Exploring the use of generative AI advice for the academic advancement of faculty
यह शोध पत्र "AskADD" के विकास और उपयोगकर्ता परीक्षण पर रिपोर्ट करता है, जो एक एआई-संचालित उपकरण है जिसे सिंगहेल्थ ड्यूक-नस (SingHealth Duke-NUS) एकेडेमिक मेडिकल सेंटर के 2,800 से अधिक क्लिनिकल संकाय सदस्यों के लिए शैक्षणिक करियर मार्गदर्शन को सुव्यवस्थित करने और पदोन्नति एवं कार्यकाल प्रक्रियाओं में पारदर्शिता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक बड़े विश्वविद्यालय अस्पताल में एक डॉक्टर हैं। आप यह जानना चाहते हैं कि पदोन्नति कैसे प्राप्त की जाए या स्थायी नौकरी (टेंर) कैसे हासिल की जाए। समस्या यह है कि इसके लिए "नियम पुस्तिका" कोई एक, आसानी से पढ़ी जाने वाली किताब नहीं है। इसके बजाय, यह अस्पताल की आंतरिक वेबसाइट के भीतर छिपे हुए 30 अलग-अलग दस्तावेजों में बिखरी हुई है। सही नियम ढूँढना एक विशाल, बिखरी हुई घास के ढेर (हेस्टैक) में एक विशिष्ट सुई खोजने जैसा है, और इसमें बहुत समय लगता है।
इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक डिजिटल "स्मार्ट असिस्टेंट" बनाया जिसका नाम AskADD है। इसे एक सुपर-फास्ट, सुपर-ज्ञानी लाइब्रेरियन के रूप में समझें जिसने सभी 30 दस्तावेजों को पढ़ लिया है और वह आपके सवालों के जवाब तुरंत, 24/7 दे सकता है।
यहाँ बताया गया है कि उन्होंने इसका परीक्षण कैसे किया और उन्हें क्या मिला, जिसे सरल भाषा में समझाया गया है:
दो-चरणीय टेस्ट ड्राइव (The Two-Step Test Drive)
टीम ने केवल इस टूल को लॉन्च नहीं किया; उन्होंने एक कार निर्माता द्वारा नए मॉडल के परीक्षण की तरह, दो चरणों में इसका परीक्षण किया।
"अल्फा" टेस्ट (प्रोटोटाइप):
- उन्होंने मानक, उपलब्ध टूल्स (जैसे कि एक बेसिक लेगो सेट) का उपयोग करके पहला संस्करण बनाया।
- उन्होंने 35 फैकल्टी सदस्यों को इसे आज़माने के लिए कहा।
- परिणाम: लाइब्रेरियन मददगार तो था लेकिन थोड़ा अनाड़ी था। उपयोगकर्ताओं को अक्सर एक ही सवाल दो बार पूछना पड़ता था या उसे फिर से लिखना पड़ता था क्योंकि असिस्टेंट उन्हें पूरी तरह "समझ" नहीं पा रहा था। इसने कुछ समय बचाया, लेकिन यह एकदम सही नहीं था। उपयोगकर्ताओं को लगा कि यह ठीक-ठाक है, लेकिन वे अभी इसके बारे में अपने दोस्तों को बताने के लिए उत्सुक नहीं थे।
"बीटा" टेस्ट (पॉलिश किया हुआ संस्करण):
- टीम ने शिकायतों को सुना। उन्होंने लाइब्रेरियन को एक "कस्टम AI" (चैटबॉट के पीछे के दिमाग का एक अधिक उन्नत संस्करण) में अपग्रेड किया। उन्होंने उन तकनीकी गड़बड़ियों को ठीक किया जो मूल दस्तावेजों के लिंक को तोड़ रही थीं।
- उन्होंने उन्हीं 35 लोगों को फिर से इसे आज़माने के लिए कहा।
- परिणाम: अपग्रेड ने कमाल कर दिया।
- गति: इसने जवाब तेजी से दिए।
- स्पष्टता: लोगों को अब अपने सवालों को बार-बार फिर से लिखने की जरूरत नहीं पड़ी।
- विश्वास: उपयोगकर्ताओं को लगा कि असिस्टेंट अधिक "सहानुभूतिपूर्ण" (यह अधिक मानवीय और मददगार लगा) है।
- सिफारिश: टूल को अपने सहकर्मी को सुझाने के इच्छुक लोगों की संख्या दोगुनी से अधिक हो गई।
लोग वास्तव में क्या पसंद कर रहे थे?
शोधकर्ताओं ने पाया कि फैकल्टी सदस्य तीन मुख्य कारणों से इस टूल को पसंद कर रहे थे:
- समय की बचत: 30 दस्तावेजों के माध्यम से "घास के ढेर" में खुदाई करने के बजाय, उन्हें सेकंडों में सीधा जवाब मिल गया।
- "मैप" फीचर: दूसरे दौर में, असिस्टेंट मूल नियमपुस्तिकाओं के सीधे लिंक देना शुरू कर देता था। यह बहुत बड़ी बात थी क्योंकि इससे उपयोगकर्ताओं को जानकारी को स्वयं सत्यापित करने में मदद मिली, जिससे विश्वास बना।
- "मानवीय" स्पर्श: अपग्रेड किया गया संस्करण कम रोबोटिक और अधिक एक मददगार मार्गदर्शक की तरह महसूस हुआ, जिससे लोगों को बातचीत करना अधिक सुखद लगा।
अभी भी क्या कमी थी?
भले ही यह टूल एक सफलता थी, लेकिन उपयोगकर्ताओं की भविष्य के लिए कुछ इच्छाएं थीं:
- वैयक्तिकरण (Personalization): वे चाहते थे कि असिस्टेंट उनके विशिष्ट बायोडाटा (रिज्यूमे) को देखे और कहे, "पदोन्नति पाने के लिए आपमें वास्तव में किस चीज़ की कमी है।" वर्तमान टूल केवल सामान्य सलाह देता है क्योंकि गोपनीयता नियमों के कारण (यह अभी निजी कर्मचारी डेटा नहीं देख सकता) यह व्यक्तिगत नहीं है।
- अधिक विषय: वे चाहते थे कि यह न केवल पदोन्नति के नियमों को, बल्कि सामान्य करियर विकास और एचआर (HR) संबंधी प्रश्नों को भी कवर करे।
मुख्य निष्कर्ष (The Bottom Line)
पेपर यह निष्कर्ष निकालता है कि यह "Ask-ADD" टूल एक सफल प्रयोग है। इसने साबित कर दिया है कि आप एक सुरक्षित, AI-संचालित मार्गदर्शक बना सकते हैं जो डॉक्टरों को जटिल करियर नियमों को समझने में मदद करता है, बिना अंतहीन फाइलों की तलाश किए।
हालाँकि, शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि यह टूल एक विशेषज्ञ GPS की तरह है जो एक विशिष्ट शहर (उनके अस्पताल) के लिए बनाया गया है। यह वहां बहुत अच्छा काम करता है क्योंकि इसे उनके विशिष्ट मानचित्रों और नियमों पर बनाया गया है। अन्य अस्पताल इसे बिल्कुल वैसा ही कॉपी-पेस्ट नहीं कर पाएंगे क्योंकि उनके "शहर के नक्शे" (नीतियां) और "सड़कें" (IT सिस्टम) अलग होंगे।
संक्षेप में: उन्होंने एक स्मार्ट, 24/7 करियर गाइड बनाई जिसने समय बचाया और निराशा को कम किया। यह अभी भी पूर्ण नहीं है, लेकिन 30 अलग-अलग फाइलों को खोजने के पुराने तरीके की तुलना में यह एक बड़ा कदम है।
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