Исследование, основанное на доказательствах, — это методология, которая оценивает утверждения на основе проверяемых доказательств, а не мнений, интуиции или авторитета. В контексте исследований с помощью ИИ это означает, что модели ИИ должны предоставлять поддерживающие доказательства для утверждений, а затем перекрестно проверять эти доказательства с помощью нескольких независимых моделей. Argumentree.AI поддерживает исследования, основанные на доказательствах, запрашивая несколько моделей ИИ, позволяя каждой модели строить аргументы с поддерживающим обоснованием, а затем позволяя всем моделям оценивать каждый аргумент на предмет его действительности. Утверждения с высоким консенсусом между моделями и проверяемыми цитатами с большей вероятностью являются основанными на доказательствах.
Исследование, основанное на доказательствах, оценивает утверждения на основе проверяемых доказательств, а не мнений или авторитета. Многопрофильные исследования ИИ помогают перекрестно проверять доказательства между независимыми моделями.
Исследование, основанное на доказательствах, требует проверяемой поддержки для утверждений. ИИ может помочь синтезировать доказательства, но также может создавать ложные цитаты. Перекрестная проверка моделей выявляет неподдерживаемые утверждения, которые пропускают инструменты с одной моделью.
Исследование, основанное на доказательствах, возникло в медицине (медицина, основанная на доказательствах) и распространилось на политику, образование, управление и другие области. Основные принципы применимы к исследованиям с помощью ИИ:
Утверждения должны быть прослеживаемыми до источников, которые могут проверить другие
Методы должны давать последовательные результаты при повторении
Цепочка рассуждений должна быть видимой, а не черным ящиком
Утверждения выигрывают от независимой оценки экспертов
Некоторые типы доказательств (РКИ, мета-анализы) сильнее других
Исследования с одной моделью ИИ рискованны для работы, основанной на доказательствах, потому что галлюцинации невозможно обнаружить изнутри. Многомодельная проверка решает эту проблему:
Не все утверждения основаны на доказательствах, и это нормально. Различие имеет значение для интерпретации:
| Тип | Пример | Значение консенсуса |
|---|---|---|
| Основанные на доказательствах | "Вода закипает при 100°C на уровне моря" | Высокий консенсус = вероятно, точно |
| Основанные на мнении | "Удаленная работа лучше офисной работы" | Несогласие ожидается, это не ошибка |
| Смешанные | "Кофе полезен" | Доказательства существуют, но интерпретация варьируется |
Запрашивайте несколько моделей ИИ одновременно по любому исследовательскому вопросу
Каждая модель оценивает каждый аргумент от каждой другой модели
Смотрите аргументы за и против с поддерживающими рассуждениями, а не только прозой
Когда только одна модель ссылается на источник, он помечается для проверки
Исследование, основанное на доказательствах, — это методология, которая ставит проверяемые доказательства выше мнения, интуиции или авторитета. Утверждения оцениваются на основе поддерживающих данных, рецензируемых источников, логического рассуждения и воспроизводимости. В исследованиях с помощью ИИ это означает необходимость требовать от ИИ ссылаться на источники и кросс-валидацию утверждений через несколько моделей.
ИИ может быстро синтезировать большие объемы литературы, идентифицировать релевантные исследования и предоставлять поддерживающие доказательства для утверждений. Однако ИИ также может создавать фальшивые цитаты. Много-модельные исследования ИИ решают эту проблему, кросс-валидируя результаты — утверждения, с которыми согласны несколько независимых моделей, более вероятно основаны на доказательствах.
Не автоматически. Известно, что отдельные модели ИИ создают фальшивые цитаты, выдумывают названия статей или приписывают утверждения источникам, которые их не поддерживают. Кросс-модельная валидация помогает, сравнивая цитаты между моделями — если только одна модель ссылается на источник, это тревожный сигнал. Человеческая проверка остается важной для исследований с высокими ставками.
Утверждения, основанные на доказательствах, могут быть проверены с помощью данных, исследований или логических доказательств. Утверждения, основанные на мнении, выражают предпочтения, ценности или интерпретации, по которым разумные люди могут не соглашаться. Консенсус ИИ более значим для утверждений, основанных на доказательствах — несогласие по мнению ожидается и не указывает на ошибку.
Ищите: (1) конкретные цитаты, которые вы можете проверить, (2) согласие между несколькими независимыми моделями ИИ, (3) логическое рассуждение, которое вы можете проследить, и (4) утверждения, которые соответствуют известным фактам в вашей области. Платформы много-модельных исследований показывают, какие утверждения имеют высокий консенсус, а какие оспариваются.
Исследование, основанное на доказательствах, требует проверки. Многопрофильные исследования ИИ предоставляют это.
Начать бесплатное исследование