Generative AI Usage Patterns and User Profiles Among Researchers: Evidence from a Large-Scale Survey in China
यह अध्ययन मशीन लर्निंग के साथ 'यूनिफाइड थ्योरी ऑफ एक्सेप्टेंस एंड यूज़ ऑफ टेक्नोलॉजी' का विस्तार करने के लिए चीनी शोधकर्ताओं के बड़े पैमाने के सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करता है, जो तीन विशिष्ट जेन-एआई (GenAI) उपयोगकर्ता प्रोफाइल—"पायनियरिंग एक्सप्लोरर्स" (Pioneering Explorers), "प्रैग्मैटिक कोपिंग यूज़र्स" (Pragmatic Coping Users), और "एलियनेटेड यूज़र्स" (Alienated Users)—की पहचान करता है, जो यह प्रकट करते हैं कि कैसे अकादमिक स्तर, संस्थागत दबाव और नैतिक चिंताएं 'एआई फॉर साइंस' के संदर्भ में विविध अंगीकरण पैटर्न को आकार देती हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
आधुनिक विज्ञान के विशाल परिदृश्य में, एक नया उपकरण उभरा है जो यह बदलने का वादा करता है कि खोजें कैसे की जाती हैं। यह उपकरण जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनेरेटिव एआई) है, जो एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो मानव रचनात्मकता की नकल करने वाले टेक्स्ट, चित्र और कोड बना सकता है। पहले के कंप्यूटरों के विपरीत जो केवल सख्त निर्देशों का पालन करते थे, ये सिस्टम बातचीत कर सकते हैं, जटिल विचारों का सारांश प्रस्तुत कर सकते हैं, और यहाँ तक कि अनुसंधान की नई दिशाओं का सुझाव भी दे सकते हैं। वैज्ञानिकों के लिए, यह तकनीक शोध पत्रों को पढ़ने, रिपोर्ट लिखने और डेटा का विश्लेषण करने के धीमे, अक्सर उबाऊ काम को तेज करने की लुभावनी संभावना प्रदान करती है। हालाँकि, किसी भी शक्तिशाली नए आविष्कार की तरह, लोगों का इसके साथ व्यवहार एक समान नहीं है। कुछ इसे पूरी तरह से अपनाते हैं, जबकि अन्य सतर्क या संशयवादी बने रहते हैं। यह समझना महत्वपूर्ण है कि ये अंतर क्यों मौजूद हैं, क्योंकि वैज्ञानिक प्रगति का भविष्य इस बात पर निर्भर कर सकता है कि शोधकर्ता सटीकता, नैतिकता या खोज के मानवीय तत्व को खोए बिना इन उपकरणों को अपने दैनिक जीवन में कितनी अच्छी तरह एकीकृत कर पाते हैं।
चीन में किए गए एक बड़े पैमाने के अध्ययन ने इसी प्रश्न की गहराई से जांच की है, जिससे यह मानचित्र तैयार हुआ है कि शोधकर्ता वास्तव में जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे कर रहे हैं और उनके निर्णयों को क्या प्रेरित करता है। शोधकर्ताओं ने देश भर के लगभग 18,500 शैक्षणिक वैज्ञानिकों का सर्वेक्षण किया, और अंततः अपना विस्तृत विश्लेषण उन 2,507 लोगों के समूह पर केंद्रित किया जिन्होंने पहले से ही इस तकनीक का उपयोग किया था। टीम ने केवल यह पूछने के बजाय कि क्या लोग इस उपकरण को पसंद करते हैं या वे इसका कितनी बार उपयोग करते हैं, उन विशिष्ट कार्यों को देखा जो इन वैज्ञानिकों द्वारा किए जाते थे, उनकी व्यक्तिगत पृष्ठभूमि, उनके डर और उनकी दैनिक कार्य आदतें। इस विशाल मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करके, उन्होंने पाया कि शोधकर्ता "उपयोगकर्ता" या "गैर-उपयोगकर्ता" की एक एकल श्रेणी में नहीं आते हैं। इसके बजाय, वे स्वाभाविक रूप से तीन अलग-अलग समूहों में विभाजित होते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी अनूठी प्रोफ़ाइल, प्रेरणा और तकनीक के साथ संबंध है।
पहला समूह, जिसे शोधकर्ता "पायनियरिंग एक्सप्लोरर्स" (अग्रणी अन्वेषक) कहते हैं, उपयोगकर्ताओं का लगभग 19 प्रतिशत प्रतिनिधित्व करता है। ये वे वैज्ञानिक हैं जो तकनीक का बार-बार और विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए उपयोग करते हैं, जैसे कि पेपर लिखना से लेकर प्रयोगों को डिजाइन करने और जटिल कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित करने तक। ये व्यक्ति वैज्ञानिक समुदाय में वरिष्ठ पदों पर होते हैं, जिनके पास उच्च शैक्षणिक स्तर और असाधारण कार्य जुड़ाव होता है। वे अक्सर उच्च शिक्षा वाले परिवारों से आते हैं और उच्च आय अर्जित करते हैं। जो चीज़ उन्हें अलग बनाती है वह है उनकी मानसिकता: वे तकनीक की खामियों के प्रति गहराई से जागरूक हैं, जैसे कि तथ्यों को गढ़ने या तार्किक गहराई की कमी की प्रवृत्ति, फिर भी वे अपने काम के कठिन हिस्सों को स्वचालित करने के लिए उपकरण की वास्तविक क्षमता से प्रेरित होते हैं। वे तकनीक को केवल एक लेखन सहायक के रूप में नहीं, बल्कि डेटा एकत्र करने से लेकर नई परिकल्पनाओं का परीक्षण करने तक, संपूर्ण वैज्ञानिक प्रक्रिया में एक भागीदार के रूप में देखते हैं। उनके काम के साथ उच्च स्तर का जुड़ाव और उनके विविध पेशेवर नेटवर्क इस व्यापक, आत्मविश्वासी अन्वेषण को ईंधन देते हैं।
इसके विपरीत, दूसरा समूह, जिसे "प्रैग्मैटिक कोपिंग यूजर्स" (व्यावहारिक रूप से सामना करने वाले उपयोगकर्ता) कहा गया है, जनसंख्या का सबसे बड़ा हिस्सा यानी लगभग 47 प्रतिशत है। ये आमतौर पर समृद्ध क्षेत्रों या विशिष्ट विश्वविद्यालयों में काम करने वाले युवा शोधकर्ता हैं। वे तेजी से शोध पत्र प्रकाशित करने के तीव्र दबाव का सामना करते हैं और अक्सर खंडित, व्यस्त समय सारणी से जूझते हैं। उनके लिए, यह तकनीक कार्यभार को संभालने के लिए एक जीवन रेखा है। वे इसका बार-बार उपयोग करते हैं, लेकिन लगभग विशेष रूप से साहित्य पढ़ने और शोध पत्र लिखने के लिए। वे गहरी वैज्ञानिक खोज में तकनीक की क्षमता के बजाय प्रकाशन प्रक्रिया को तेज करने की इसकी क्षमता पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। दिलचस्प बात यह है कि यह समूह तकनीक के जोखिमों, विशेष रूप से बौद्धिक संपदा और तार्किक त्रुटियों के संबंध में, कम आंकता है। वे इस उपकरण को तत्काल शैक्षणिक तनाव के व्यावहारिक समाधान के रूप में देखते हैं, जिसका उपयोग अपने अगले पेपर के लिए रास्ता साफ करने के लिए किया जाता है, न कि मौलिक रूप से विज्ञान करने के तरीके को बदलने के लिए।
तीसरा समूह, जिसे "एलियनेटेड यूजर्स" (अलगाव महसूस करने वाले उपयोगकर्ता) के रूप में जाना जाता है, नमूने का लगभग 35 प्रतिशत है। ये शोधकर्ता बहुत कम या बिल्कुल भी तकनीक का उपयोग नहीं करते हैं। वे आम तौर पर अधिक उम्र के होते हैं, अक्सर 45 वर्ष से अधिक आयु के, और गणित या भौतिकी जैसे बुनियादी विज्ञानों में या महत्वपूर्ण शिक्षण जिम्मेदारियों वाले भूमिकाओं में काम करते हैं। उनका प्रकाशन आउटपुट और स्व-रेटेड पेशेवर स्थिति कम होती है। वे तकनीक के बारे में गहरी आशंका रखते हैं, इसके नैतिक निहितार्थों के बारे में डरते हैं, और सटीक या सार्थक परिणाम उत्पन्न करने की इसकी क्षमता पर संदेह करते हैं। वे तकनीक को अपनी नौकरियों के लिए खतरा नहीं मानते, और न ही वे मानते हैं कि यह जटिल वैज्ञानिक सोच को स्वचालित कर सकती है। चूंकि उन्होंने उपकरणों के साथ गहराई से जुड़ाव नहीं किया है, इसलिए वे उनकी क्षमताओं के प्रति संशय में रहते हैं, जिससे एक ऐसा चक्र बनता है जहाँ उनके उपयोग की कमी उन्हें उन संभावित लाभों को देखने से रोकती है जो उनका मन बदल सकते हैं।
अध्ययन से पता चलता है कि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का निर्णय केवल एक तकनीकी विकल्प नहीं है, बल्कि एक शोधकर्ता के संपूर्ण पेशेवर जीवन का प्रतिबिंब है। "पायनियरिंग एक्सप्लोरर्स" के लिए, नवाचार करने की प्रेरणा और जोखिम प्रबंधन के संसाधन उन्हें तकनीक को पूरी तरह से अपनाने की अनुमति देते हैं। "प्रैग्मैटिक कोपिंग यूजर्स" के लिए, शैक्षणिक प्रणाली का दबाव उन्हें अस्तित्व बचाने के तंत्र के रूप में उपकरण का उपयोग करने के लिए प्रेरित करता है, जिससे उनका ध्यान केवल दक्षता पर केंद्रित रहता है। "एलियनेटेड यूजर्स" के लिए, आयु, अध्ययन के क्षेत्र और गहरे संदेहों का संयोजन उन्हें हाशिए पर रखता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि कथित जोखिम अपने आप लोगों को तकनीक का उपयोग करने से नहीं रोकते; बल्कि, यह उन जोखिमों और कथित लाभों के बीच का संतुलन है। जो लोग स्वचालन और दक्षता की सबसे बड़ी क्षमता देखते हैं, वे खामियों को अनदेखा करने के लिए तैयार रहते हैं, जबकि जो केवल खतरों को देखते हैं या कोई स्पष्ट लाभ नहीं देखते, वे इससे दूर रहते हैं।
अंततः, यह शोध बताता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ विज्ञान का भविष्य एक समान अपनाने की लहर नहीं होगा। इसके बजाय, यह स्वयं वैज्ञानिकों की विविध वास्तविकताओं द्वारा आकार लेगा। अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि तकनीक को वास्तव में विज्ञान को बदलने के लिए, शैक्षणिक वातावरण को स्वयं बदलना पड़ सकता है। यदि शोधकर्ता अत्यधिक प्रकाशन मांगों द्वारा लगातार जल्दबाजी और खंडित अवस्था में हैं, तो वे इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग केवल त्वरित समाधानों के लिए कर सकते हैं, जिससे वे गहरी, अधिक क्रांतिकारी संभावनाओं को खो देंगे। इसके विपरीत, जिनके पास गहराई से अन्वेषण करने की स्वतंत्रता और संसाधन हैं, वे पहले से ही सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं। ये निष्कर्ष एक महत्वपूर्ण समय के स्नैपशॉट के रूप में कार्य करते हैं, जो दिखाते हैं कि विज्ञान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए आगे का रास्ता तकनीक जितनी ही उन लोगों पर निर्भर करता है जो इसका उपयोग कर रहे हैं।
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