2024 में प्रकाशित कम से कम 13 प्रतिशत अनुसंधान सार एक बड़े भाषा मॉडल से मदद ले सकते थे, क्योंकि इनमें इन एआई प्रणालियों द्वारा इष्ट होने के लिए देखे गए ‘शैली’ शब्दों को शामिल किया गया था, जो 2010 से 2024 तक प्रकाशित 15 मिलियन से अधिक बायोमेडिकल पेपरों के विश्लेषण का सुझाव देता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित, बड़े भाषा मॉडल को बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित किया जाता है और इसलिए, प्राकृतिक भाषा में मानव अनुरोधों का जवाब दे सकता है।
जर्मनी के टुबिंगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने कहा कि एआई मॉडल ने शैक्षणिक लेखन में इस्तेमाल की जाने वाली शब्दावली में भारी बदलाव का कारण बना है, जिसमें वैज्ञानिक लेखन में उनके प्रभाव के बारे में अटकलें आम हैं।
जर्नल साइंस में प्रकाशित अध्ययन से पता चला कि बड़े भाषा के मॉडल के उद्भव ने कुछ “शैलीगत शब्दों” के उपयोग में वृद्धि की है, जिसमें ‘डेल्वेस’, ‘शोकेसिंग’, ‘अंडरस्कोर्स’, ‘पोटेंशियल’, ‘फाइंडिंग्स’ और ‘क्रिटिकल’ शामिल हैं।
लेखकों ने समझाया कि 2023-2024 के दौरान उपयोग किए जाने वाले शब्दों में बदलाव “सामग्री से संबंधित संज्ञा” नहीं थे, बल्कि शैली-प्रभावित क्रियाओं और विशेषणों को जो बड़े भाषा मॉडल पसंद करते हैं।
विश्लेषण के लिए, शोधकर्ताओं ने अतिरिक्त मौतों का आकलन करने के लिए, COVID-19 महामारी के दौरान एक सार्वजनिक स्वास्थ्य दृष्टिकोण का उपयोग किया। विधि में महामारी के दौरान मौतों की तुलना उन लोगों के साथ शामिल है जो मृत्यु दर पर COVID-19 के प्रभाव का आकलन करते हैं।
इस विश्लेषण के लिए संशोधित दृष्टिकोण को शोधकर्ताओं द्वारा “अतिरिक्त शब्द” ढांचा कहा गया था।
निष्कर्षों से पता चलता है कि बायोमेडिकल अनुसंधान में वैज्ञानिक लेखन पर एआई मॉडल का एक “अभूतपूर्व प्रभाव”, “कोविड -19 महामारी जैसे प्रमुख विश्व घटनाओं के प्रभाव को पार करते हुए”।
लेखकों ने लिखा, “हम 2010 से 2024 तक 15 मिलियन से अधिक बायोमेडिकल एब्सट्रैक्ट्स में शब्दावली के परिवर्तनों का अध्ययन करते हैं, जो कि PubMed द्वारा अनुक्रमित हैं और दिखाते हैं कि कैसे (बड़ी भाषा मॉडल) की उपस्थिति ने कुछ शैली के शब्दों की आवृत्ति में अचानक वृद्धि की,” लेखकों ने लिखा।
PubMed एक खोज इंजन है जो दुनिया भर से प्रकाशित बायोमेडिकल और लाइफ साइंसेज साहित्य तक पहुंच प्रदान करता है।
टीम ने लिखा, “इस अतिरिक्त शब्द विश्लेषण से पता चलता है कि 2024 अमूर्त के कम से कम 13.5 प्रतिशत को (बड़े भाषा मॉडल) के साथ संसाधित किया गया था।”
उन्होंने कहा कि यह आंकड़ा कुछ मामलों में लगभग 40 प्रतिशत तक के विषयों, देशों और पत्रिकाओं में भिन्न पाया गया।
बायोमेडिकल अनुसंधान के कम्प्यूटेशनल क्षेत्रों में, लगभग 20 प्रतिशत अमूर्त में बड़े भाषा मॉडल का उपयोग शामिल था, जो शोधकर्ताओं ने कहा कि कंप्यूटर विज्ञान शोधकर्ताओं के कारण अधिक परिचित होने और प्रौद्योगिकी को अपनाने के इच्छुक होने के कारण हो सकता है।
लेखकों ने कहा कि गैर-अंग्रेजी बोलने वाले देशों में, एआई सिस्टम लेखकों को अंग्रेजी ग्रंथों को संपादित करने में मदद कर सकता है, जो उनके व्यापक उपयोग को सही ठहरा सकता है।
हालांकि, उन्होंने कहा कि प्रकाशन की समयसीमा जैसे कारक – जो कम्प्यूटेशनल क्षेत्रों में कम हैं, जिससे इन पत्रिकाओं में एआई के उपयोग का पता लगाने में सक्षम हो सकता है – इसे देखने की आवश्यकता होगी।
इसलिए, सभी क्षेत्रों और पत्रिकाओं में प्रकाशन चक्रों के एक जोड़े के बाद अध्ययन के परिणामों का पुनर्मूल्यांकन किया जा सकता है, जिसके लिए यहां इस्तेमाल किए गए तरीके मदद कर सकते हैं, टीम ने कहा।
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