Webinaret, som ble arrangert av Wileys opplæringsteam, handlet om den transformative effekten generativ kunstig intelligens har på informasjonsoppdagelse, særlig i forbindelse med vitenskapelig forskning og publisering. Dr. Hong Zhu, direktør for Intelligence Service Group hos Wiley Partner Solutions, var hovedforedragsholder. Sesjonen var utformet for å tydeliggjøre hvordan AI-teknologier, spesielt generativ AI, endrer måten forskere samhandler med og utnytter digitalt innhold på.
Webinaret ble innledet med en velkomsthilsen og introduksjon av et medlem av Wileys opplæringsteam, som ga en oversikt over logistikk og ressurser som var tilgjengelige for deltakerne, inkludert opptak og nedlastbare lysbilder som referanse.
Dr. Zhus presentasjon var strukturert i flere deler, som hver tok for seg ulike aspekter ved integreringen av kunstig intelligens i forsknings- og publiseringslandskapet:
Zhu introduserte begrepet digital transformasjon i vitenskapelig forskning, med vekt på integrering av AI, stordata og skyteknologi. Han skisserte hvordan kunstig intelligens kan bidra til å gjøre forskningsmateriale lettere å finne og gjøre tilgjengelig, slik at forskere kan få mer verdi ut av innholdet.
En stor del av diskusjonen fokuserte på generativ AIs rolle i informasjonsoppdagelse. Zhu forklarte hvordan AI-modeller som GPT og BERT brukes til å generere forskningsinnhold og forbedre informasjonssøkingsprosesser. Han trakk frem flere bruksområder for kunstig intelligens i forskningsfasen, fra å identifisere forskningsretninger til å hjelpe til i publiseringsprosessen.
Zhu delte eksempler på AI-anvendelser i den virkelige verden, for eksempel utvinning av entiteter i kjemi og utvikling av AI-drevne kunnskapsgrafer som bidro til å identifisere potensielle behandlinger for covid-19. Han spekulerte i fremtiden for kunstig intelligens i forskning, og antydet et skifte mot mer integrerte og intelligente systemer som potensielt kan erstatte tradisjonelle søkemetoder med mer dynamiske, AI-drevne interaksjoner.
Gjennom hele sesjonen ble publikum engasjert gjennom avstemninger som tok sikte på å forstå deres preferanser og erfaringer med AI-verktøy i vitenskapelig arbeid. Resultatene viste at tradisjonelle søkemetoder ble foretrukket fremfor dialogbaserte AI-verktøy, noe som peker på et område for videre utvikling og brukeropplæring.
Zhu avsluttet med tanker om de etiske og praktiske implikasjonene av generativ AI i forskning. I den påfølgende spørsmålsrunden ble det stilt spørsmål om hvordan kunstig intelligens kan bidra til å fremme eller hindre ny forskning, og Zhu la vekt på at kunstig intelligens er et verktøy som kan supplere menneskelig arbeid, snarere enn å erstatte det.
Fra et akademisk perspektiv belyste webinaret på en effektiv måte de nåværende mulighetene og det fremtidige potensialet for kunstig intelligens i vitenskapelig forskning og publisering. Det understreket også nødvendigheten av kontinuerlig utdanning og tilpasning blant forskere for å kunne utnytte AI-teknologien fullt ut. Diskusjonene pekte mot et økende behov for å balansere AIs fordeler innen automatisering og effektivitet med kritiske hensyn rundt etikk, partiskhet og datasikkerhet.
Webinaret ga en omfattende innsikt i hvordan generativ kunstig intelligens kan bidra til å endre vitenskapelig forskning og publisering. Det ga en nyansert forståelse av utfordringene og mulighetene som ligger i AI-teknologien, og banet vei for videre diskusjon og utforskning i det akademiske miljøet.
コメント