Narzędzia sztucznej inteligencji wspomagające pracę naukową
Debiut ChatGPT pod koniec 2022 roku zapoczątkował dynamiczny rozwój rozwiązań opartych na metodach sztucznej inteligencji, dedykowanych dla sektora nauki. Na rynku pojawiły się rozmaite narzędzia, wspierające pracę zarówno z danymi ilościowymi, jak i jakościowymi, obejmującymi tekst, dźwięk oraz obraz. Złożony ekosystem cechuje się szybką ewolucją, płynnymi granicami między aplikacjami i zmiennymi obszarami zastosowań. Obok ChatGPT, bardzo szybko rozwijają się uniwersalne systemy dialogowe takie jak Claude, Gemini, Perplexity, Cohere, DeepSeek czy Grok, ale również bardziej wyspecjalizowane narzędzia takie jak STORM, NotebookLM czy Elicit (patrz dalej). Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że codzienna praca badaczy i instytucji akademickich na całym świecie ulega radykalnej transformacji.
Narzędzia AI otwierają nowe możliwości, umożliwiając analizę ogromnych zbiorów danych, automatyzację przeglądów literatury, generowanie hipotez, a nawet wspomaganie w procesie projektowania eksperymentów. Modele takie jak Claude, Gemini czy Llama3 oferują zaawansowane funkcje przetwarzania języka naturalnego, analizy obrazów i generowania kodu, które mogą znacząco przyspieszyć i ułatwić pracę naukowców w różnych dziedzinach, od biologii i nauk społecznych, po fizykę i informatykę. Uprawianie nauki w warunakch niekontrolowanego rozwoju sztucznej inteligencji, wymaga nie tylko szybkiego przyswajania wiedzy i ciągłej adaptacji do dynamicznie zmieniającego się środowiska technologicznego, ale także zdolności do krytycznej oceny zarówno narzędzi, jak i wyników generowanych przez rozwiązania oparte na metodach sztucznej inteligencji. w kontekście nauki, bardzo ważne jest również odpowiedzialne i świadome wykorzystanie dostępnych technologii w procesie badawczym. Korzystając z nowoczesnych rozwiązań musimy jednak pamiętać o problemach związanych z ochroną danych osobowych, prawami autorskimi, przejrzystością algorytmów czy odpowiedzialnością za decyzje podejmowane na podstawie wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Narzędzia do pracy naukowej zostały pogrupowane według funkcji, które mogą znacząco wspierać badaczy na różnych etapach ich pracy. Ich podział ma na celu ułatwienie zrozumienia specyfiki każdego z nich, ale granice między kategoriami mogą być płynne. Niektóre narzędzia (np. Elicit, Consensus) mają funkcje, które pasują do kilku kategorii. Zostały więc umieszczone w kategoriach, które najlepiej oddają ich główne zastosowanie (np. ResearchRabbit jest bardziej wyspecjalizowany w wizualizacji niż dogłębnej analizie treści).
I. Systemy dialogowe oparte na LLM
ChatGPT (OpenAI)
Główne cechy:
- Wszechstronny model językowy.
- Generowanie tekstu, kodu, tłumaczenia.
- Analiza tekstu i obrazów (GPT-4V).
- Integracja z pluginami, przeglądanie stron.
- Dostępne wersje: GPT-3.5 (darmowa), GPT-4 (płatna).
Zastosowanie:
- Pisanie artykułów, esejów, e-maili.
- Generowanie kodu w różnych językach.
- Analiza danych tekstowych.
- Udzielanie odpowiedzi na pytania, konwersacja.
- Pomoc w nauce, generowanie streszczeń.
Cena:
- GPT-3.5 – bezpłatny.
- GPT-4 – płatna subskrypcja (ChatGPT Plus).
Claude (Anthropic)
Główne cechy:
- Zaawansowana analiza danych.
- Programowanie i debugging.
- Przetwarzanie długich dokumentów.
- Analiza obrazów.
- Długi kontekst (do 200k tokenów).
- Nacisk na etykę i bezpieczeństwo.
Zastosowanie:
- Analiza raportów, dokumentów prawnych.
- Generowanie i debugging kodu.
- Automatyzacja zadań.
- Wydobywanie informacji z dużych zbiorów danych.
- Badania naukowe, generowanie hipotez.
Cena:
- Dostępny przez API i stronę internetową.
- Model bezpłatny oraz płatny w zależności od wersji.
Command R+ (Cohere)
Główne cechy:
- Koncentracja na zastosowaniach biznesowych.
- Zaawansowane możliwości personalizacji odpowiedzi.
- Silne zabezpieczenia danych.
- Integracja z systemami enterprise.
- Generowanie i analiza kodu, NLP.
Zastosowanie:
- Rozwiązania biznesowe, automatyzacja procesów.
- Analiza danych rynkowych, raportów.
- Wsparcie klienta, generowanie spersonalizowanych odpowiedzi.
- Zastosowania w finansach, HR, logistyce.
- Automatyzacja procesów i tworzenie dashboardów.
Cena:
- Dostępny przez API.
- Plan dostosowany do potrzeb biznesowych.
Gemini (Google)
Główne cechy:
- Multimodalne możliwości (tekst, obrazy, kod).
- Integracja z Google.
- Generowanie i analiza kodu.
- Zaawansowane możliwości matematyczne.
- Obsługa wielu języków.
- Wersje: Gemini Pro, Ultra, Nano.
Zastosowanie:
- Programowanie, debugging.
- Analiza danych i generowanie wizualizacji.
- Edukacja, tłumaczenia, generowanie treści.
- Rozwiązywanie problemów matematycznych.
- Badania interdyscyplinarne.
Cena:
- Gemini Pro – Dostępny w Google Bard i przez API (część darmowa, część płatna w zależności od zużycia).
- Gemini Ultra – płatny dostęp, tylko w wybranych regionach.
- Gemini Nano – dostępny na urządzeniach mobilnych.
Google AI Studio (Google)
Główne cechy:
- Tworzenie i trenowanie modeli AI.
- Analiza danych.
- Integracja z narzędziami Google.
- Wsparcie dla wielu języków programowania.
- Łatwość użycia dzięki interfejsowi webowemu.
Zastosowanie:
- Badania i rozwój AI, tworzenie nowych modeli.
- Automatyzacja procesów.
- Analiza danych naukowej.
- Tworzenie aplikacji AI.
- Edukacja w zakresie sztucznej inteligencji.
Cena:
- Darmowy dostęp z kontem Google.
- Płatne wersje za dodatkowe zasoby i funkcje.
Grok (xAI)
Główne cechy:
- Dostęp do danych z platformy X (Twitter).
- Analiza danych w czasie rzeczywistym.
- Niekonwencjonalny styl komunikacji.
- Zintegrowane możliwości analityczne.
- Regularnie aktualizowana baza wiedzy.
Zastosowanie:
- Analiza trendów w mediach społecznościowych.
- Programowanie, generowanie kodu.
- Zadania kreatywne.
- Przetwarzanie danych społecznościowych.
- Badania opinii publicznej.
Cena:
- Darmowy z pewnymi ograniczeniami dla pisadaczy konta X (dawniej Twitter).
- Wersja płatna dostępna dla subskrybentów X Premium i X Premium Plus.
Mistral (Mistral AI)
Główne cechy:
- Open-source.
- Wysoka wydajność przy mniejszej skali.
- Elastyczność wdrożenia (lokalnie).
- Wsparcie dla wielu języków programowania.
- Zaawansowane generowanie kodu.
- Wersje: Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Le Chat.
Zastosowanie:
- Development i debugging oprogramowania.
- Analiza danych.
- Zadania NLP (przetwarzanie języka naturalnego).
- Automatyzacja zadań, fine-tuning modeli.
- Badania nad nowymi modelami AI.
Cena:
- Open source, bezpłatne.
- API dla deweloperów płatne w zależności od zużycia.
Microsoft Copilot (Microsoft)
Główne cechy:
- Głęboka integracja z Microsoft 365.
- Automatyzacja zadań w aplikacjach biurowych.
- Analiza danych.
- Personalizacja na podstawie danych użytkownika.
- Wysoka wydajność w zadaniach biurowych.
Zastosowanie:
- Programowanie, debugging.
- Automatyzacja zadań biurowych, tworzenie raportów.
- Analiza danych, generowanie prezentacji.
- Wsparcie w tworzeniu dokumentów.
- Zarządzanie projektami.
Cena:
- Wymaga subskrypcji Microsoft 365.
- Dodatkowe opłaty za zaawansowane funkcje.
II. Notatniki i środowiska badawcze
STORM
Główne cechy:
- Interaktywna mapa wiedzy wizualizująca powiązania między publikacjami naukowymi.
- Wykorzystanie zaawansowanych modeli AI i przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizy.
- Odkrywanie niespodziewanych połączeń i relacji między badaniami.
- Analiza cytowań, eksploracja tematów i automatyczne grupowanie literatury.
- Możliwość wyszukiwania na podstawie abstraktów.
- Otwarty dostęp (open-source).
Zastosowanie:
- Przegląd literatury naukowej i badanie trendów.
- Odkrywanie nowych tematów badawczych i identyfikacja luk w wiedzy.
- Znajdowanie potencjalnych współpracowników w danej dziedzinie.
- Eksploracja interdyscyplinarna i wyszukiwanie na podstawie tematu.
- Tworzenie przeglądów literatury i analizy cytowań.
Cena:
- Bezpłatny, open-source.
NotebookLM
Główne cechy:
- Narzędzie do zarządzania notatkami i materiałami badawczymi.
- Bezpośrednia współpraca z treściami użytkownika (np. w formacie pdf, docx).
- Adaptuje się do wprowadzanych treści, by zapewnić kontekstowe odpowiedzi.
- Pomaga w znajdowaniu powiązań między informacjami oraz generuje podsumowania.
- Integracja z Google Drive.
- Możliwość pracy z transkryptami.
Zastosowanie:
- Szybki przegląd literatury i analiza dokumentów.
- Przygotowywanie raportów i wsparcie w pisaniu prac.
- Praca z transkryptami i tworzenie notatek.
- Wyodrębnianie powiązanych informacji z różnych źródeł.
- Wsparcie w edukacji i nauce.
Cena:
- Bezpłatny, eksperymentalny.
III. Wyszukiwanie, analiza i synteza literatury naukowej
Elicit
Główne cechy:
- Wykorzystuje AI do wyszukiwania, analizy i syntezy informacji z artykułów naukowych.
- Umożliwia wyszukiwanie na podstawie pytań badawczych.
- Ekstrakcja wyników badań z artykułów naukowych.
- Generowanie tabel i synteza literatury.
- Odkrywanie powiązań i analiza dowodów.
Zastosowanie:
- Przegląd literatury naukowej.
- Porównywanie wyników różnych badań.
- Analiza dowodów i identyfikacja luk w wiedzy.
- Przygotowywanie prezentacji i pisanie prac naukowych.
- Szybkie uzyskiwanie odpowiedzi na konkretne pytania badawcze.
Cena:
darmowy plan z ograniczeniami, płatne plany.
Paper Digest
Główne cechy:
- Automatyczne tworzenie krótkich streszczeń artykułów naukowych.
- Automatyczna analiza tekstu i wyodrębnianie kluczowych informacji.
- Dostarczanie metadanych artykułów.
Zastosowanie:
- Szybkie przeszukiwanie literatury naukowej.
- Ocena przydatności artykułów do konkretnego tematu.
- Uchwycenie głównych założeń artykułów.
- Szybsza selekcja materiałów do badań.
- Organizacja artykułów.
Cena:
Darmowy dla podstawowych funkcji, płatne zaawansowane funkcje.
Scholarcy
Główne cechy:
- Analiza artykułów naukowych i wyodrębnianie kluczowych informacji.
- Inteligentne streszczenia artykułów.
- Ekstrakcja danych i argumentów.
- Automatyczne tworzenie bibliografii.
Zastosowanie:
- Szybkie przeglądy literatury naukowej.
- Efektywna selekcja artykułów.
- Wyodrębnianie kluczowych danych i argumentów.
- Tworzenie bibliografii.
- Zrozumienie złożonych artykułów.
Cena:
Darmowy plan z ograniczeniami, płatne plany subskrypcyjne.
Semantic Scholar
Główne cechy:
- Wyszukiwarka literatury naukowej wykorzystująca AI i NLP z funkcją analizy cytowań, powiązań między pracami i metadanych.
- Wyodrębnia kluczowe informacje, takie jak podsumowania i istotne cytaty.
- Profilowanie badaczy i analiza cytowań.
- Personalizacja wyników wyszukiwania.
- Obszerna baza danych obejmująca wiele dziedzin nauki.
Zastosowanie:
- Przegląd literatury naukowej.
- Badanie wpływu publikacji i śledzenie postępów w danej dziedzinie.
- Tworzenie bibliografii i analiza trendów badawczych.
- Szybkie streszczenie artykułów i znajdowanie artykułów o podobnej metodologii.
Cena:
Całkowicie bezpłatny.
Consensus
Główne cechy:
- Analiza publikacji naukowych i dostarczanie odpowiedzi opartych na dowodach.
- Analiza wyników badań i ocena konsensusu w danej dziedzinie.
- Odpowiada na pytania użytkownika, bazując na istniejącej literaturze naukowej.
- Wskazuje braki w badaniach.
Zastosowanie:
- Szybkie uzyskiwanie odpowiedzi na pytania badawcze.
- Weryfikacja hipotez i argumentów.
- Pisanie wprowadzenia do prac naukowych.
- Identyfikacja braków w literaturze.
- Przygotowywanie prezentacji.
- Wsparcie w nauce i ocena wiarygodności danych.
Cena:
Darmowy plan z ograniczeniami, płatne plany.
IV. Wizualizacja i mapowanie literatury naukowej
Research Rabbit
Główne cechy:
- Narzędzie do wizualnej eksploracji literatury naukowej.
- Tworzenie interaktywnych sieci powiązań między publikacjami.
- Odkrywanie relacji cytowań i współcytowań.
- Umożliwia użytkownikom eksplorację artykułów w formie dynamicznych map wiedzy.
- Ułatwia identyfikację kluczowych prac i autorów.
- Personalizacja mapy wiedzy.
Zastosowanie:
- Przegląd literatury naukowej.
- Wizualizacja struktury danej dziedziny.
- Identyfikacja istotnych publikacji i autorów.
- Badanie ewolucji tematów badawczych.
- Znajdowanie brakujących elementów wiedzy.
Cena:
Bezpłatny plan, płatne plany premium z zaawansowanymi funkcjami.
Connected Papers
Główne cechy:
- Tworzenie wizualnych map literatury naukowej (generuje graf przedstawiający artykuły powiązane tematycznie).
- Identyfikacja powiązanych artykułów na podstawie cytowań i podobieństw.
- Wskazywanie prac o największym znaczeniu w danej dziedzinie.
- Łatwe nawigowanie między artykułami.
- Prosty interfejs umożliwiający szybkie nawigowanie po grafie.
Zastosowanie:
- Przegląd literatury i eksploracja tematów.
- Odkrywanie powiązanych publikacji.
- Znajdowanie najważniejszych i najbardziej wpływowych prac.
- Uzupełnianie wiedzy z danej dziedziny.
- Odkrywanie mniej znanych artykułów.
Cena:
Darmowy plan z ograniczoną liczbą map, płatne plany subskrypcyjne.
Litmaps
Główne cechy:
- Wizualizacja literatury naukowej w formie interaktywnych map.
- Mapowanie cytowań, współcytowań i powiązań tematycznych.
- Filtrowanie i sortowanie publikacji.
- Personalizacja map.
- Możliwość importu danych z innych platform, takich jak Zotero.
Zastosowanie:
- Przegląd literatury, eksploracja tematów.
- Analiza powiązań między badaniami.
- Znajdowanie trendów i luk w wiedzy.
Cena:
Darmowy okres próbny, płatne plany subskrypcyjne.
Afforai
Główne cechy:
- Narzędzie do analizy dużych zbiorów dokumentów (w tym publikacji naukowych).
- Synteza wiedzy i łączenie informacji z wielu źródeł.
- Możliwość pracy z różnymi dokumentami, m.in. z plikami pdf.
- Chatbot AI – zadawanie pytań i uzyskiwanie odpowiedzi.
- Eksploracja wiedzy, ustawienia tonu, narzędzia do generowania tekstu.
Zastosowanie:
- Szybkie przeglądy literatury i analiza dokumentów.
- Przygotowywanie raportów i wsparcie w pisaniu prac.
- Praca z danymi, zadawanie pytań AI, łączenie wiedzy z wielu źródeł.
- Analiza dokumentów z wielu formatów.
Cena:
Darmowy plan z ograniczeniami, płatne plany.
V. Redakcja tekstu i cytowań
QuillBot
Główne cechy:
- Parafrazowanie tekstu, streszczanie, sprawdzanie gramatyki i interpunkcji.
- Kilka trybów parafrazy (np. standardowy, formalny, kreatywny) pozwalających dostosować styl tekstu do potrzeb..
- Wbudowany synonimizer.
- Podsumowywanie tekstu.
- Tłumaczenie tekstu.
- Możliwość używania jako rozszerzenia przeglądarki i edytorów tekstu.
Zastosowanie:
- Parafraza tekstu naukowego, unikanie plagiatu.
- Poprawa stylu i jasności pisania.
- Sprawdzanie gramatyczne i redakcja tekstu.
- Tworzenie streszczeń z dłuższych tekstów.
- Tłumaczenie tekstów naukowych.
Cena:
Darmowy plan z ograniczeniami, płatne plany subskrypcyjne.
Typeset
Główne cechy:
- Narzędzie do formatowania i edycji artykułów naukowych.
- Współpraca z różnymi formatami czasopism (szablony).
- Automatyczne formatowanie bibliografii.
- Automatyczne sprawdzanie cytowań.
- Wbudowany edytor tekstu.
- Narzędzia do analizy tekstu.
Zastosowanie:
- Przygotowanie artykułów naukowych do publikacji.
- Formatowanie tekstu zgodnie z wytycznymi czasopism.
- Zarządzanie bibliografią.
- Sprawdzanie poprawności cytowań.
- Współpraca z innymi autorami.
Cena:
Płatna platforma, różne plany subskrypcyjne (często dostępne dla instytucji).