Cyfrowi badacze: jak używać AI w badaniach?

Ten artykuł przeczytasz w 9 minut.

Sztuczna inteligencja wkracza do laboratoriów, uczelni i instytutów badawczych z przytupem. Dla wielu badaczy staje się nie tylko technologicznym gadżetem, ale realnym wsparciem w analizie danych, pisaniu tekstów czy planowaniu eksperymentów. AI nie wyręcza w myśleniu, ale zdecydowanie przyspiesza i ułatwia pracę. Sprawdź, w których momentach procesu badawczego może Ci pomóc i gdzie warto zachować czujność.

Jak sztuczna inteligencja wspiera badaczy?

Użycie AI wśród pracowników badawczych staje się coraz bardziej powszechne. Jak wynika m.in. z publikacji PARP na ten temat, sztuczna inteligencja może się okazać przydatna w wielu obszarach pracy badawczej:

1. Automatyzacja analizy danych jakościowych

Generatywna AI wspiera badaczy w analizie dużych zbiorów danych jakościowych, takich jak wywiady, odpowiedzi ankietowe czy raporty. Modele potrafią szybko identyfikować powtarzające się tematy i wątki, proponować kategorie kodowania oraz podsumowywać obszerne dokumenty. Skraca to czas analizy, odciąża zespół badawczy i zwiększa obiektywność interpretacji.

2. Wsparcie w tworzeniu opisu przedmiotu zamówienia (OPZ)

AI może generować wstępne wersje dokumentów przetargowych (np. OPZ dla usług ewaluacyjnych). Przydaje się zwłaszcza w instytucjach publicznych, gdzie jakość dokumentacji ma wpływ na skuteczność zamówień. Wygenerowany szkic można łatwo doprecyzować ręcznie.

3. Generowanie pomysłów i projektowanie badań

AI wspiera kreatywną fazę badań: podpowiada tematy, wykrywa luki w literaturze i sugeruje hipotezy. Potrafi zauważyć wzory i zależności, które umykają człowiekowi – otwierając drogę do świeżych, często nieoczywistych kierunków badawczych.

4. Przeglądy literatury i źródeł

Sztuczna inteligencja pomaga w przeszukiwaniu i analizie literatury – od publikacji naukowych po raporty publiczne. Potrafi tworzyć streszczenia, porównywać źródła i wskazywać kierunki do dalszych badań. Dzięki temu przeglądy są bardziej systematyczne, a ryzyko przeoczenia ważnych informacji – mniejsze.

5. Analizy ilościowe i statystyczne

AI wspiera kodowanie danych, przygotowywanie zbiorów, generowanie kodu (np. w R lub Pythonie), a także wizualizacje, testy i interpretacje wyników. To świetne narzędzie dla zespołów bez silnego zaplecza analitycznego – pozwala szybciej przejść od danych do wniosków.

6. Analizy sieciowe (network analysis)

Modele AI mogą identyfikować powiązania między instytucjami, osobami, projektami czy dokumentami. Wskazują kluczowe węzły, zależności i „dziury” w sieci współpracy. Podkreśla się też wagę łączenia danych laboratoryjnych, eksperymentów symulacyjnych, literatury naukowej i patentów. Zarządzanie tzw. ciemnymi danymi oraz tworzenie bazy wiedzy z różnych zespołów przyspiesza wprowadzanie innowacji, zwłaszcza w chemii i farmacji. To świetne narzędzie do ewaluacji systemowej i analizy środowisk naukowych lub projektowych.

7. Tworzenie materiałów promocyjnych i popularyzacja

AI może tworzyć wykresy, infografiki, slajdy i streszczenia, dostosowane do różnych grup odbiorców. Dzięki temu badania łatwiej trafiają do decydentów, mediów czy obywateli. AI może też wspierać zgodność ze standardami etycznymi, np. w oznaczaniu automatycznie generowanych treści.

8. Redakcja, korekta i wsparcie publikacyjne

Sztuczna inteligencja poprawia styl pisania, gramatykę i strukturę zdań, a także pomaga pisać streszczenia i abstrakty. Wspiera zgodność z wymaganiami redakcyjnymi i może wykrywać plagiaty.

9. Skalowalność i produktywność naukowa

Analiza prawie 68 milionów publikacji pokazuje, że naukowcy korzystający z AI publikują średnio o ponad 67% więcej i otrzymują trzy razy więcej cytowań. Ale uwaga – AI może też skłaniać do badań w „łatwiejszych” dziedzinach, co zawęża pole eksploracji.

10. Eksperymenty i symulacje

AI wspiera planowanie eksperymentów, optymalizuje ich przebieg i przewiduje wyniki. Potrafi zasugerować hipotezy bez konieczności przeprowadzania każdej próby – co oszczędza czas, budżet i energię.

11. Nauki przyrodnicze i medycyna

AI analizuje ogromne ilości danych biologicznych i medycznych, np. do klasyfikacji komórek, prognozowania efektów leczenia czy wykrywania mutacji.
Dzięki AlphaFold udało się przewidzieć trójwymiarową strukturę białek na podstawie sekwencji aminokwasów – rozwiązując problem trwający pół wieku.
Zautomatyzowane systemy AI (np. Insilico Medicine) skracają czas projektowania leków z lat do tygodni, co zaowocowało nowymi patentami i firmami biotechnologicznymi.

12. Odkrycia materiałowe i chemiczne

AI projektuje molekuły, przewiduje ich właściwości i przyspiesza projektowanie nowych materiałów.
Model GNoME zasymulował 2,2 miliona materiałów, wyselekcjonował 381 000 kandydatów, a spośród nich wskazał 528 potencjalnych przewodników jonów litowych – znacząco przyspieszając procesy odkrywania materiałów.
Modele takie jak MatterGen wspierają aktywne uczenie się w symulacjach molekularnych, optymalizując wybór próbek do badań.

Wyzwania i ograniczenia AI w badaniach

Jak można się spodziewać, sztuczna inteligencja używana w nauce jest bronią obosieczną – nie tylko wspiera badaczy w ciągłym rozwoju wiedzy, ale też generuje nowe problemy:

Halucynacje AI – modele językowe mogą generować nieistniejące źródła, błędne dane bibliograficzne lub ogólnikowe recenzje, czasem nawet na podstawie pustego pliku PDF.
Braki kompetencyjne – wielu naukowców nie ma jeszcze odpowiedniego przygotowania do pracy z AI, co zwiększa ryzyko błędów i błędnych interpretacji.
Nieetyczne użycie – znane są przypadki ukrytego wpływania na recenzje przez prompt injection. Niektórzy autorzy preprintów na arXiv ukrywali w tekście instrukcje dla AI, by ta wygenerowała pozytywną ocenę pracy. Zespół badaczy z Oxfordu, Georgia Tech i University of Georgia potwierdził, że takie manipulacje rzeczywiście wpływały na wyniki systemów.

Przykładowe narzędzia

Oto kilka z wielu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które pomogą w Twojej pracy badawczej:

Consensus oferuje wyszukiwanie odpowiedzi w literaturze naukowej oparte na AI. Zamiast przeszukiwać tysiące artykułów, wpisujesz pytanie badawcze i otrzymujesz streszczenie wyników z recenzowanych źródeł. Idealne do szybkich przeglądów i syntez.
Research Rabbit ułatwia eksplorację powiązań między publikacjami, autorami i tematami. Tworzy graficzne „mapy literatury”, ułatwiające odkrywanie nieoczywistych powiązań i luk w badaniach. Działa jak Netflix do publikacji – podpowiada, co może Cię zainteresować.
Elicit asystuje w projektowaniu badań i przeglądach literatury. Na podstawie pytania badawczego Elicit wyszukuje artykuły, identyfikuje zmienne, metody, wyniki – i wszystko podaje w tabeli. Idealne narzędzie dla studentów, doktorantów i analityków.
Scite.ai ocenia jakość cytowań i kontekstu, w jakim inne prace cytują daną publikację. Pokazuje, czy dany artykuł jest cytowany pozytywnie, negatywnie, czy neutralnie. Pomaga w selekcji naprawdę wartościowych źródeł.
Writefull pomaga w redakcji i korekcie tekstów naukowych. Narzędzie zoptymalizowane pod publikacje akademickie – poprawia styl, gramatykę i zgodność ze standardami czasopism (np. APA, MLA). Działa jako wtyczka do Worda i Overleaf. Podobnie działa Trinka AI.
AlphaFold Protein Structure Database służy do predykcji trójwymiarowej struktury białek. To rewolucja w biologii strukturalnej – dostęp do struktur milionów białek bez potrzeby eksperymentów laboratoryjnych.
ChatGPT/Claude/Gemini wspierają w pisaniu, analizie danych, tłumaczeniach, streszczeniach, kodowaniu, generowaniu promptów i hipotez. Wszechstronne narzędzia „do wszystkiego” – jeśli dobrze sformułujesz pytanie, możesz otrzymać kod w Pythonie, streszczenie pracy lub poprawiony akapit artykułu.

TL;DR

Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiego umysłu ani kreatywności, lecz wzmacnia je, działając jak „mikroskop dla danych” – analizuje ogromne zbiory informacji, rozpoznaje wzorce i generuje hipotezy, które często wykraczają poza ludzką intuicję. Choć AI, szczególnie narzędzia takie jak ChatGPT, znacząco przyspiesza pracę badaczy i naukowców – m.in. w generowaniu treści, analizie danych i syntezie literatury – nie eliminuje potrzeby myślenia krytycznego, nadzoru i kompetencji badawczych. Efektywne i odpowiedzialne wykorzystanie AI wymaga przede wszystkim interdyscyplinarnych szkoleń, transparentności danych, jasnych polityk regulujących jej użycie oraz aktywnej roli człowieka w interpretacji i weryfikacji wyników.