Revolutsioon uurimistöös: Ki muudab andmete analüüsi!

Revolutsioon uurimistöös: Ki muudab andmete analüüsi!

Berlin, Deutschland - empiirilised teadlased seisavad silmitsi väljakutsega kohaneda generatiivse AI -tehnoloogia kiire arenguga. See väljakutse nõuab kõikehõlmavat oskusteavet, praktilisi kogemusi, samuti metodoloogilisi peegeldusi ja kriitilisi vastuväiteid. Prof Uwe KrÄhnke meditsiinikoolist Berliinist, dr Thorsten Dresing ja dipl.-Päd. Thorsten PEHL (heli transkriptsioon) on välja töötanud hübriidse teksti tõlgendamise uuendusliku protseduuri, mis kasutab mitmeid dialoogiliselt integreeritud suuri keelemudeleid (LLM), et avada uusi võimalusi kvalitatiivses uurimistöös. Neid AI tehnilisi ja epistemoloogilisi aluseid käsitletakse praeguses väljaandes üksikasjalikult. Autorid arutavad oma uurimistöö metodoloogilisi ja eetilisi andmekaitse tagajärgi, mis avaldati avatud juurdepääsuna: hübriidne tõlgendus tekstipõhised andmed .

Selle uue metoodika eesmärk on kasutada generatiivset AI -tehnoloogiat metodoloogiliseks peegelduseks kvalitatiivses andmeanalüüsis. LLM -dega iteratiivse interaktsiooni kaudu saavad uurimispakkumised ja hüpoteesid kontrollida, täpsustada ja kinnitada. On oluline, et teadlased kontrollivad analüüsiprotsessi ja kindlustaksid seega metoodilised standardid. Oma uuringus määravad autorid ka, et kehtestatud põhimõtted, näiteks diskursiivne valideerimine, rööviv heuristika ja sensibiliseeriv kontseptsioon on hädavajalikud.

AI uuendused teaduses

Tehisintellekt on end teaduse revolutsioonilise jõuna kinnitanud, mis kiirendab ja lihtsustab uurimisprotsessi märkimisväärselt. Veebisaidil Ki-Echo , sõnul kasutavad teadlased AI-d tõhusaks töötlemiseks suuri andmeid ja saada uusi teadmisi. AI -tehnoloogiad tunnevad ära mustrid ja suhted, mis jäävad inimsilmale nähtamatuks ning võimaldavad kiiremat hüpoteesi teste ja täpsemaid ennustusi.

AI integreerimine pole mitte ainult uurimistöös vajalik, vaid lubab ka uusi avastusi. AI-põhised andmed analüüsib katsete kavandamist, rakendamist ja hindamist. See automatiseerib rutiinseid ülesandeid ja säästab ressursse. Samuti lubavad AI tööriistade õpilased paremat ülesannete ja kohtumiste korraldamist, mis optimeerib ajahaldust.

eetilised kaalutlused ja väljakutsed

Vaatamata paljudele eelistele, mida AI teadusuuringutes toob, on eetilisi kaalutlusi, mida ei tohiks eirata. Algoritmide läbipaistvus, andmekaitse ja vastutus otsuste eest on kesksed teemad, mida teadlased peavad AI -süsteemide rakendamisel arvesse võtma. Eksperdid hoiatavad ka süsteemide võimaliku eelarvamuse eest, mis rõhutab vastutustundliku andmete käitlemise vajadust.

AI -ga hübriidsete tõlgendustehnikate arendamine ja rakendamine näitab, et nende tehnoloogiate tulevik on teaduses paljutõotav. Teadlased peavad siiski õppima AI -d tõhusalt kasutama ja võtma arvesse sellega seotud eetilisi mõjusid. KrÄhnke, Dresingu ja PEHL -i töö on selles kontekstis eriti huvitav ning pakuvad olulisi impulsse kvalitatiivse uurimistöö edasiseks arenguks.

Lisateabe ja väljaande tervikliku teksti saamiseks Berlin.de/news-detail/ki-in-emem--forschung-zu-den-moegikatten-von--der--anal-aanaly-põhine detex/">"> "