DeepScholar задуманий не як універсальний науковий помічник і не як “машина для написання статей”. У його основі лежить одна добре знайома кожному досліднику задача – підготовка огляду попередніх робіт. Система отримує назву та анотацію реальної наукової статті й намагається згенерувати розділ Related Work. Для цього вона самостійно запускає серію пошуків у відкритих академічних базах, відбирає релевантні публікації, оцінює їхню важливість і намагається зв’язати все це в осмислений текст із посиланнями.
Навіть стартовий екран DeepScholar багато про що говорить. Замість порожнього чату з типовим “запитайте що завгодно” користувача одразу спрямовують до конкретних дослідницьких завдань: допомога з related works, генерація огляду літератури, аналіз дослідницьких трендів. Жодних обіцянок миттєво “написати статтю за вас”.
Важливий момент – DeepScholar не просто “переказує” знайдене, все підряд, а намагається оцінити якість синтезу, чи охоплено ключові роботи в галузі, чи ці роботи справді важливі… Спробуйте згенерувати кілька звітів.
Як на мене, то поки що результати свідчать, що подібні системи ще далекі від якості людських оглядів. Але саме в цьому й цінність підходу – автори сервісу чесно показують межі можливостей свого ШІ-інструменту, а могли б це підло замаскувати під ефектну, але безплідну генерацію тексту.
DeepScholar гарно показує, що генШІ в науці має бути не заміною дослідника, а інструментом підтримки. Він може допомогти швидше зорієнтуватися в океані публікацій, не пропустити ключові роботи й зекономити час на рутинному пошуку.
Водночас рішення про те, які роботи справді важливі, як їх інтерпретувати і які висновки з цього робити, залишаються за людиною. Це не чорна скринька, якій треба повірити на слово, а складний фільтр і маленький помічник на перших етапах дослідження.
Немає коментарів:
Дописати коментар