar.
- API öncesi modellerde yardım: Carl zaman zaman otomatik erişilebilir API’lerden yoksun yeni Openai ve derin araştırma modellerine güvenir. Bu gibi durumlarda, kopyalama çekme çıktıları gibi manuel müdahaleler bu boşlukları kapatır. Autoscience, API’lerin kullanıma sunulduğunda bu görevlerin gelecekte tamamen otomatik olmasını beklemektedir.
Carl’ın ilk makalesi için, insan ekibi de “ilgili eserler” bölümünün oluşturulmasına ve dili hassaslaştırmaya yardımcı oldu. Ancak bu görevler, sonraki gönderimlerden önce uygulanan güncellemeleri takiben gereksizdir.
Akademik bütünlük için sıkı doğrulama süreci
Herhangi bir araştırma yapmadan önce, Autoscience ekibi, Carl’ın çalışmalarının en yüksek akademik bütünlük standartlarını karşılamasını sağlamak için titiz bir doğrulama süreci üstlendi:
- Tekrarlanabilirlik: Carl’ın kodunun her satırı gözden geçirildi ve tekrarlanabilirliği doğrulamak için deneyler yeniden çalıştırıldı. Bu, bulguların bilimsel olarak geçerli olmasını ve tesadüfi anomalilerden olmamasını sağlamıştır.
- Özgünlük Kontrolleri: Autoscience, Carl’ın fikirlerinin sahaya yeni katkılar olmasını ve mevcut yayınların yeniden şekillendirilmemesini sağlamak için kapsamlı yenilik değerlendirmeleri gerçekleştirdi.
- Harici doğrulama: MIT, Stanford Üniversitesi ve UC Berkeley gibi önde gelen akademik kurumlardan araştırmacıları içeren bir hackathon, Carl’ın araştırmasını bağımsız olarak doğruladı. Akademik normlara uyum sağlamak için daha fazla intihal ve atıf kontrolü yapıldı.
Yadsınamaz potansiyel, ancak daha büyük sorular doğuruyor
ICLR kadar saygın bir atölyede kabul etmek önemli bir kilometre taşıdır, ancak Autoscience bu kilometre taşının kıvılcım olabileceği daha büyük konuşmayı tanır. Carl’ın başarısı, AI’nın akademik ortamlarda rolü hakkında daha büyük felsefi ve lojistik sorular ortaya çıkarır.
Autoscience, “Nereden kaynaklandıklarına bakılmaksızın kamu bilgi tabanına meşru sonuçların eklenmesi gerektiğine inanıyoruz” dedi. “Araştırma akademik topluluk tarafından belirlenen bilimsel standartları karşılıyorsa, o zaman kim – ya da ne yarattı – otomatik diskalifiye olmaya yol açmamalıdır.”
“Bununla birlikte, şeffaf bilim için uygun ilişkilendirmenin gerekli olduğuna ve yalnızca AI sistemleri tarafından üretilen çalışmaların insanlar tarafından üretilenlerden ayırt edilebileceğine inanıyoruz.”
Carl gibi özerk AI araştırmacılarının yeniliği göz önüne alındığında, konferans organizatörleri, özellikle adil değerlendirme ve entelektüel atıf standartlarını sağlamak için ortaya çıkan bu paradigmayı açıklayan yeni yönergeler oluşturmak için zamana ihtiyaç duyabilirler. Şu anda gereksiz tartışmaları önlemek için Autoscience, bu çerçeveler tasarlanırken Carl’ın kağıtlarını ICLR atölyelerinden çekti.
İleride, Autoscience bu gelişen standartları şekillendirmeye katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Şirket, otonom araştırma sistemlerinden araştırma sunumlarını resmi olarak karşılamak için Neurips 2025’te özel bir atölye çalışması önermeyi planlıyor.
AI tarafından üretilen araştırmaları çevreleyen anlatı ortaya çıktıkça, Carl gibi sistemlerin sadece araçlar değil, bilgi arayışında ortak çalışanlar olduğu açıktır. Ancak bu sistemler tipik sınırları aştıkça, akademik topluluk, bütünlüğü, şeffaflığı ve uygun ilişkilendirmeyi korurken bu yeni paradigmayı tam olarak kucaklamak için uyum sağlamalıdır.
(Fotoğraf Rohit Tandon)
Ayrıca bakınız: You.com ARI: İşletmeler için Profesyonel Sınıf AI Araştırma Temsilcisi
Endüstri liderlerinden yapay zeka ve büyük veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, diğer önde gelen etkinliklerle birlikte toplanır. Akıllı Otomasyon Konferansı– Blockx– Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
Techforge tarafından desteklenen diğer yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
