ИИ производит революцию в научном охвате: подкасты об исследованиях настолько реалистичны, что это вводит авторов в заблуждение

По данным Лёвенского университета в Бельгии, первое исследование с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ) для создания подкастов об исследованиях, опубликованных в научных статьях, показало, что результаты были настолько хороши, что половина авторов статей считали подкастеров людьми.

Это исследование было опубликовано в European Journal of Cardiovascular Nursing (EJCN) исследователями под руководством профессора Филиппа Мунса из Университета Лёвена. Исследователи использовали Google NotebookLM, пользовательский помощник-исследователь на основе искусственного интеллекта, созданный Google Labs, для создания подкастов, объясняющих исследования, недавно опубликованные в EJCN.

Профессор Мунс, который также представил результаты на конференции Ассоциации кардиологической медсестры и смежных профессий (ACNAP) в Софии Антиполис, Франция, сказал: «В сентябре 2024 года Google запустил новую функцию в NotebookLM, которая позволяет пользователям создавать подкасты, сгенерированные ИИ. Это заставило меня задуматься о том, как исследователи и издатели могли бы ее использовать».

«Когда я провел свой первый тест на одной из моих собственных статей, я был поражен ее высоким качеством и тем, насколько естественно она звучала. В тот момент я понял, что такая система может иметь потенциал для использования научными журналами для коммуникации», — говорит профессор, который также добавляет, что «конечно, качество и точность необходимо было оценить. Поэтому мы разработали это исследование, чтобы оценить ее потенциал».

Профессор Мунс, профессор медицинских наук и сестринского дела в Католическом университете Лувена и главный редактор EJCN, и его коллеги выбрали десять различных типов статей и связались с авторами, чтобы спросить, будут ли они участвовать в исследовании. Участникам не сообщили, что подкаст об их исследовании будет создан с использованием ИИ.

Исследователи отправили авторам подкасты, созданные с помощью ИИ, для оценки их вовлеченности, надежности и обнаружения ИИ. Затем они провели анкетирование (сгенерированное с помощью ChatGPT) и 30-минутное интервью через Microsoft Teams.

Таким образом, авторы сообщили, что подкасты излагали ключевые моменты их статей очень простыми и понятными словами, были хорошо структурированы, имели хороший баланс длины и глубины, и что докладчики были профессионалами; некоторые авторы даже предполагали, что докладчики имели сестринское или медицинское образование. Разговорное взаимодействие докладчиков было ценным активом.

Кроме того, большинство авторов заявили, что подкасты являются надежными источниками информации. Однако некоторые прокомментировали американский акцент и стиль, включая некоторое преувеличение результатов исследований с использованием таких слов, как «невероятный», «революционный» и «полностью». Они отметили, что были некоторые неточности и искажения, иногда отсутствовал контекст, неправильное использование медицинской терминологии и неправильное произношение медицинских терминов. Подкасты необходимо будет тщательно проверить на точность перед публикацией.

Все авторы заявили, что пациенты и широкая общественность будут наиболее подходящей целевой аудиторией для подкастов, в первую очередь из-за их тона и способности просто объяснять статьи. Однако некоторые отметили, что подкасты также могут быть полезны для медицинских работников, чтобы оставаться в курсе последних исследований, получать к ним более легкий доступ и повышать видимость оригинальных исследовательских статей.

Некоторые авторы предположили, что подкасты могут быть адаптированы для определенной аудитории на основе возраста, интересов или этнической принадлежности по мере развития и совершенствования технологий. В настоящее время невозможно изменить голоса или язык хостов ИИ, но эти функции, вероятно, будут включены в будущем.

Профессор Мунс комментирует: «Общая точность подкастов была удивительной. Поскольку мы только начинаем работать с этими типами подкастов, созданных ИИ, качество со временем улучшится, вероятно, в ближайшие месяцы. Другим важным аспектом является то, что эти подкасты, по-видимому, больше подходят для нетехнической аудитории, например, для широкой публики или пациентов».

Если бы ИИ мог генерировать подкасты, по мнению авторов, это было бы настоящим переломным моментом. Подкасты можно было бы создавать с минимальными усилиями, просто загрузив статью и, возможно, с небольшой помощью. Это могло бы стать устойчивой моделью для распространения сообщения среди тех, кто обычно не читает научные журналы.

Он предполагает, что эта технология позволит издателям, журналам и исследователям доносить науку до широкой общественности. Она не сделает подкастеров-людей лишними. Всегда будет рынок для подкастов, созданных людьми, вероятно, потому, что ИИ не может точно или адекватно охватить каждую тему. Я даже представляю, что будут гибридные подкасты, где подкастеры-люди и ИИ объединятся для разных частей эпизода.

Теперь исследователи планируют изучить дополнительные возможности этих подкастов для научной коммуникации, включая мнения пациентов и других представителей общественности.

Они также хотят исследовать, можно ли использовать подкасты, созданные с помощью ИИ, для сессий научных конференций. «Например, создание подкаста о содержании сессий конференции в качестве резюме для тех, кто не присутствовал и хотел бы получить обзор», — заключает профессор Мунс.