Jak AI zmienia badania naukowe? Od hipotezy do publikacji z pomocą modeli LLM

Wprowadzenie: Rola dużych modeli językowych w nauce

W ostatnich latach sztuczna inteligencja, a w szczególności duże modele językowe (LLM – Large Language Models), zyskała istotne znaczenie w kontekście prowadzenia badań naukowych. Modele takie jak GPT czy ich nowsze warianty coraz częściej wspierają naukowców na różnych etapach procesu badawczego – od generowania pomysłów i formułowania hipotez, przez analizę danych, aż po finalną redakcję publikacji.

LLM potrafią przetwarzać i analizować ogromne ilości tekstu, wykrywając zależności, wzorce i sugestie, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Dzięki temu stają się narzędziem nie tylko do automatyzacji rutynowych zadań, ale również do pobudzania kreatywności i wspomagania myślenia krytycznego. Naukowcy korzystają z tych modeli w różnorodny sposób – jako asystentów wspierających przeszukiwanie literatury, pomocników w generowaniu potencjalnych pytań badawczych czy narzędzi do językowej obróbki tekstów naukowych.

Warto również zauważyć, że integracja LLM w badaniach naukowych przekracza klasyczne dyscypliny – wykorzystywane są w naukach przyrodniczych, społecznych, humanistycznych, a nawet w sztuce. Ich zastosowanie nie ogranicza się do języka – coraz częściej łączone są z innymi technologiami, takimi jak analiza danych, przetwarzanie obrazów czy modelowanie matematyczne, tworząc nowe, interdyscyplinarne środowisko pracy badawczej.

Choć wykorzystanie LLM w nauce rodzi wiele ekscytujących możliwości, niesie ze sobą również istotne pytania dotyczące odpowiedzialności, rzetelności i granic automatyzacji. Zrozumienie roli, jaką odgrywają te modele w nowoczesnym procesie badawczym, staje się więc kluczowe dla etycznego i skutecznego ich użycia.

Formułowanie hipotez z pomocą LLM

Formułowanie hipotez naukowych to kluczowy etap każdego procesu badawczego. Tradycyjnie opiera się na analizie literatury, wiedzy eksperckiej oraz intuicji badacza. Dzięki pojawieniu się dużych modeli językowych (Large Language Models – LLM), takich jak GPT, możliwe staje się jednak radykalne przyspieszenie i rozszerzenie tego procesu. W Cognity obserwujemy rosnące zainteresowanie tym zagadnieniem – zarówno na szkoleniach otwartych, jak i zamkniętych.

LLM oferują nowe sposoby generowania potencjalnych hipotez poprzez analizę ogromnych zbiorów informacji i identyfikowanie nieoczywistych korelacji. Modele te potrafią nie tylko streszczać literaturę naukową i wyciągać z niej kluczowe wnioski, ale także odpowiadać na pytania badawcze i proponować nowe kierunki eksploracji w oparciu o istniejące dane.

W praktyce oznacza to, że badacze mogą:

• korzystać z LLM do identyfikowania luk w literaturze i niewystarczająco zbadanych zagadnień,
• generować alternatywne wersje hipotez w celu dalszego ich testowania,
• zadawać pytania modelowi w języku naturalnym, aby zweryfikować, czy dana hipoteza znajduje potwierdzenie w istniejących źródłach,
• uzyskiwać sugestie dotyczące zmiennych zależnych i niezależnych na podstawie kontekstu danego problemu badawczego.

Choć LLM nie zastępują krytycznego myślenia i wiedzy merytorycznej badacza, stanowią cenne narzędzie wspierające kreatywność oraz pogłębioną analizę na etapie formułowania hipotez. Ich zastosowanie może prowadzić do bardziej innowacyjnych i interdyscyplinarnych podejść badawczych, które wcześniej mogły pozostać niezauważone.

Projektowanie badań wspierane przez modele językowe

Etap projektowania badań naukowych to kluczowy moment, w którym definiuje się metodologię, dobór narzędzi, plan zbierania danych oraz strukturę eksperymentalną. Duże modele językowe (LLM) zyskują w tym obszarze coraz większe znaczenie jako narzędzia wspomagające zarówno badaczy początkujących, jak i doświadczonych naukowców.

LLM mogą wspierać projektowanie badań poprzez:

• Generowanie przeglądów metodyk: Dostarczają aktualnych informacji o stosowanych podejściach badawczych w danej dziedzinie.
• Tworzenie schematów eksperymentalnych: Pomagają w konstrukcji logicznych planów badań, biorąc pod uwagę zmienne niezależne, zależne i kontrolne.
• Dobór narzędzi i technik pomiarowych: Proponują instrumenty i metody analityczne odpowiednie do założonych celów badawczych.
• Szacowanie mocy statystycznej: Wspomagają wstępne planowanie prób i wielkości próby na podstawie zamierzonego efektu.
• Symulowanie scenariuszy badawczych: Generują hipotetyczne dane lub sytuacje badawcze w celu przetestowania konstrukcji badania.

Poniższa tabela ilustruje wybrane zastosowania LLM w kontekście projektowania badań:

W ramach interakcji z LLM możliwe jest także tworzenie fragmentów kodu pomocnych w realizacji planu badawczego, np. losowania próby czy przygotowania struktury bazy danych. Przykład wykorzystania modelu do wygenerowania kodu:

# Przykładowy kod w Pythonie do losowego doboru próby
import random
participants = ['ID001', 'ID002', 'ID003', 'ID004', 'ID005']
sample = random.sample(participants, 3)
print(sample)

Choć LLM nie zastępują wiedzy eksperckiej ani nadzoru metodologicznego, ich wykorzystanie może znacząco przyspieszyć i usprawnić proces projektowania badań przez dostarczanie kontekstowych sugestii i wsparcia analitycznego. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy w tym obszarze mogą rozważyć udział w Kursie Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models, który kompleksowo omawia zastosowania LLM w praktyce badawczej.

Analiza danych i interpretacja wyników

Współczesne badania naukowe generują ogromne ilości danych – od wyników eksperymentów laboratoryjnych, przez dane obserwacyjne, po zbiory danych z czujników i urządzeń cyfrowych. W tym kontekście duże modele językowe (LLM, ang. Large Language Models) stają się nieocenionym narzędziem wspomagającym analizę danych oraz interpretację wyników. W odróżnieniu od klasycznych narzędzi statystycznych czy środowisk analitycznych, modele LLM oferują bardziej elastyczne podejście do eksploracji danych, identyfikowania zależności i wspomagania wnioskowania. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Rola LLM w analizie danych

• Wspomagane kodowanie: Modele językowe mogą generować i poprawiać kod analityczny w językach takich jak Python, R czy SQL, co znacząco przyspiesza analizę statystyczną oraz eksploracyjną.
• Opis i podsumowanie danych: LLM potrafią automatycznie wygenerować narracje opisujące dane – ich rozkład, wartości odstające, trendy czasowe czy związki korelacyjne.
• Sugestie analiz: Na podstawie opisu danych i kontekstu badania, modele mogą proponować odpowiednie techniki analityczne, np. regresję, analizę skupień czy testy statystyczne.

Interpretacja wyników z pomocą LLM

Po przeprowadzeniu analizy, równie istotnym etapem jest interpretacja wyników. LLM wspomagają ten proces, oferując wyjaśnienia wyników statystycznych, interpretacje modeli predykcyjnych oraz pomoc w przekładaniu wyników na język zrozumiały dla odbiorców spoza danej dziedziny.

Przykład zastosowania:

# Prompt dla LLM:
"Mam dane z badania poziomu stresu wśród studentów. Zawierają kolumny: wiek, płeć, liczba godzin snu, poziom stresu (0-100). Jakie analizy mogę wykonać i co mogę z nich wywnioskować?"

# Możliwa odpowiedź modelu:
"Możesz przeprowadzić analizę regresji liniowej, aby sprawdzić wpływ liczby godzin snu na poziom stresu. Również analiza wariancji (ANOVA) pozwoli Ci ocenić różnice między płciami. Jeśli potrzebujesz, mogę wygenerować kod w Pythonie."

Dzięki zaawansowanym możliwościom rozumienia języka naturalnego oraz kontekstu badawczego, LLM umożliwiają nie tylko przyspieszenie analiz, ale także ich ułatwienie dla osób z ograniczonym zapleczem w programowaniu czy statystyce.

Automatyzacja i wspomaganie pisania publikacji naukowych

Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT, odgrywają coraz większą rolę w procesie pisania publikacji naukowych. Ich zastosowanie obejmuje zarówno wsparcie merytoryczne, jak i techniczne aspekty redakcyjne, umożliwiając badaczom szybsze i bardziej efektywne tworzenie wysokiej jakości tekstów naukowych.

Współczesne LLM potrafią generować spójne, formalne fragmenty tekstu, dopasowane do stylu charakterystycznego dla określonego czasopisma naukowego, a także pomagać w poprawie gramatyki, przejrzystości oraz logiki argumentacji. Co więcej, modele te mogą również sugerować strukturę artykułu, proponować tytuły, streszczenia czy nawet automatycznie tworzyć podsumowania literatury na podstawie dostarczonych źródeł.

W poniższej tabeli zestawiono wybrane funkcje wspierające pisanie publikacji naukowych z wykorzystaniem LLM:

Takie funkcje znacząco skracają czas potrzebny na przygotowanie manuskryptu, szczególnie dla badaczy publikujących w języku obcym. Poniżej prosty przykład użycia LLM w celu wygenerowania streszczenia na podstawie tekstu źródłowego:

prompt = "Streszcz poniższy tekst w maksymalnie 100 słowach:\n" + pełny_tekst_artykułu
response = llm.generate(prompt)
print(response)

Choć modele generatywne nie zastępują krytycznego myślenia badacza, stanowią potężne narzędzie wspomagające każdy etap pracy nad publikacją – od pierwszego szkicu po końcową redakcję i formatowanie. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak wykorzystać potencjał LLM w praktyce, sprawdź Kurs RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Praktyczne zastosowania: studia przypadków z różnych dziedzin

Duże modele językowe (LLM) znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach nauki, od nauk przyrodniczych, przez medycynę, aż po nauki humanistyczne. Ich elastyczność i zdolność do analizy złożonych danych tekstowych sprawiają, że stają się one coraz częściej integralną częścią procesu badawczego. Poniżej przedstawiono wybrane przykłady wykorzystania LLM w różnych obszarach badawczych.

Dzięki zastosowaniu LLM możliwe staje się przetwarzanie dużych ilości danych tekstowych w sposób szybki i zautomatyzowany. Przykładowo, w badaniach nad językiem naturalnym modele te są wykorzystywane do klasyfikacji emocji, rozpoznawania sarkazmu czy detekcji zmian znaczeniowych w czasie.

Poniżej znajduje się uproszczony przykład kodu w Pythonie wykorzystujący interfejs API do streszczenia artykułu naukowego:

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Streść poniższy artykuł w 5 zdaniach."},
        {"role": "user", "content": article_text}
    ]
)

summary = response['choices'][0]['message']['content']
print(summary)

W wielu przypadkach LLM służą też jako interaktywne narzędzia wspierające naukowców w eksploracji literatury, przygotowaniu wstępnych koncepcji badawczych czy nawet testowaniu alternatywnych interpretacji danych. Dzięki temu badacze zyskują wsparcie na różnych etapach pracy naukowej, zwiększając efektywność i otwierając nowe możliwości badawcze.

Ograniczenia i wyzwania związane z wykorzystaniem LLM w badaniach

Choć duże modele językowe (LLM) otwierają nowe możliwości dla badaczy, ich integracja z nauką wiąże się z licznymi ograniczeniami i wyzwaniami. Zrozumienie tych barier jest kluczowe dla ich świadomego i odpowiedzialnego wykorzystania w procesie badawczym.

• Brak zrozumienia kontekstu naukowego: LLM generują tekst na podstawie wzorców statystycznych, a nie głębokiego rozumienia treści. Może to prowadzić do błędnych wniosków lub sugestii, które nie mają solidnego oparcia w literaturze i metodologii naukowej.
• Halucynacje i fałszywe informacje: Modele językowe mogą tworzyć przekonujące, lecz nieprawdziwe odpowiedzi, w tym cytowania nieistniejących prac czy błędne interpretacje danych. To ryzyko staje się szczególnie istotne, gdy LLM są wykorzystywane w krytycznych etapach badań.
• Brak transparentności działania: Decyzje podejmowane przez LLM są trudne do prześledzenia. Ich funkcjonowanie jako tzw. "czarnych skrzynek" utrudnia analizę, dlaczego dany wniosek został wygenerowany, co może być problematyczne w środowisku naukowym opartym na weryfikowalności i replikowalności.
• Ryzyko powielania błędów i uprzedzeń: Modele uczą się na podstawie dostępnych danych, które mogą zawierać błędy, stereotypy lub przestarzałe informacje. W rezultacie mogą nieświadomie utrwalać nieścisłości lub nierówności obecne w dotychczasowej literaturze.
• Zagadnienia etyczne i odpowiedzialność: Kwestie autorstwa, praw własności intelektualnej oraz odpowiedzialności za wygenerowane treści naukowe stają się coraz bardziej złożone. Ustalenie, w jakim stopniu rezultat pracy jest wynikiem twórczości człowieka, a w jakim działania modelu, pozostaje wyzwaniem.
• Ograniczenia językowe i kulturowe: LLM mogą faworyzować treści w języku angielskim oraz dominujące narracje kulturowe, co prowadzi do marginalizacji innych perspektyw i ogranicza różnorodność w badaniach.

W obliczu tych wyzwań kluczowe staje się rozwijanie kompetencji krytycznego korzystania z LLM przez naukowców, jak również tworzenie ram regulacyjnych i standardów, które zapewnią odpowiedzialne wykorzystanie tych technologii w środowisku akademickim.

Przyszłość integracji LLM w procesie badawczym

Rozwój dużych modeli językowych (LLM) zapowiada rewolucyjne zmiany w sposobie prowadzenia badań naukowych. W miarę jak technologia ta dojrzewa, rośnie jej potencjał do automatyzacji, przyspieszania i wzbogacania kolejnych etapów pracy badawczej — od pomysłu aż po komunikację wyników.

W przyszłości możemy spodziewać się coraz głębszej integracji LLM z narzędziami naukowymi i platformami do zarządzania projektem, co umożliwi bardziej spójną i efektywną współpracę między naukowcami oraz maszynami. Modele te będą nie tylko wspierać analizę literatury czy redakcję tekstów, ale również pomagać w generowaniu nowych hipotez, sugerowaniu optymalnych metod badawczych czy identyfikowaniu potencjalnych błędów i nieścisłości w danych i wnioskach.

W dłuższej perspektywie możemy także obserwować rozwój wyspecjalizowanych LLM, dostosowanych do konkretnych dziedzin nauki, które będą uwzględniały specyfikę języka, metodologii oraz standardów publikacyjnych charakterystycznych dla danej dyscypliny. Dzięki temu możliwe będzie dalsze zwiększenie precyzji i użyteczności tych modeli w codziennej pracy badawczej.

Postępująca integracja LLM z praktyką naukową stawia jednak również istotne pytania etyczne, związane m.in. z transparentnością, odpowiedzialnością za wyniki oraz potencjalnym wpływem na sposób oceniania pracy naukowców. Zrozumienie i odpowiednie zarządzanie tymi wyzwaniami będzie kluczowe dla zrównoważonego rozwoju tej technologii w środowisku akademickim. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Artykuł 4 a etyka AI – jak zapewnić odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji 16 października 2025

Czym różni się Artykuł 4 od pozostałych części AI Act – przegląd struktury aktu 14 października 2025