انجام آزمایش‌های علمی با کمک هوش مصنوعی مولد

این نوآوری رادیکال، که توسط آزمایشگاه‌های تخصصی هوش مصنوعی جدید مانند OpenAI و Anthropic هدایت می‌شود و توسط «فناوری‌های بزرگ» سنتی مانند مایکروسافت و آمازون پشتیبانی مالی می‌شود، صرفاً یک شگفتی تئوریک نیست.

آزمایش‌های علمی توسط هوش مصنوعی مولد

ادغام هوش مصنوعی مولد در آزمایش‌های علمی فقط امیدوار کننده نیست. می‌تواند آزمایش آنلاین بازیگران متعدد، از محققان گرفته تا کارآفرینان و سیاست‌گذاران را به روش‌های مختلف و مقیاس‌پذیر متحول کند. نه تنها می توان آن را به راحتی در سازمان‌های مختلف مستقر کرد، بلکه آموزش علمی را دموکراتیک می‌کند و تفکر مبتنی بر شواهد و انتقادی را در سراسر جامعه پرورش می‌دهد.

در طراحی تجربی، LLM‌ها می‌توانند با ارزیابی ادبیات موجود، رویدادهای جاری و مشکلات اساسی در یک زمینه، فرضیه‌های جدیدی ایجاد کنند. آموزش گسترده آن‌ها به مدل‌ها امکان می‌دهد تا روش‌های مناسب را برای جداسازی روابط علی، مانند بازی‌های اقتصادی یا شبیه‌سازی‌های بازار، توصیه کنند.

علاوه بر این، آنها می‌توانند در تعیین حجم نمونه کمک کنند. اطمینان از استحکام آماری در حالی که دستورالعمل‌های واضح و مختصر ارائه می‌کنند که برای اطمینان از بالاترین ارزش آزمایش‌های علمی حیاتی است. هوش مصنوعی مولد همچنین می‌توانند انگلیسی ساده را به زبان‌های کدگذاری مختلف تبدیل کند، انتقال از طراحی به رابط کاری را آسان‌تر و اجازه می‌دهد آزمایش‌های علمی در تنظیمات مختلف اجرا شوند، که برای قابلیت اطمینان نتایج آزمایشی در جمعیت‌های مختلف قابل استفاده است.

در حین اجرا، LLM‌ها می‌توانند پشتیبانی آنی چت‌بات را به شرکت‌کنندگان ارائه دهند و از درک و انطباق اطمینان حاصل کنند. شواهد اخیر نشان می‌دهد که اعطای دسترسی انسان به دستیارهای چت مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری آنها را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. کمک‌های هوش مصنوعی به پشتیبانی انسانی اجازه می‌دهد تا پاسخ‌های سریع‌تر و با کیفیت‌تری را به مشتریان ارائه دهد.

این تکنیک را می‌توان به تحقیقات تجربی وارد کرد، جایی که شرکت کنندگان ممکن است نیاز به توضیح در مورد دستورالعمل‌ها یا سؤالات دیگری داشته باشند. همچنین علاوه بر خودکار کردن فرآیند جمع‌آوری داده‌ها از طریق دستیاران چت، خطر سوگیری آزمایشگر یا ویژگی‌های تقاضایی را که بر رفتار شرکت‌کننده تأثیر می‌گذارد، کاهش می‌دهد و در نتیجه ارزیابی مطمئن‌تری از سؤالات تحقیق انجام می‌شود.

در مرحله تجزیه و تحلیل داده‌ها، LLMها می‌توانند از تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی برای کشف متغیرهای جدید، مانند احساسات مشارکت‌کننده یا سطوح تعامل استفاده کنند. با توجه داده‌های جدید، استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) با گزارش‌های چت زنده از آزمایش‌ها می‌تواند بینش‌هایی را در مورد رفتار، عدم قطعیت و فرآیندهای شناختی شرکت‌کننده به دست آورد.

آنها می‌توانند پیش پردازش داده‌ها را خودکار کنند، آزمایش‌های آماری را انجام دهند، و تجسم‌سازی ایجاد کنند، که به محققان اجازه می‌دهد روی کارهای اساسی تمرکز کنند. در طول پردازش داده‌ها، مدل‌های زبان می‌توانند جزئیات مربوطه را از گزارش‌ها استخراج کنند، داده‌ها را در قالبی تحلیلی پسند سازماندهی کنند و هر ورودی ناقص یا گمشده را مدیریت کنند.

به طور خلاصه، در حالی که ادغام هوش مصنوعی در تحقیقات علمی نیازمند یک رویکرد محتاطانه برای کاهش خطراتی مانند تعصب و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی است، مزایای بالقوه آن بسیار چشمگیر است. LLM فرصتی منحصر به فرد برای تقطیر فرهنگ آزمایش‌های علمی در شرکت‌ها و به جای تکیه بر شهود، امکان تصمیم‌گیری سیستماتیک و مبتنی بر داده‌ها را می‌دهد که می‌تواند بهره‌وری کارگران را افزایش دهد.

هوش مصنوعی مولد ابزار ارزشمندی را برای انجام آزمایش‌های پربارتر، شفاف‌تر و مبتنی بر داده‌ها، بدون کاهش نقش اساسی خلاقیت و اختیار انسان، ارائه می‌کند. برای دسترسی کاربران ایرانی به هوش مصنوعی و استفاده از امکانات متنوع آن، اپلیکیشن زیگپ راه‌اندازی شد. زیگپ یک دستیار هوش مصنوعی است که می‌تواند به عنوان یک راهنما، همه‌جا و همیشه همراه شما باشد.

با استفاده از زیگپ می‌توان آموخت، سرگرم شد، محتوای جدی تولید کرد و در زمینه کار و امور روزمره از آن کمک گرفت. زیگپ با اتصال به موتور هوش مصنوعی ChatGPT و لئوناردو در حال حاضر و سایر دستیارهای هوش مصنوعی در آینده نزدیک، می‌خواهد تجربه‌ای آسان و خوشایند از هم‌زیستی با هوش مصنوعی را برای کاربران ایرانی فراهم کند.

دستیار هوش مصنوعی ایرانی Zigap با پشتیبانی همزمان از زبان‌های انگلیسی و فارسی، به کاربران در تولید انواع محتوا، یادگیری و آموزش، حل مسائل و رفع اشکالات کمک می‌کند.