Ahogyan azt az elmúlt években láthattuk, a generatív mesterséges intelligencia (MI) rohamosan terjed az egyetemi és kutatói környezetben, valójában ezáltal a kutatás és tanulás módszertana egy új szakaszba lépett, ahol a számítógépes rendszerek által nyújtott segítség egyre hangsúlyosabbá válik.
A generatív mesterséges intelligencia
A generatív MI lényege, hogy mintázatokat tanul az adatokból, és ezek alapján képes új tartalmat előállítani: legyen szó szövegről, képről vagy akár hangról. A felhasználó kérdései alapján a modell prediktálja a legvalószínűbb választ, de nem értelmezi a kérdést, nem érti a kontextust, és nem tudja ellenőrizni a választ. Ez a működés alapvetően különbözik az emberi gondolkodástól, ahol a kontextus, a kritikai elemzés és az értelmezés elengedhetetlen.
Mi a jó prompt, és miért fontos?
A prompt az az utasítás vagy kérdés, amit a mesterséges intelligenciának adunk – gyakorlatilag a kiindulópontja minden válasznak. Olyan, mint egy jól megfogalmazott kutatási kérdés: minél világosabban mondjuk el, mit szeretnénk, annál pontosabban kapjuk meg a választ. Egy jó promptra tekinthetünk úgy is, mint egy iránytűre: megmutatja a mesterséges intelligenciának, merre induljon el a gondolataink között.
A prompt lehet egyetlen szó („összefoglalás”), egy kérdés („magyarázd el, mi a generatív mesterséges intelligencia”), vagy akár egy összetett feladatleírás („írj egy 10 pontból álló vázlatot arról, hogyan befolyásolja a mesterséges intelligencia a tudományos publikálást”).A lényeg, hogy a mesterséges intelligencia nem „gondolkodik” emberként, kizárólag a promptból következteti ki a szándékunkat. Ezért a jó prompt nemcsak azt mondja meg, mit szeretnénk, hanem azt is, hogy hogyan és milyen kontextusban.
A jó prompt tehát:
- Konkrét: egyértelműen leírja, mit szeretnénk.
- Kontextust ad: kinek, miért, milyen célból készüljön a válasz.
- Kijelöli a korlátokat, elvárásokat: hogyan, milyen stílusban, terjedelemben, formában kérjük a választ.
- Lépéseket adhat, például: „először sorold fel a témákat, majd hasonlítsd össze őket”.
Ha túl kevés információt adunk, a modell találgatásra kényszerül; ha túl sok a zavaró adat, a válasz elveszítheti fókuszát. A promptolás technikája valójában annyit jelent, hogy nem csupán „megkérdezem, amit akarok”, hanem egy átgondolt stratégia mentén felépítem a kérdéseim rendszerét.
Milyen egyéb MI-eszközöket használhat egy kutató?
Míg a generatív MI (mint a ChatGPT) a kreatív gondolkodásban vagy a szövegalkotásban tud segíteni, számos specializált eszköz is létezik, amelyek a kutatói munkafolyamat egy-egy konkrét szakaszát támogathatják az ötleteléstől a szakirodalom megtalálásán és elemzésen át egészen a publikációk elkészítéséig.
Érdemes egyetlen modell vagy alkalmazás helyett ezek ökoszisztémáját megismerni és alkalmazni, amelyben az eszközök egymást kiegészítve támogatják a tudományos munkát.
Az olyan eszközök, mint a Consensus vagy az Elicit segítenek releváns tudományos források megtalálásában, a ResearchRabbit vagy a LitMaps pedig mindemellett hivatkozási hálók feltérképezésére és a cikkek közötti kapcsolatok megjelenítésére is képesek.
A Zotero vagy az EndNote referencia-menedzsment szoftverek, amelyek MI integrációikkal együtt segítenek az olvasott szakirodalom rendszerezésében, automatikus összegzések készítésében, és persze a hivatkozások kezelésében.
A Grammarly, a JenniAI, vagy a Paperpal eszközök segítenek a tudományos szövegek nyelvi finomításában, stilisztikai és nyelvhelyességi ellenőrzésében.
Forradalmi változások, vagy csak a kezdet?
Mindezekkel együtt még mindig sok a kérdőjel. Hogyan lehet megtalálni az egyensúlyt a prediktív MI és az emberi kritikai gondolkodás között? Hogyan biztosítható, hogy a válaszok megbízhatóak és a kutatási céloknak megfelelőek legyenek? Hogyan integráljuk a kiegészítő kutatási eszközöket a mindennapi munkába?
Érdemes kitartóan és tudatosan kísérletezni, tanulni, és a legjobb gyakorlatokat megosztani a közösséggel. Az MI nem helyettesít, hanem támogat – és aki megtanul jól „beszélni” a modellekkel, sokkal többet hozhat ki belőlük.
Ha az MI eszközöket tervezett stratégia mentén használjuk, vagyis világos, konkrét promptokat adunk, kontextust biztosítunk, és tudatosan kombináljuk a különböző eszközöket, rendkívül hatékonyan támogathatjuk tudományos munkánkat. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani, hogy ezek az eszközök ugyan inspirációt adhatnak, segíthetnek az adatok rendszerezésében és a publikációk szövegének finomításában, de nem képesek döntéseket hozni vagy vállalni a felelősséget a tartalomért. Ezért a kapott válaszokat mindig a saját kritikai gondolkodásunk tükrében értelmezzük.
Te milyen stratégiát követsz a világos és célzott promptok kialakításához?