Bản tin được tóm tắt Anh-Việt bởi nền tảng tạo trợ lý AI – KamiMind.
Nguồn: Jeffrey Brainard, “As scientists face a flood of papers, AI developers aim to help“, Science.org, 21/11/2023.
Bài báo trình bày về sự phát triển của các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc hỗ trợ các nhà khoa học tìm hiểu và tiếp cận với văn bản nghiên cứu khoa học. Các công cụ này sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT để tóm tắt, tổ chức thông tin, và nhấn mạnh các phần quan trọng trong các bài báo khoa học.
Mặc dù đóng góp của AI đầy hứa hẹn, nhưng các nhà nghiên cứu và người dùng vẫn gặp phải nhiều thách thức. Một số công cụ gặp khó khăn trong việc đánh giá và tóm tắt chính xác, đôi khi tạo ra thông tin sai lệch. Hơn nữa, hạn chế về quyền truy cập vào toàn văn bản của các bài báo là một vấn đề lớn, khiến cho việc phân tích nội dung và kết quả tìm kiếm bị hạn chế.
Các công ty xuất bản như Elsevier và Viện Allen cũng đang cố gắng sử dụng AI để tạo ra các công cụ hỗ trợ nghiên cứu, nhưng họ đang đối mặt với hạn chế về quyền truy cập vào phiên bản toàn văn của bài báo khoa học. Một số công cụ chỉ sử tóm tắt của các bài báo. Việc khai thác dữ liệu toàn văn sẽ đòi hỏi việc đàm phán với nhiều nhà xuất bản, và việc chuyển đổi định dạng văn bản để máy móc có thể hiểu được dễ dàng hơn cũng là một thách thức.
Mặc dù có những hạn chế, nhưng các nhà khoa học vẫn đang nỗ lực để phát triển các mô hình AI phức tạp hơn, giúp trích xuất thông tin phong phú từ văn bản nghiên cứu khoa học. Công việc này có thể giúp tìm ra thông tin hữu ích cho việc phát triển thuốc mới và cập nhật đánh giá hệ thống liên tục.
Tuy nhiên, việc sử dụng các công cụ AI hiện nay vẫn cần phải cẩn trọng và có sự đánh giá khách quan từ phía người dùng. Các LLM vẫn còn có nhiều hạn chế và có thể cung cấp thông tin sai lệch. Do đó, các nhà khoa học cần kiểm tra kỹ lưỡng kết quả mà các công cụ này cung cấp.
Tóm lại, dù AI hứa hẹn nhiều tiềm năng, việc sử dụng các công cụ này vẫn đang đối diện với nhiều thách thức, và người dùng cần tiếp tục giữ sự cảnh giác và đánh giá kỹ lưỡng kết quả mà chúng mang lại.
Bản tóm tắt tiếng Anh
The article discusses the emergence of artificial intelligence (AI) tools aimed at assisting scientists in navigating and understanding scientific literature. These tools, utilizing large language models (LLMs) like ChatGPT, aid in summarizing, organizing information, and highlighting crucial sections within research papers.
Despite the promising potential of AI, both researchers and users encounter numerous challenges. Some tools struggle with accurately assessing and summarizing content, occasionally generating misleading information. Additionally, limited access to full-text papers poses a significant hurdle, restricting thorough content analysis and search outcomes.
Companies like Elsevier and the Allen Institute are working on AI-powered tools to aid research but grapple with limitations regarding access to complete text content. Some tools rely solely on abstracts due to licensing agreements, while extracting full-text data necessitates negotiations with various publishers and standardizing text formats for machine understanding.
Despite these limitations, researchers persist in developing more advanced AIs capable of extracting richer information from scientific literature. These advanced systems could potentially aid in drug discovery and continuously update systematic reviews.
However, the current use of AI tools requires careful scrutiny and objective evaluation from users. LLMs still possess limitations and may generate inaccuracies, necessitating thorough cross-verification by scientists.
In essence, while AI holds significant promise for aiding scientific research, its current utilization faces challenges. Users must maintain vigilance and rigorously assess the outputs provided by these tools.