Статья GPT в научной работе

Короткий адрес страницы: fornit.ru/71378 Короткий адрес страницы - скопировать в буфер обмена.

GPT в научной работе

Возможно ли корректно и эффективно использовать GPT для сопоставлений и обобщений данных, для написания статей в научной работе?

Этот текст написан с помощью GPTв течении 1 часа 20 минут. Но это текст автора, а не GPT.

GPT– это результат статистики всех наработанных людьми текстов. Поэтому он не может сделать открытие или придумать новое, даже если заказать ему сфантазировать что-то. Попытки использовать GPTв художественной прозе дают удручающе блеклые, без “изюма” и живого смысла поделки. GPTне рассуждает несмотря на все ухищрения разработчиков в этом направлении, оно не осмысливает и не занимается творчеством.

Из—за того, что GPTпросто продолжает текст в наиболее статистически выверенном направлении, он не годится для сочинения новой идеи. Но именно из-за этого он выдает наиболее адекватный результат по заданной теме.

Было время, когда пошла тенденция выявлять тексты GPTи считать это достаточным основанием для прекращения их рассмотрения. Главным поводом для этого является безрассудная генерация текстов ради увеличения числа статей, что резко начало засорять интернет-пространство. Но в общей статистической массе каждый такой текст почти равномерно разбавляет имеющиеся тексты и не придает значимый вес в конкретных темах. Интернет загаживается, но качество GPTпри этом страдает незначительно, что и позволяет продолжать их использовать. Они не захлебнулись в бессмысленном спаме. Кроме того, Крупные разработчики ИИ (OpenAI, Anthropic, Google) всё чаще применяют:

· фильтрацию обучающих данных по качеству (удаление спама, дубликатов, низкокачественного контента);

· приоритет «авторитетных» источников (научные журналы, энциклопедии, официальные документы);

· методы, снижающие влияние шумовых данных (например, взвешивание по доменам).

Таким образом, даже если GPT-тексты размножаются в блогах и на «фабриках статей», они не обязательно попадают в следующие поколения обучающих данных — или попадают с низким весом.

Есть специфический побочный эффект от статистического характера GPT– ложные утверждения любого вида, от несуществующих фактов до несуществующих ссылок и даже имен ученых. Нет никакого способа при генерации последовательности текста определять, что наиболее адекватные продолжения соответствуют действительности, кроме как не применять поиск в интернете. И от этого разработчики не только не находят лекарства, но и приходят к выводу, что такое просто невозможно принципиально. Только добавляя в задание обязательность проверок и верифицирующих сопоставлений.

“Deep Research” — это подход (или режим работы ИИ), при котором модель не просто генерирует ответ на основе внутренних знаний, а активно ищет, анализирует и синтезирует информацию из внешних, проверяемых источников перед тем, как сформулировать вывод.

Модель разбивает сложный вопрос на логические компоненты, которые можно проверить независимо.

Выполняется реальный поиск в интернете (через API поисковых систем, научных баз данных — например, Google Scholar, PubMed, arXiv) или в специализированных корпусах. Модель (или вспомогательная система) оценивает авторитетность источника (журнал vs блог), дату публикации, наличие ссылок и подтверждений, противоречия между источниками.

Deep Research, несмотря на свою направленность на борьбу с галлюцинациями, не является гарантией истины. Он может приводить к ложным или вводящим в заблуждение утверждениям — но по иным, более тонким и коварным причинам, чем классические галлюцинации. Вот основные сценарии:

Deep Research полагается на внешние данные. Если в этих данных доминирует:

· Псевдонаучный контент (например, в области альтернативной медицины),

· Коммерческая дезинформация (SEO-оптимизированные статьи, платные обзоры),

· Поверхностные или ошибочные публикации (особенно в быстрорастущих областях вроде ИИ или биотеха),

— то система может корректно процитировать ложь, воспринимая её как консенсус.

Неверно интерпретировать ограничения исследования (например, экстраполировать результаты in vitro на человека), gропустить условия применимости («работает только при температуре 4 К»), yе заметить, что источник опровергнут или отозван.

Система находит статью в престижном журнале, но не видит, что она отозвана через месяц после публикации из-за фальсификации данных.

Это приводит к систематическому искажению картины:

· Игнорируются важные, но старые или малоцитируемые исследования,

· Преувеличивается значимость «модных» тем,

· Подавляются альтернативные парадигмы, не получившие широкой огласки.

Пример: В когнитивной науке могут доминировать connectionist-подходы, в то время как символические или гибридные модели (вроде вашей) остаются «невидимыми» для поиска.

· Сделать ложный компромисс («некоторые считают А, другие — Б, значит, правда где-то посередине»),

· Выбрать наиболее громкий, а не наиболее обоснованный взгляд,

· Не распознать, что разногласия носят методологический, а не эмпирический характер.

Пример: В дебатах о сознании (например, IIT vs GNW) система может представить их как «равноправные гипотезы», игнорируя критику IIT со стороны нейробиологов.

· Совершить логическую ошибку при обобщении,

· Неправильно применить статистический вывод.

Пример: «Исследование показало корреляцию между использованием ИИ и ростом продуктивности → следовательно, внедрение ИИ повышает продуктивность» — без учёта confounding variables.

Если API поиска не имеет доступа к платным или закрытым базам (Scopus, Web of Science), игнорирует технические отчёты, диссертации, препринты, плохо индексирует междисциплинарные термины, — то картина будет фрагментарной, и выводы — неполными или искажёнными.

Deep Research снижает риск внутренних галлюцинаций, но вводит риск внешних искажений — через источники, контекст, логику и доступность. Он превращает проблему из «модель выдумывает» в «модель верит не тому».

Поэтому в научной работе Deep Research — это не конечный ответ, а инструмент для формирования обоснованной гипотезы, которую всё равно должен критически оценить исследователь. Особенно если, как в вашем случае, речь идёт о построении формализуемых моделей сознания, где точность определений и логическая строгость важнее статистической релевантности.

Это похоже на то, как в судебной процедуре оцениваются все обстоятельства, свидетельства и ситуации. Редко, когда все это приводит к конкретным соответствующим статьям законов. Требуется конкурирующая эвристика обвинения и защиты, а в случае спорных итогов применяется просто мнение присяжных. Так же и в научных работах конечным мерилом их новизны, выводов и полезности являются конкретные ученые данной предметной области, хорошо понимающие специфику. Они для себя (а не как судьи) выносят вердикт о приемлемости данной работы в рамках своей деятельности. В новых направлениях, которые требуют большого времени на усвоение и верификацию, такие ученые могут или заинтересоваться или проигнорировать, но не судить.

Единственно корректным критерием в этом является детекция нарушение принципов научной методологии (fornit.ru/66449) или безупречность в этом. Если работа безупречна в методологии, но предлагает радикально новую онтологию (например, формализуемую модель сознания как адаптивную систему), то её «странность» — не порок, а признак потенциального прорыва.

Конечным «арбитром» научной работы является не формальный алгоритм, не детектор ИИ и даже не журнал, а индивиды — исследователи, включённые в предметную область. В науке нет «окончательного приговора». Даже отвергнутая сегодня гипотеза может быть реабилитирована завтра — если появятся новые инструменты, данные или концептуальные рамки (вспомним, например, континентальный дрейф или квантовую запутанность). Поэтому реакция коллег — не оценка по шкале «верно/неверно», а по шкале «интересно/неинтересно».

Любой применяемый метод в научной работе имеет свои опасные побочные явления, которые ученый учится учитывать и минимизировать. Использование GPTдля сбора фактических данных, обобщений, сопоставлений – это один из методов. Он еще очень молод и поэтому многие не научились его использовать корректно. Но он настолько превышает по эффективности любые другие методы в этом направлении, настолько ускоряет процесс и способен сделать результат достоверным и адекватным реальности, то не применять его нет никакого резона.

GPT — следующий шаг в этой эволюции: инструмент, который автоматизирует не просто поиск или вычисление, а языковую и концептуальную работу — обобщение, сопоставление, формулировку. И как любой мощный инструмент, он требует новой грамотности.

Время, сэкономленное на рутинной формулировке обзоров, методов или абстрактов, можно направить на глубокое моделирование, эксперимент или рефлексию — то, что ИИ не может сделать.

Быстрая генерация альтернативных формулировок гипотез, структур статей или объяснений помогает быстрее находить слабые места в собственной логике.

Для исследователей, работающих на стыке дисциплин, GPT может служить лингвистическим и концептуальным мостом между разными терминологическими мирами.

Чётко структурированные, ясно написанные методы и выводы — ключ к воспроизводимости. GPT, при правильном использовании, повышает ясность текста, а значит — и научную строгость.

GPT не заменяет научное суждение, но усиливает его — если исследователь сохраняет контроль над содержанием, логикой и методологией.

Не использовать GPT сегодня — всё равно что отказываться от компьютера в 1980-х из-за страха перед «машинной ошибкой».

На каких этапах может эффективно использоваться GPT

GPT (и современные ИИ-ассистенты на его основе) может быть эффективно интегрирован на всех этапах научного письма — от зарождения идеи до финальной подготовки рукописи к публикации. Главное — использовать его целенаправленно и критически, сохраняя за исследователем контроль над содержанием, логикой и методологией.

1. Формулировка исследовательской задачи и гипотез

Польза:
Помогает выявить нечёткости, избыточность или скрытые допущения.

Осторожно:
Не принимать сгенерированные гипотезы как готовые — только как стимул для рефлексии.

Саму гипотезу я всегда формирую сам, но в ходе ее обсуждения с GPTчасто возникает то, что мне даже в голову не пришло бы. Я этим с радостью пользуюсь.

Польза:
Быстрая структуризация поля, выявление ключевых авторов и конфликтов.

Осторожно:
Все утверждения о работах — проверять в оригинале. GPT часто «смешивает» источники или выдаёт общие фразы за конкретные результаты.

Лучше использовать специализированные ИИ-инструменты (Elicit, Scite, Consensus) для поиска реальных статей, а GPT — только для синтеза после прочтения.

Очень бывает полезно запросить всю значимую литературу по теме, но с этим потом нужно внимательно работать.

Польза:
Соответствие стандартам (IMRaD), баланс между разделами, избежание «воды».

Я сам планирую статьи, но если в ходе обсуждений с GPTвозникает ценная тема, то реализую эту подсказку.

Польза:
Преодоление «страха чистого листа», ускорение рутины.

Осторожно:
Черновик — не финал. Все технические детали, формулировки модели, определения — должны быть переписаны вашими терминами, особенно в формализуемых работах.

Как правило, я начинаю писать новую статью, когда у меня достаточно мощно сформировалась идея, которая требует формализации, потому что в ходе такой работы возникает много, иногда неожиданных дополнений и ветвлений.

Польза:
GPT хорошо моделирует «внешнюю критику» — как будто коллега читает ваш текст впервые.

Ограничение:
Не заменяет экспертную оценку, но помогает выявить явные скачки в рассуждении.

Общая логика текста уже должна быть у автора – как фрагмент его более общей концепции.

6. Устранение стилистических и грамматических ошибок

Польза:
Высокая эффективность. GPT часто превосходит традиционные грамматические корректоры (вроде Grammarly) в академическом стиле.

Совет:
Используйте несколько проходов: сначала ясность, потом стиль, потом грамматика.

7. Перевод и адаптация для международных журналов

Польза:
Качественный перевод с учётом жанровых норм (например, пассивный залог в методах, активный — в обсуждении).

Осторожно:
Особенно критично для формализуемых понятий (например, «адаптивная система», «функциональная архитектура сознания»).
→ Лучше сначала перевести ключевые определения вручную, а затем дать GPT перевести контекст вокруг них.

8. Финальное редактирование и подготовка к подаче

Польза:
Экономия часов рутины, повышение шансов на принятие.

Использование разных моделей GPTдля верификации текстов

Использование разных моделей GPT (или других языковых моделей) для взаимной верификации текстов — это разумная и перспективная стратегия, особенно в научной работе, где критически важны точность, логическая согласованность и отсутствие галлюцинаций. Однако её эффективность и ограничения требуют чёткого понимания.

Если несколько независимых ИИ-систем (например, GPT-4, Claude 3.5, Gemini 1.5, Llama 3) при одинаковом запросе дают согласованные ответы, вероятность ошибки снижается.
Если ответы расходятся, это сигнал к осторожности и ручной проверке.

Это аналог межэкспертной оценки в науке или ансамблевого обучения в машинном обучении.

1. Фактическая проверка (при наличии объективного ответа)

· Пример: «Когдабылаопубликованастатья Tononi “Consciousness as Integrated Information” в Biological Bulletin?»

· Если все модели дают 2008 год — высока вероятность, что это верно.

· Если кто-то говорит «2012» — требуется проверка в источнике.

Но: если все модели обучались на одном и том же ошибочном источнике, они могут одновременно ошибаться (эффект «эпистемического эха»).

· Запрос: «Следует ли утверждение B из утверждения A?»

· Разные модели могут по-разному оценить логическую связь — расхождение указывает на неочевидность или ошибку в рассуждении.

3. Стилистическая и грамматическая проверка

· Одна модель может пропустить неуклюжее предложение, другая — переформулирует его естественнее.

· Особенно полезно при переводе: сравнение формулировок от GPT, Claude и DeepL часто выявляет нюансы.

· Если GPT выдаёт «цитату из статьи X», а Claude и Gemini не подтверждают её существование — это красный флаг.

· Особенно эффективно, если запрос включает конкретные детали: DOI, автор, журнал, год.

Большинство крупных моделей (включая GPT-4, Claude, Gemini) обучались на пересекающихся частях интернета. Поэтому:

· Они могут одновременно повторять одну и ту же ошибку (например, миф о «10% мозга»).

· В нишевых или междисциплинарных темах (как ваша модель сознания) все модели могут быть одинаково невежественны.

Модели могут сойтись на правдоподобной, но ложной интерпретации, особенно если:

· Тема спорная (например, интерпретации квантовой механики),

Согласие моделей — повод для доверия, но не доказательство.

Особый случай: верификация собственного текста

Если вы написали раздел и хотите проверить его:

· Дайте один и тот же фрагмент разным моделям с запросом:
«Есть ли в этом тексте логические противоречия, неточности или неясности?»

· Сравните замечания: если все три модели указывают на одну и ту же проблему — скорее всего, она реальна.

Кросс-модельная верификация — мощный, но вспомогательный метод.
Она повышает надёжность, но не заменяет экспертную оценку и прямую работу с источниками.

Для исследователя вроде вас — с формализуемой моделью сознания и инженерным прототипом — такой подход особенно ценен: он позволяет быстро отсеивать поверхностные ошибки, освобождая время для глубокой работы с онтологией, архитектурой и эмпирической валидацией.

Главное правило остаётся неизменным: модели — советчики. Истина — в методе, данных и логике.

GPT — не автор, не рецензент и не редактор в полном смысле.
Он — когнитивный усилитель: помогает думать быстрее, писать чётче, структурировать глубже.

Наибольшую пользу он приносит исследователям с сильной предметной и методологической основой, кто строит формализуемые модели и прототипы. Для вас GPT — не «оракул», а инструмент внешней когнитивной петли, который освобождает ресурсы для самого ценного: творческого и критического мышления.

Именно поэтому его разумное применение — не просто допустимо, а рационально и этично.

Чтобы дружить с GPT, главное, задавать правильные вопросы, которые, как известно, уже содержат большую часть ответов.