दुनिया के सबसे बड़े अकादमिक प्रकाशकों में से एक स्प्रिंगर नेचर और गूगल डीपमाइंड ने एआई-संचालित सहकर्मी समीक्षा सहायक बनाने के लिए एक शोध साझेदारी की घोषणा की है, जो शोधकर्ताओं को पांडुलिपियों का अधिक प्रभावी ढंग से आकलन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है - और एक समीक्षा प्रक्रिया को राहत देने के लिए जो बढ़ते तनाव के तहत है।
26 अक्टूबर को घोषित सहयोग, सहकर्मी समीक्षा के प्रबंधन में स्प्रिंगर नेचर की विशेषज्ञता को Google डीपमाइंड के जेमिनी एआई मॉडल के साथ जोड़ता है। एक प्रोटोटाइप का परीक्षण पहले से ही किया जा रहा है, हालांकि भागीदारों ने व्यापक तैनाती के लिए समय सारिणी की घोषणा नहीं की है। For more context on this story, see our ongoing AI trends.
सहकर्मी समीक्षा दबाव में क्यों है
सहकर्मी समीक्षा आधुनिक विज्ञान का द्वारपाल तंत्र है, और इसे बनाए रखने के लिए संघर्ष करना पड़ रहा है। घोषणा के अनुसार, सबमिशन की बढ़ती मात्रा और अनुसंधान की बढ़ती जटिलता सहकर्मी समीक्षकों पर अतिरिक्त मांग डाल रही है - शोधकर्ता जो पत्रिकाओं के लिए पांडुलिपियों का मूल्यांकन करने के लिए अपना समय स्वेच्छा से देते हैं।
नए सहायक को समीक्षकों को जटिल पांडुलिपियों को नेविगेट करने, बड़ी मात्रा में पाठ, चार्ट और आंकड़ों का विश्लेषण करने और करीबी परीक्षा की आवश्यकता वाले क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है। साझेदारों का कहना है कि इरादा समीक्षकों का समय खाली करना है ताकि वे उन प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित कर सकें जिनके लिए विशेषज्ञ वैज्ञानिक विशेषज्ञता और निर्णय की आवश्यकता होती है - काम के वे हिस्से जिन्हें मशीन को नहीं सौंपा जा सकता है।
मिथुन राशि पर निर्मित - और स्प्रिंगर प्रकृति की दीवारों के अंदर रखा गया
सहायक को Google के ओपन-सोर्स एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) के साथ विकसित किया जा रहा है और यह पूरी तरह से स्प्रिंगर नेचर के निजी जेमिनी एंटरप्राइज वातावरण में संचालित होता है। साझेदारों के अनुसार, यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि सिस्टम को विकसित करने और परीक्षण करने के लिए उपयोग की जाने वाली पांडुलिपियां और अन्य सामग्री लेखक और समीक्षक की गोपनीयता की रक्षा करते हुए स्प्रिंगर नेचर के सुरक्षित बुनियादी ढांचे के भीतर रहें।
वह डिज़ाइन विकल्प विद्वानों के प्रकाशन में एआई के बारे में सबसे लगातार चिंताओं में से एक को संबोधित करता है: जब अप्रकाशित शोध को तीसरे पक्ष के मॉडल द्वारा संसाधित किया जाता है तो उसका क्या होता है। पूरे वर्कफ़्लो को अपने वातावरण में रखकर, स्प्रिंगर नेचर यह मामला बना रहा है कि समीक्षक केवल एक सहायक पर भरोसा करेंगे जो पांडुलिपि को कभी भी इमारत से बाहर नहीं जाने देगा।
स्प्रिंगर नेचर के मुख्य उत्पाद अधिकारी सास्किया स्टीनैकर ने इस परियोजना को जिम्मेदार प्रयोग में एक अभ्यास के रूप में तैयार किया।
स्टीनैकर ने घोषणा में कहा, "समीक्षकों की विशेषज्ञता और निर्णय सहकर्मी समीक्षा के लिए मौलिक हैं।" "जैसे-जैसे अनुसंधान मात्रा और जटिलता में बढ़ता है, हमारे पास यह पता लगाने का अवसर होता है कि एआई कैसे जिम्मेदारी से उस विशेषज्ञता का समर्थन कर सकता है, जिससे समीक्षकों को अपना समय वहां केंद्रित करने में मदद मिलती है जहां यह सबसे अधिक मायने रखता है और उन सवालों पर ध्यान केंद्रित करता है जिनके लिए विशेषज्ञ वैज्ञानिक निर्णय की आवश्यकता होती है। हमारे लिए, नवाचार और विश्वास को साथ-साथ चलना होगा। इसका मतलब है कि एआई क्या जोड़ सकता है, इसका परीक्षण करना और यह स्पष्ट करना कि जिम्मेदारी कहां रहती है।"
Google के अनुसंधान AI ट्रैक रिकॉर्ड पर निर्माण
यह परियोजना स्कॉलरपीयर और डीप रिव्यू सहित एआई अनुसंधान उपकरण विकसित करने के Google के अनुभव पर आधारित है - वैज्ञानिक मूल्यांकन के यांत्रिकी के लिए फ्रंटियर मॉडल लागू करने के पहले के प्रयास।
गूगल डीपमाइंड में एप्लाइड एआई के वरिष्ठ निदेशक सेशु अजजारापु ने कहा कि साझेदारी का उद्देश्य समीक्षा प्रक्रिया पर बढ़ते सबमिशन वॉल्यूम के दबाव को संबोधित करना है।
अजारापु ने कहा, "वैज्ञानिक खोज को खोलने के लिए एक सहकर्मी-समीक्षा अनुभव की आवश्यकता होती है जो कठोर और अनुसंधान की गति के अनुरूप हो।" "यह साझेदारी स्प्रिंगर नेचर की वैज्ञानिक प्रकाशन विशेषज्ञता और Google डीपमाइंड के अग्रणी अनुसंधान को एक साथ लाती है। साथ में, हम एक ऐसा मंच बना रहे हैं जो दुनिया की अग्रणी पत्रिकाओं के संपादकीय मानकों को सख्ती से बनाए रखते हुए बढ़ती सबमिशन मात्रा के तनाव से राहत देता है। यह एक प्रमुख उदाहरण है कि एआई आधुनिक विज्ञान की मूलभूत संरचनाओं को कैसे मजबूत कर सकता है।"
यह खबर रिसर्च इंफॉर्मेशन, रिसर्च प्रोफेशनल न्यूज और टाइम्स हायर एजुकेशन द्वारा रिपोर्ट की गई थी, जिनमें से सभी ने संयुक्त घोषणा का हवाला दिया था।
सहायक, प्रतिस्थापन नहीं
दोनों कंपनियां स्पष्ट हैं कि उपकरण का उद्देश्य मानव समीक्षकों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उनका समर्थन करना है। प्रोटोटाइप अन्वेषण इस बात पर केंद्रित है कि एआई कैसे मानव विशेषज्ञों को लूप से हटाए बिना सहकर्मी समीक्षा को अधिक इंटरैक्टिव प्रक्रिया बना सकता है, अंतिम वैज्ञानिक निर्णय समीक्षकों और जर्नल संपादकों के पास रहेगा।
वह स्थिति मायने रखती है. पीयर रिव्यू वह संस्था है जो वैज्ञानिक दावों को प्रमाणित करती है, और इसके कुछ हिस्सों को स्वचालित करने वाले प्रयोगों की पहले भी जांच की जा चुकी है। सकाना एआई, एक टोक्यो स्थित एआई लैब, ने पहले बताया था कि उसके एआई समीक्षक सिस्टम ने उसके द्वारा जांचे गए लगभग दस पेपरों में से सात में मुख्य दावा त्रुटियों को चिह्नित किया था - जिसके परिणामस्वरूप वैज्ञानिक जांच को स्वचालित करने के वादे और सीमा दोनों के बारे में बहस छिड़ गई।
स्प्रिंगर नेचर का कथन है कि "नवाचार और विश्वास को साथ-साथ चलना होगा" उस संदेह की सीधी प्रतिक्रिया के रूप में पढ़ा जाता है: कंपनी परीक्षण कर रही है कि एआई क्या जोड़ सकता है, यह स्पष्ट करते हुए कि जिम्मेदारी कहां बनी हुई है।
व्यापक वर्कफ़्लो पुश का हिस्सा
स्प्रिंगर नेचर के लिए, सहायक अपने इन-हाउस प्रकाशन प्लेटफ़ॉर्म, स्नैप के साथ-साथ लेखकों और समीक्षकों के लिए प्रकाशन वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के व्यापक प्रयासों का हिस्सा है। Google DeepMind के लिए, यह जेमिनी मॉडल को उपभोक्ता चैटबॉट तक सीमित रखने के बजाय वैज्ञानिक और पेशेवर वर्कफ़्लो में एम्बेड करने की रणनीति में एक और कदम है।
साझेदारी विद्वानों के प्रकाशन वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए एआई की क्षमता में प्रकाशन उद्योग में बढ़ती रुचि को दर्शाती है - विशेष रूप से बढ़ती सबमिशन मात्रा और तेजी से जटिल, डेटा-भारी कागजात एक समीक्षक पूल पर दबाव डालते हैं जो बड़े पैमाने पर अवैतनिक स्वयंसेवकों से बना है।
आगे क्या होता है
कंपनियों ने अभी तक सहायक की व्यापक तैनाती के लिए समय सारिणी की घोषणा नहीं की है, और कई विवरण खुले हैं: कौन सी पत्रिकाएं पहले इसका उपयोग कर सकती हैं, समीक्षक इसके आउटपुट के साथ कैसे बातचीत करेंगे, और क्या प्रकाशन में एआई से सावधान रहने वाले संस्थान गोपनीयता के लिए इसके दृष्टिकोण को स्वीकार करेंगे।
अभी के लिए, प्रोटोटाइप परीक्षण चरण ही संदेश है। यदि सहायक वर्णन के अनुसार काम करता है, तो समीक्षा के सबसे कठिन हिस्से - लंबी पांडुलिपियों के माध्यम से घूमना, आंकड़ों की जांच करना, उन अनुभागों की तलाश करना जिनके लिए विशेषज्ञ की नजर की आवश्यकता होती है - तेज हो सकते हैं, जबकि सहकर्मी समीक्षा के केंद्र में मानवीय निर्णय बिल्कुल वहीं रहता है जहां वह है।
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