Springer Nature ដែលជាអ្នកបោះពុម្ពផ្សាយសិក្សាដ៏ធំបំផុតមួយរបស់ពិភពលោក និង Google DeepMind បានប្រកាសពីភាពជាដៃគូស្រាវជ្រាវដើម្បីបង្កើតជំនួយការពិនិត្យដោយថាមពល AI ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជួយអ្នកស្រាវជ្រាវវាយតម្លៃសាត្រាស្លឹករឹតកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងដើម្បីសម្រាលដំណើរការពិនិត្យដែលកំពុងមានភាពតានតឹងកាន់តែខ្លាំងឡើង។

កិច្ចសហការដែលត្រូវបានប្រកាសនៅថ្ងៃទី 26 ខែតុលា រួមបញ្ចូលគ្នានូវជំនាញរបស់ Springer Nature ក្នុងការគ្រប់គ្រងការពិនិត្យឡើងវិញពីមិត្តភ័ក្តិជាមួយនឹងម៉ូដែល Gemini AI របស់ Google DeepMind ។ គំរូមួយកំពុងត្រូវបានសាកល្បងរួចហើយ ទោះបីជាដៃគូរមិនបានប្រកាសពីកាលវិភាគសម្រាប់ការដាក់ពង្រាយកាន់តែទូលំទូលាយក៏ដោយ។ For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

ហេតុអ្វីបានជាការពិនិត្យឡើងវិញរបស់ Peer ស្ថិតនៅក្រោមសម្ពាធ

ការពិនិត្យឡើងវិញពីមិត្តភ័ក្តិគឺជាយន្តការរក្សាច្រកទ្វារនៃវិទ្យាសាស្ត្រទំនើបហើយវាកំពុងតស៊ូដើម្បីបន្ត។ យោងតាមសេចក្តីប្រកាស ការបង្កើនបរិមាណនៃការដាក់ស្នើ និងភាពស្មុគស្មាញនៃការស្រាវជ្រាវដែលកំពុងកើនឡើងកំពុងដាក់តម្រូវការបន្ថែមលើអ្នកត្រួតពិនិត្យមិត្តភ័ក្តិ - អ្នកស្រាវជ្រាវដែលស្ម័គ្រចិត្តពេលវេលារបស់ពួកគេដើម្បីវាយតម្លៃសាត្រាស្លឹករឹតសម្រាប់ទិនានុប្បវត្តិ។

ជំនួយការថ្មីនេះកំពុងត្រូវបានរៀបចំឡើងដើម្បីជួយអ្នកត្រួតពិនិត្យរុករកសាត្រាស្លឹករឹតស្មុគស្មាញ វិភាគអត្ថបទ គំនូសតាង និងតួលេខដ៏ច្រើន និងកំណត់តំបន់ដែលត្រូវការការពិនិត្យកាន់តែជិតស្និទ្ធ។ ដៃគូនិយាយថា ចេតនាគឺចង់បង្កើនពេលវេលារបស់អ្នកពិនិត្យ ដូច្នេះពួកគេអាចផ្តោតលើសំណួរដែលទាមទារអ្នកជំនាញខាងវិទ្យាសាស្ត្រ និងការវិនិច្ឆ័យ - ផ្នែកនៃការងារដែលមិនអាចប្រគល់ឱ្យម៉ាស៊ីនបាន។

សាងសង់នៅលើ Gemini - និងរក្សាទុកនៅខាងក្នុងជញ្ជាំងរបស់ Springer Nature

ជំនួយការនេះកំពុងត្រូវបានបង្កើតជាមួយនឹងកម្មវិធី Open-source Agent Development Kit (ADK) របស់ Google និងដំណើរការទាំងស្រុងនៅក្នុងបរិយាកាសឯកជន Gemini Enterprise របស់ Springer Nature។ យោងតាមដៃគូ វិធីសាស្រ្តនេះធានាថាសាត្រាស្លឹករឹត និងខ្លឹមសារផ្សេងទៀតដែលប្រើដើម្បីអភិវឌ្ឍ និងសាកល្បងប្រព័ន្ធនេះនៅតែស្ថិតក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសុវត្ថិភាពរបស់ Springer Nature ការពារការសម្ងាត់របស់អ្នកនិពន្ធ និងអ្នកត្រួតពិនិត្យ។

ជម្រើសនៃការរចនានោះដោះស្រាយកង្វល់មួយក្នុងចំណោមកង្វល់ដែលជាប់លាប់បំផុតអំពី AI ក្នុងការបោះពុម្ពផ្សាយតាមការសិក្សា៖ តើមានអ្វីកើតឡើងចំពោះការស្រាវជ្រាវដែលមិនបានបោះពុម្ពនៅពេលវាត្រូវបានដំណើរការដោយម៉ូដែលភាគីទីបី។ ដោយរក្សាលំហូរការងារទាំងមូលនៅក្នុងបរិយាកាសរបស់ខ្លួន Springer Nature កំពុងបង្កើតករណីដែលអ្នកត្រួតពិនិត្យនឹងទុកចិត្តតែជំនួយការដែលមិនអនុញ្ញាតឱ្យសាត្រាស្លឹករឹតចាកចេញពីអាគារ។

Saskia Steinacker ប្រធានផ្នែកផលិតផលនៅ Springer Nature បានកំណត់គម្រោងថាជាលំហាត់មួយក្នុងការពិសោធន៍ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។

Steinacker បាននិយាយនៅក្នុងសេចក្តីប្រកាសថា "ជំនាញ និងការវិនិច្ឆ័យរបស់អ្នកត្រួតពិនិត្យគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការត្រួតពិនិត្យពីមិត្តភ័ក្តិ" ។ "នៅពេលដែលការស្រាវជ្រាវរីកចម្រើនក្នុងបរិមាណ និងភាពស្មុគស្មាញ យើងមានឱកាសស្វែងយល់ពីរបៀបដែល AI អាចគាំទ្រជំនាញនោះប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ ដោយជួយឱ្យអ្នកត្រួតពិនិត្យផ្តោតលើពេលវេលារបស់ពួកគេជាកន្លែងដែលវាសំខាន់ជាងគេ និងលើសំណួរដែលទាមទារឱ្យមានការវិនិច្ឆ័យតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រពិសេស។ សម្រាប់យើង ការច្នៃប្រឌិត និងការជឿជាក់ត្រូវតែដើរទន្ទឹមគ្នា។ នោះមានន័យថាការសាកល្បងអ្វីដែល AI អាចបន្ថែមខណៈពេលដែលមានភាពច្បាស់លាស់អំពីកន្លែងដែលការទទួលខុសត្រូវនៅតែមាន។"

ការកសាងនៅលើកំណត់ត្រាស្រាវជ្រាវ AI របស់ Google

គម្រោងនេះបង្កើតលើបទពិសោធន៍របស់ Google ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ឧបករណ៍ស្រាវជ្រាវ AI រួមទាំង ScholarPeer និង Deep Review — កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងមុននេះដើម្បីអនុវត្តគំរូព្រំដែនទៅនឹងយន្តការនៃការវាយតម្លៃវិទ្យាសាស្ត្រ។

Seshu Ajjarapu នាយកជាន់ខ្ពស់នៃ Applied AI នៅ Google DeepMind បាននិយាយថា ភាពជាដៃគូនេះមានគោលបំណងដោះស្រាយបញ្ហាដែលបរិមាណនៃការដាក់ស្នើដែលកំពុងកើនឡើងនៅលើដំណើរការពិនិត្យ។

លោក Ajjarapu បាននិយាយថា "ការដោះសោរបកគំហើញបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ទាមទារបទពិសោធន៍ពិនិត្យពីមិត្តភ័ក្តិ ដែលមានភាពម៉ត់ចត់ និងស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយនឹងល្បឿននៃការស្រាវជ្រាវ" ។ "ភាពជាដៃគូនេះនាំមកនូវអ្នកជំនាញការបោះពុម្ពផ្សាយវិទ្យាសាស្ត្ររបស់ Springer Nature និងការស្រាវជ្រាវព្រំដែនរបស់ Google DeepMind ។ ជាមួយគ្នានេះ យើងកំពុងបង្កើតវេទិកាដែលបន្ធូរបន្ថយភាពតានតឹងនៃបរិមាណនៃការដាក់ស្នើដែលកំពុងកើនឡើង ខណៈពេលដែលរក្សាយ៉ាងតឹងរឹងនូវស្តង់ដារវិចារណកថានៃទស្សនាវដ្តីឈានមុខគេរបស់ពិភពលោក។ វាជាឧទាហរណ៍ចម្បងនៃរបៀបដែល AI អាចពង្រឹងរចនាសម្ព័ន្ធគ្រឹះនៃវិទ្យាសាស្ត្រទំនើប។"

ព័ត៌មាននេះត្រូវបានរាយការណ៍ដោយ Research Information, Research Professional News និង Times Higher Education ដែលទាំងអស់នេះបានដកស្រង់សេចក្តីប្រកាសរួម។

ជំនួយការ មិនមែនជាអ្នកជំនួសទេ។

ក្រុមហ៊ុនទាំងពីរគឺច្បាស់ណាស់ថាឧបករណ៍នេះមានន័យដើម្បីគាំទ្រអ្នកត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សជាជាងជំនួសពួកគេ។ ការរុករកគំរូគឺផ្តោតលើរបៀបដែល AI អាចធ្វើឱ្យការពិនិត្យឡើងវិញពីមិត្តភ័ក្តិនូវដំណើរការអន្តរកម្មជាងមុនដោយមិនដកអ្នកជំនាញរបស់មនុស្សចេញពីរង្វិលជុំ ជាមួយនឹងការវិនិច្ឆ័យចុងក្រោយតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រដែលនៅសល់ជាមួយអ្នកត្រួតពិនិត្យ និងអ្នកកែសម្រួលទិនានុប្បវត្តិ។

ទីតាំងសំខាន់។ ការពិនិត្យឡើងវិញពីមិត្តភ័ក្តិគឺជាស្ថាប័នដែលបញ្ជាក់ការអះអាងបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ហើយការពិសោធន៍ជាមួយនឹងផ្នែកស្វ័យប្រវត្តិកម្មរបស់វាបានទាក់ទាញការពិនិត្យមើលពីមុនមក។ Sakana AI ដែលជាមន្ទីរពិសោធន៍ AI ដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងតូក្យូកាលពីមុនបានរាយការណ៍ថាប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យ AI របស់ខ្លួនបានកំណត់កំហុសក្នុងការទាមទារស្នូលប្រហែលប្រាំពីរក្នុងចំណោមដប់ឯកសារដែលវាបានបញ្ចាំង ដែលជាលទ្ធផលដែលជំរុញឱ្យមានការជជែកវែកញែកអំពីទាំងការសន្យា និងដែនកំណត់នៃការត្រួតពិនិត្យវិទ្យាសាស្ត្រដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

សេចក្តីថ្លែងការណ៍របស់ Springer Nature ថា "ការច្នៃប្រឌិត និងភាពជឿជាក់ត្រូវតែដើរទន្ទឹមគ្នា" អានថាជាការឆ្លើយតបដោយផ្ទាល់ទៅនឹងការសង្ស័យនោះ៖ ក្រុមហ៊ុនកំពុងសាកល្បងនូវអ្វីដែល AI អាចបន្ថែមវាបាន ខណៈពេលដែលមានភាពច្បាស់លាស់អំពីកន្លែងដែលការទទួលខុសត្រូវនៅតែមាន។

ផ្នែកនៃការជំរុញលំហូរការងារកាន់តែទូលំទូលាយ

សម្រាប់ Springer Nature ជំនួយការគឺជាផ្នែកនៃកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងកាន់តែទូលំទូលាយក្នុងការសម្រួលលំហូរការងារនៃការបោះពុម្ពផ្សាយសម្រាប់អ្នកនិពន្ធ និងអ្នកត្រួតពិនិត្យ រួមជាមួយនឹងវេទិកាបោះពុម្ពផ្សាយក្នុងផ្ទះរបស់ខ្លួន Snapp ។ សម្រាប់ Google DeepMind វាគឺជាជំហានមួយទៀតនៅក្នុងយុទ្ធសាស្រ្តនៃការបង្កប់គំរូ Gemini ទៅក្នុងដំណើរការការងារបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិជ្ជាជីវៈ ជាជាងការបង្ខាំងពួកវាទៅក្នុង chatbots របស់អតិថិជន។

ភាពជាដៃគូឆ្លុះបញ្ចាំងពីចំណាប់អារម្មណ៍ដែលកំពុងកើនឡើងនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មបោះពុម្ភនៅក្នុងសក្តានុពលសម្រាប់ AI ដើម្បីគាំទ្រលំហូរការងារបោះពុម្ពផ្សាយដោយអ្នកប្រាជ្ញ ជាពិសេសដូចជាការកើនឡើងនៃបរិមាណនៃការដាក់ស្នើ និងឯកសារដែលមានទិន្នន័យធ្ងន់កាន់តែខ្លាំងឡើងដាក់សម្ពាធលើក្រុមអ្នកត្រួតពិនិត្យដែលភាគច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយអ្នកស្ម័គ្រចិត្តដែលមិនមានប្រាក់ខែ។

តើមានអ្វីកើតឡើងបន្ទាប់

ក្រុមហ៊ុនមិនទាន់បានប្រកាសពីតារាងពេលវេលាសម្រាប់ការដាក់ពង្រាយជំនួយការឱ្យកាន់តែទូលំទូលាយនោះទេ ហើយព័ត៌មានលម្អិតជាច្រើននៅតែបើកចំហរ៖ តើទស្សនាវដ្តីណាខ្លះអាចប្រើវាមុនគេ របៀបដែលអ្នកត្រួតពិនិត្យនឹងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយលទ្ធផលរបស់វា និងថាតើស្ថាប័នដែលបានប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះ AI ក្នុងការបោះពុម្ពនឹងទទួលយកវិធីសាស្រ្តក្នុងការរក្សាការសម្ងាត់ដែរឬទេ។

សម្រាប់ពេលនេះដំណាក់កាលសាកល្បងគំរូគឺជាសារ។ ប្រសិនបើជំនួយការធ្វើការដូចដែលបានពិពណ៌នា នោះផ្នែកដែលធុញទ្រាន់បំផុតនៃការពិនិត្យឡើងវិញ — ឆ្លងកាត់សាត្រាស្លឹករឹតដ៏វែង តួលេខត្រួតពិនិត្យ ការស្វែងរកផ្នែកដែលត្រូវការភ្នែករបស់អ្នកឯកទេស — អាចលឿនជាងមុន ខណៈពេលដែលការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សនៅក្នុងបេះដូងនៃការពិនិត្យដោយមិត្តភ័ក្តិស្ថិតនៅត្រង់កន្លែងដែលវាមាន។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →