Trí tuệ nhân tạo (AI) thường được sử dụng để tóm tắt dữ liệu và cải thiện kỹ năng viết. Thay vì con người phải mất thời gian đọc và phân tích từng phần của một lượng lớn văn bản, thì các công cụ AI có thể thực hiện việc này một cách nhanh chóng và chính xác hơn, giúp tìm ra những xu hướng, quy luật lặp lại (các mẫu hình) ẩn chứa trong đó. Ngoài ra, các công cụ AI không chỉ giúp các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu và viết báo cáo, mà còn hỗ trợ họ giản lược những công trình phức tạp để phổ biến chúng đến với nhiều đối tượng độc giả. Những sản phẩm này có thể bao gồm các bản tóm tắt nghiên cứu, hoặc các bài viết khoa học phổ thông.
Chính vì mục tiêu đó, một nhóm nghiên cứu đến từ Đại học bang Mississippi đã phát triển một cơ sở dữ liệu tổng hợp các công cụ AI cho nghiên cứu khoa học xã hội.
Trong cơ sở dữ liệu này, nhóm nghiên cứu đã tổng hợp thông tin của từng công cụ và đánh giá tính hiệu quả của chúng cho việc tổng quan tài liệu, thu thập và phân tích dữ liệu, và chia sẻ kết quả nghiên cứu. Những thông tin về chi phí, đường dẫn đến công cụ AI, và các tiện ích mở rộng cho từng công cụ cũng được đề cập chi tiết.
Khi được hỏi về AI tạo sinh, nhiều nhà khoa học tỏ ra dè chừng hoặc lo ngại về việc nêu lên quan điểm cá nhân của mình. Trong một mẫu gồm giảng viên và sinh viên từ hơn 600 cơ sở, chỉ khoảng 22% giảng viên đại học nhận định rằng họ thường xuyên sử dụng các công cụ AI.
Từ việc phân tích những công trình nghiên cứu đồ sộ cho đến việc viết tổng hợp tài liệu và chia sẻ kết quả, AI có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu khoa học xã hội – bao gồm các nhà nghiên cứu tâm lý học, xã hội học và truyền thông – cũng như nhiều lĩnh vực khác khai thác tối đa dữ liệu của họ và trình bày nó cho một lượng lớn người tiếp cận.
Phân tích văn bản bằng AI
Nghiên cứu định tính thường bao gồm việc xem xét kỹ lưỡng các bản ghi chép hoặc văn bản để xác định các chủ đề và mẫu hình. Mặc dù loại nghiên cứu này có thể đưa ra những nhận định rất sâu sắc, nhưng cũng đòi hỏi nhiều công sức từ nhà nghiên cứu. Khả năng của các nền tảng AI trong việc sàng lọc các bộ dữ liệu lớn không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho các nhà nghiên cứu mà còn cho phép họ phân tích những dữ liệu mà trước đây không thể xử lý được do kích thước quá lớn. Cụ thể, AI có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu khoa học xã hội bằng cách xác định các chủ đề tiềm năng hoặc các chủ đề phổ biến trong dữ liệu văn bản lớn, sau đó các nhà khoa học có thể nghiên cứu sâu hơn bằng các phương pháp định tính.
Ví dụ, AI có thể phân tích 15 triệu bài đăng trên mạng xã hội để xác định các chủ đề liên quan đến cách mọi người đối phó với COVID-19. Những chủ đề này có thể cung cấp cho các nhà nghiên cứu cái nhìn sâu sắc về các xu hướng lớn hơn trong dữ liệu, cho phép chúng ta tinh chỉnh tiêu chí cho một phân tích định tính sâu hơn.
Các công cụ AI cũng có thể được sử dụng để điều chỉnh ngôn ngữ và cách lựa chọn từ ngữ của các nhà khoa học trong thiết kế nghiên cứu. Đặc biệt, AI có thể giảm thiên vị bằng cách cải thiện cách đặt câu hỏi trong các khảo sát hoặc tinh chỉnh từ khóa được sử dụng trong việc thu thập dữ liệu trên mạng xã hội.
Xác định những khoảng trống nghiên cứu
Một nhiệm vụ quan trọng khác trong nghiên cứu là rà soát các công trình nghiên cứu đi trước để xác định những khoảng trống nghiên cứu. Các ứng dụng AI được xây dựng trên các hệ thống có khả năng tổng hợp văn bản, giúp cho quá trình đánh giá tài liệu và viết lách trở nên hiệu quả hơn.
Nghiên cứu cho thấy rằng phản hồi từ con người đối với AI, chẳng hạn như cung cấp các ví dụ về logic đơn giản, có thể cải thiện đáng kể khả năng lập luận phức tạp của các công cụ này. Nếu hiểu triết lý này, chúng ta có thể liên tục chỉnh sửa hướng dẫn cho AI và tinh chỉnh khả năng của nó trong việc tìm kiếm tài liệu liên quan.
Tuy nhiên, các nhà khoa học xã hội phải cẩn thận với các nguồn giả mạo – một mối quan tâm lớn với AI tạo sinh. Điều cần thiết là phải xác minh bất kỳ nguồn nào mà các công cụ AI cung cấp để đảm bảo chúng đến từ các tạp chí được bình duyệt.
Chia sẻ kết quả nghiên cứu
Các công cụ AI có thể nhanh chóng tóm tắt kết quả nghiên cứu theo cách dễ hiểu cho người đọc bằng cách hỗ trợ viết blog, tạo infographic, và sản xuất các slide trình bày, thậm chí cả hình ảnh.
Cơ sở dữ liệu được giới thiệu trong bài viết này chứa các công cụ AI có thể giúp các nhà khoa học trình bày kết quả của họ trên mạng xã hội. Một công cụ đáng chú ý là BlogTweet. Công cụ AI miễn phí này cho phép người dùng sao chép và dán văn bản từ một bài báo như thế này để tạo ra các chuỗi tweet và bắt đầu các cuộc trò chuyện.
Lưu ý về chi phí của các công cụ AI
Hai phần ba các công cụ trong cơ sở dữ liệu có tính phí. Mặc dù mục tiêu chính của bài viết là xác định các công cụ hữu ích nhất cho các nhà khoa học xã hội, nhóm nghiên cứu cũng tìm kiếm các công cụ mã nguồn mở và đã chọn lọc danh sách gồm 85 công cụ miễn phí có thể hỗ trợ việc đánh giá tài liệu, viết lách, thu thập dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.
Trong phân tích về chi phí của các công cụ AI, nhóm nghiên cứu cũng phát hiện rằng nhiều công cụ cung cấp quyền truy cập ‘freemium’. Điều này có nghĩa là người dùng có thể trải nghiệm một số chức năng trong phạm vi giới hạn, và cần trả tiền nếu muốn tiếp tục sử dụng hoặc tiếp cận đến những chức năng thú vị hơn. Các phiên bản nâng cao hơn của công cụ có sẵn thông qua việc mua token hoặc các gói đăng ký.
Đối với một số công cụ, chi phí có thể bị ẩn hoặc không ngờ tới. Ví dụ, một số công cụ có vẻ miễn phí nhưng lại có giới hạn sử dụng, và người dùng có thể phát hiện rằng họ đã hết lượt hỏi miễn phí cho AI.
Tương lai của cơ sở dữ liệu
Kể từ khi phát hành Cơ sở Dữ liệu Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo cho Nghiên cứu Khoa học Xã hội vào ngày 5 tháng 10 năm 2023, nó đã được tải xuống hơn 400 lần tại 49 quốc gia. Trong cơ sở dữ liệu này, nhóm nghiên cứu đã tìm thấy 131 công cụ AI hữu ích cho việc đánh giá tài liệu, tóm tắt hoặc viết lách. Có tới 146 công cụ AI hữu ích cho việc thu thập hoặc phân tích dữ liệu, và 108 công cụ hữu ích cho việc phổ biến kết quả nghiên cứu.
Nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục cập nhật cơ sở dữ liệu và hy vọng rằng nó có thể hỗ trợ cộng đồng học thuật trong việc khám phá AI và tạo ra các cuộc thảo luận mới. Càng nhiều nhà khoa học xã hội sử dụng cơ sở dữ liệu này, họ càng có thể tiến tới sự đồng thuận về việc áp dụng các phương pháp tiếp cận đạo đức trong việc sử dụng AI trong nghiên cứu và phân tích.
Dịch từ University World News
