tgoop.com/AgroBreeding_UU/2436
Last Update:
چکیده مقاله:
این مقاله با بررسی تجربیات پژوهشگرانی از مؤسسات مختلف در سراسر جهان به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه ابزارهای شناسایی هوش مصنوعی، که با هدف حفظ صداقت آکادمیک طراحی شده‌اند، ممکن است با اتهام ناعادلانه به پژوهشگران در مورد سرقت علمی، نتیجه معکوس بدهند. یافته‌های این مقاله نشان می‌دهد که نتایج مثبت کاذب این ابزارها به طور نامتناسبی افراد غیرانگلیسی‌زبان و پژوهشگرانی با سبک‌های نگارشی متمایز را هدف قرار می‌دهند. این موضوع باعث اتهامات بی‌اساسی می‌شود که می‌تواند آسیب جدی به مسیر حرفه‌ای آنها وارد کند.
@irbioinformatics
همچنین در این مقاله چندین مشکل اساسی در ابزارهای شناسایی هوش مصنوعی شناسایی شده است، از جمله تعصب‌های الگوریتمی، آسیب‌پذیری در برابر دست‌کاری، و عدم درک زمینه ای. این نواقص نه تنها اثربخشی این ابزارها را کاهش می‌دهد بلکه فضایی از اضطراب و بی‌اعتمادی را در میان جوامع دانشگاهی ایجاد می‌کند. در حالی که پژوهشگران متعهد به حفظ صداقت در نوشتار خود هستند، ابزارهای شناسایی هوش مصنوعی ممکن است با نتایج ناقص خود، اعتبار آنها را خدشه‌دار کرده و آنها را به اشتباه به تقلب یا فریب متهم کنند.
@irbioinformatics
این مقاله پیشنهاد می‌کند که مؤسسات باید دستورالعمل‌ها و محدودیت‌های واضحی برای استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای شناسایی آن در کارهای علمی تعیین کنند. همچنین، پژوهشگران باید شفاف باشند و اعلام کنند که چگونه هوش مصنوعی به فرایند نوشتار آنها کمک کرده است. اگرچه ابزارهای شناسایی هوش مصنوعی دارای ارزش هستند، اما به دلیل خطر نتایج مثبت کاذب و محدودیت‌های دیگر، باید با نگاه منتقدانه به آنها نگریست. در واقع، ابزارهای شناسایی هوش مصنوعی باید مکمل تصمیم‌گیری انسانی باشند، نه جایگزین آن. چنین رویکردی می‌تواند محیط آکادمیکی عادلانه‌تر ایجاد کند که نوآوری را با صداقتی که پژوهشگران برای آن تلاش می‌کنند، متعادل سازد.
BY انجمن علمی دانشجویی مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی
Share with your friend now:
tgoop.com/AgroBreeding_UU/2436