गूगल हाल ही में स्कॉलर लैब्स लॉन्च किया गया है, जो एक एआई-संचालित खोज उपकरण है जो शोधकर्ताओं द्वारा अकादमिक पेपर खोजने के तरीके को बदल रहा है। लेकिन यहाँ पेच है – यह जानबूझकर उन उद्धरणों की संख्या और जर्नल रैंकिंग को नजरअंदाज कर देता है जिन पर वैज्ञानिकों ने अध्ययन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए दशकों से भरोसा किया है। इस कदम से शोधकर्ता पूछ रहे हैं: क्या एआई वास्तव में इन पारंपरिक द्वारपालों के बिना अच्छे विज्ञान को बुरे से अलग बता सकता है?
गूगल यह शर्त लगाई जा रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिकों द्वारा अनुसंधान की खोज करने के तरीके में क्रांति ला सकती है – लेकिन यह एक विवादास्पद दृष्टिकोण अपना रहा है जिसने अकादमिक दुनिया को विभाजित कर दिया है। कंपनी नई है स्कॉलर लैब्स यह टूल शोध पत्रों के पूर्ण पाठ का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करता है, उद्धरण संख्या और जर्नल रैंकिंग को पूरी तरह से दरकिनार कर देता है जो शोधकर्ताओं की पीढ़ियों के लिए गुणवत्ता द्वारपाल के रूप में काम करता है।
टूल को इस सप्ताह सीमित उपयोगकर्ताओं के लिए लॉन्च किया गया, जो “उपयोगकर्ता की शोध खोज के लिए सबसे उपयोगी कागजात” पेश करने का वादा करता है। Google प्रवक्ता लिसा ओगुइके. पारंपरिक शैक्षणिक खोज इंजनों के विपरीत, स्कॉलर लैब्स वास्तविक पेपर सामग्री के भीतर विषयों और अवधारणाओं के बीच संबंधों की पहचान करके बताती है कि प्रत्येक परिणाम आपकी क्वेरी से क्यों मेल खाता है।
लेकिन एक ऐसी पकड़ है जिसने वैज्ञानिकों को बात करने पर मजबूर कर दिया है। स्कॉलर लैब्स ने जानबूझकर उन मेट्रिक्स को बाहर कर दिया है जिनका उपयोग शोधकर्ता लंबे समय से वैध अध्ययनों को संदिग्ध अध्ययनों से अलग करने के लिए करते रहे हैं। यह दिखाने के लिए कोई उद्धरण मायने नहीं रखता कि अन्य वैज्ञानिक कितनी बार किसी पेपर का संदर्भ देते हैं। कोई भी पत्रिका किसी प्रकाशन की प्रतिष्ठा को दर्शाने वाले कारकों को प्रभावित नहीं करती। वास्तव में जो लिखा गया है उसका सिर्फ एआई विश्लेषण।
ओगुइके ने बताया, “प्रभाव कारक और उद्धरण गणना अनुसंधान क्षेत्र पर निर्भर करती है और अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त मूल्यों का अनुमान लगाना कठिन हो सकता है।” द वर्ज. उनका तर्क है कि ये पारंपरिक फ़िल्टर “अक्सर प्रमुख पेपरों को मिस कर सकते हैं – विशेष रूप से अंतःविषय क्षेत्रों के पेपर या हाल ही में प्रकाशित लेख।”
दृष्टिकोण डालता है गूगल वैज्ञानिक वास्तव में कैसे काम करते हैं, इसके विपरीत। टफ्ट्स विश्वविद्यालय में पुनर्वास विज्ञान के प्रोफेसर डॉ. जेम्स स्मोलिगा स्वीकार करते हैं कि वह दूसरों की तुलना में अत्यधिक उद्धृत पत्रों पर अधिक भरोसा करने के “दोषी” हैं, भले ही उन्होंने एक बार हजारों उद्धरणों के साथ एक अध्ययन को खारिज कर दिया. “मैं खुद जानता हूं कि ऐसा नहीं है लेकिन फिर भी मैं उस जाल में फंस जाता हूं क्योंकि मैं और क्या करने जा रहा हूं?” उन्होंने संवाददाताओं से कहा.
समय इससे अधिक महत्वपूर्ण नहीं हो सकता। जैसा कि डेटा जासूसों ने खुलासा किया है, वैज्ञानिक समुदाय विश्वसनीयता के संकट से जूझ रहा है प्रतिष्ठित पत्रिकाओं में मनगढ़ंत शोध, और यहां तक कि . पारंपरिक गुणवत्ता संकेतक स्पष्ट रूप से अचूक नहीं हैं।
