Prace naukowe pisane przez sztuczną inteligencję. Oszustwo, czy szansa

• Authors: Filip Nalaskowski

Abstracts

PL

Stoimy u progu rewolucji w nauce. Możliwe że już w najbliższym czasie piśmiennictwo naukowe jakie znamy przejdzie gwałtowną zmianę, wszystko za sprawą modelu językowego ChatGPT 3.5. Pojawienie się tego narzędzia na rynku technologicznym w listopadzie 2022 roku wywołało ogromne poruszenie, nie tylko wśród użytkowników Internetu ale także w świecie akademickim. Okazało się że czat ma potencjał generowania zupełnie nowych, unikalnych tekstów naukowych. W ślad za ChatGPT pojawiły się i pojawiają, podobne narzędzia autorstwa gigantów technologicznych. W związku z powyższym środowisku naukowe ma tylko krótką chwilę aby spróbować odpowiedzieć sobie na następujące pytania: czy teksty generowane tym sposobem mają faktyczną wartość naukową, czy stosowanie ich przez badaczy jest etyczne, jak regulować prawa autorskie dotyczące użycia AI, jakie są potencjalne możliwości sztucznej inteligencji w zakresie pisania prac naukowych. Wskazane wątki są przedmiotem refleksji w przedstawionym tekście.

Keywords

PL

sztuczna inteligencja; AI; ChatGPT; artykuły naukowe; prawa autorskie; etyka

• Publisher: Wydawnictwo Naukowe Chrześcijańskiej Akademii Teologicznej w Warszawie
• Journal: Studia z Teorii Wychowania
• Year: 2023
• Volume: XIV(1(42))
• Pages: 165-180

Dates

published

2023

Contributors

author

Filip Nalaskowski

• Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

References

• Blum, S. D. (2009). Academic integrity and student plagiarism: A question of education, not ethics. Chronicle of Higher Education.
• Buczek, J. (2021). Sztuczna inteligencja a kreatywność w pracy naukowej. Postępy Technologii Przetwarzania Informacji, 1(1).
• Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639).
• Gualandi, M. L., Gattiglia, G., Anichini, F. (2021). An Open System for Collection and Automatic Recognition of Pottery through Neural Network Algorithms. Heritage, 4(1). https://doi.org/10.3390/heritage4010008
• Hristov, K. (2016). Artificial intelligence and the copyright dilemma. Idea, 57.
• Ihalainen, J. (2018). Computer creativity: Artificial intelligence and copyright. Journal of Intellectual Property Law & Practice, 13(9).
• Ke, Q., Ouyang, W., Cheng, J., Sun, Y. (2017). Multi-scale structured networks for high-performance image classification. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
• LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553).
• Łupicka, E., & Kacprzak, M. (2020). Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach naukowych–aspekty etyczne i praktyczne. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego We Wrocławiu, 635.
• Margoni, T. (2018). Artificial Intelligence, Machine learning and EU copyright law: Who owns AI? Machine Learning and EU Copyright Law: Who Owns AI.
• Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural networks, 61.
• Vayena, E., Blasimme, A., & Cohen, I. G. (2018). Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLOS Medicine, 15(11), e1002689.
• Nevet, J. (2023). Microsoft announces new A.I.-powered Bing homepage that you can chat with. https://www.cnbc.com/2023/02/07/microsoft-open-ai-chatgpt-event-2023-live-updates.html - dostęp 9.02.2023
• Hu, K. (2023). ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note. https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/ - dostęp 3.02.2023

Identifiers

DOI

10.5604/01.3001.0016.3431

Biblioteka Nauki

36397752