Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zasięg naukowy: podcasty o badaniach tak realistyczne, że oszukują autorów

Według danych Uniwersytetu w Leuven w Belgii, pierwsze badanie wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji (AI) do generowania podcastów na temat badań opublikowanych w artykułach naukowych wykazało, że wyniki były tak dobre, że połowa autorów artykułów uważała, że ​​podcasterzy są ludźmi.

Badania te zostały opublikowane w European Journal of Cardiovascular Nursing (EJCN) przez badaczy pod przewodnictwem profesora Philipa Moonsa z University of Leuven. Naukowcy wykorzystali Google NotebookLM, niestandardowego asystenta badawczego AI stworzonego przez Google Labs, do tworzenia podcastów wyjaśniających badania niedawno opublikowane w EJCN.

Profesor Moons, który również przedstawił wyniki na konferencji Association of Cardiovascular Nursing and Allied Professions (ACNAP) w Sophia Antipolis we Francji, powiedział: „We wrześniu 2024 r. Google uruchomiło nową funkcję w NotebookLM, która umożliwia użytkownikom tworzenie podcastów generowanych przez AI. To skłoniło mnie do zastanowienia się, w jaki sposób badacze i wydawcy mogliby z niej korzystać”.

„Kiedy przeprowadziłem pierwszy test jednego z moich artykułów, byłem zdumiony jego wysoką jakością i tym, jak naturalnie brzmiał. W tym momencie zdałem sobie sprawę, że taki system mógłby mieć potencjał, by być wykorzystywany przez czasopisma naukowe do komunikacji” — mówi profesor, który dodaje również, że „oczywiście jakość i dokładność musiały zostać ocenione. Dlatego zaprojektowaliśmy to badanie, by ocenić jego potencjał”.

Profesor Moons, profesor nauk o zdrowiu i pielęgniarstwa na Katolickim Uniwersytecie w Louvain i redaktor naczelny EJCN, wraz ze współpracownikami wybrał dziesięć różnych typów artykułów i skontaktował się z autorami, aby zapytać, czy wezmą udział w badaniu. Uczestnicy nie zostali poinformowani, że podcast o ich badaniu zostanie wygenerowany przy użyciu AI.

Naukowcy wysłali podcasty wygenerowane przez AI do autorów, aby ocenić ich zaangażowanie, niezawodność i wykrywanie AI. Następnie przeprowadzili ankietę (wygenerowaną za pomocą ChatGPT) i 30-minutowy wywiad za pośrednictwem Microsoft Teams.

Autorzy poinformowali zatem, że podcasty uchwyciły kluczowe punkty ich artykułów w bardzo prostych i łatwych do zrozumienia terminach, były dobrze ustrukturyzowane, miały dobrą równowagę między długością a głębią, a prezenterzy byli profesjonalistami; niektórzy autorzy zakładali nawet, że mówcy mieli wykształcenie pielęgniarskie lub medyczne. Interakcja konwersacyjna prezenterów była cennym atutem.

Ponadto większość autorów stwierdziła, że ​​podcasty były wiarygodnymi źródłami informacji. Jednak niektórzy komentowali amerykański akcent i styl, w tym pewne wyolbrzymianie wyników badań poprzez użycie słów takich jak „niesamowity”, „rewolucyjny” i „całkowicie”. Zauważyli, że występowały pewne nieścisłości i przeinaczenia, czasami brak kontekstu, nieprawidłowe użycie terminologii medycznej i nieprawidłowa wymowa terminów medycznych. Podcasty musiałyby zostać dokładnie sprawdzone pod kątem dokładności przed publikacją.

Wszyscy autorzy stwierdzili, że pacjenci i ogół społeczeństwa będą najbardziej odpowiednią grupą docelową dla podcastów, przede wszystkim ze względu na ich ton i zdolność do prostego wyjaśniania artykułów. Jednak niektórzy zauważyli, że podcasty mogą być również przydatne dla pracowników służby zdrowia, aby być na bieżąco z najnowszymi badaniami, łatwiej do nich uzyskać dostęp i zwiększyć widoczność oryginalnych artykułów badawczych.

Niektórzy autorzy zasugerowali, że podcasty można dostosować do konkretnych odbiorców na podstawie wieku, zainteresowań lub pochodzenia etnicznego w miarę rozwoju i doskonalenia technologii. Obecnie nie można zmieniać głosów ani języka gospodarzy AI, ale te funkcje prawdopodobnie zostaną włączone w przyszłości.

Profesor Moons komentuje: „Ogólna dokładność podcastów była zaskakująca. Ponieważ dopiero zaczynamy z tego typu podcastami generowanymi przez AI, jakość poprawi się z czasem, prawdopodobnie w nadchodzących miesiącach. Innym ważnym aspektem jest to, że te podcasty wydają się być bardziej odpowiednie dla odbiorców nietechnicznych, na przykład dla ogółu społeczeństwa lub pacjentów”.

Gdyby AI mogła generować podcasty, zdaniem autorów, byłoby to prawdziwym przełomem. Podcasty można by tworzyć przy bardzo niewielkim wysiłku, po prostu przesyłając artykuł i być może z niewielką pomocą. To mógłby być zrównoważony model rozpowszechniania wiadomości wśród osób, które zazwyczaj nie czytają czasopism naukowych.

Sugeruje, że ta technologia pozwoli wydawcom, czasopismom i badaczom komunikować naukę szerokiej publiczności. Nie sprawi, że ludzcy podcasterzy staną się zbędni. Zawsze będzie rynek na podcasty tworzone przez ludzi, prawdopodobnie dlatego, że AI nie jest w stanie dokładnie lub odpowiednio zająć się każdym tematem. Wyobrażam sobie nawet, że będą hybrydowe podcasty, w których ludzcy podcasterzy i AI będą współpracować w różnych sekcjach odcinka.

Teraz naukowcy planują zbadać dalsze możliwości wykorzystania podcastów w komunikacji naukowej, w tym w celu umożliwienia udziału pacjentów i innych członków społeczeństwa.

Chcą również zbadać, czy możliwe byłoby wykorzystanie podcastów generowanych przez AI do sesji konferencji naukowych. „Na przykład stworzenie podcastu o treści sesji konferencyjnych jako podsumowania dla tych, którzy nie uczestniczyli i chcieliby uzyskać recenzję” – podsumowuje profesor Moons.