Kaip „ChatGPT“ keičia postdoktorantų patirtį

   „Maždaug kas trečias Nature pasaulinės postdoc apklausos respondentas naudoja dirbtinio intelekto (AI) pokalbių robotus, kad padėtų patobulinti tekstą, generuoti ar redaguoti kodą, įsisavinti savo srities literatūrą ir dar daugiau.

 

     Daugiau, nei dešimtmetį gyvenęs Japonijoje, Rafaelis Bretas, kilęs iš Brazilijos, gana gerai kalba japoniškai. Rašytinio japonų kalbos aspektai, tokie, kaip griežta mandagumo hierarchija, vis dar nepastebimi postdoktorantui. Vyresniems kolegoms ir bendradarbiams jis rašydavo anglų kalba, todėl dažnai kildavo nesusipratimų.

 

     Dirbtinio intelekto pokalbių robotai visa tai pakeitė. Kai dirbtinio intelekto įmonė OpenAI, įsikūrusi San Franciske, Kalifornijoje, 2022 m. lapkritį pradėjo ChatGPT, Bretas, tyrinėjantis primatų pažinimo raidą RIKEN, nacionaliniame tyrimų institute Kobėje, Japonijoje, greitai patikrino, ar tai gali padaryti tinkamu jo raštą japonų kalba. Jo viltys nebuvo didelės. Jis girdėjo, kad pokalbių robotas nėra labai geras kitomis kalbomis, nei anglų. Žinoma, eksperimentai jo gimtąja portugalų kalba lėmė tekstą, kuris „skambėjo labai vaikiškai“.

 

     Bet kai jis išsiuntė keletą pokalbių robotų pritaikytų laiškų japonų draugams mandagumo patikrinimui, jie pasakė, kad rašymas buvo geras. Tiesą sakant, taip geras, kad dabar Bretas kasdien naudoja pokalbių robotus oficialiai japonų kalbai rašyti. Tai sutaupo jam laiko ir nusivylimo, nes dabar jis gali iš karto išreikšti savo mintis. „Tai verčia mane labiau pasitikėti tuo, ką darau“, – sako jis.

 

     Nuo ChatGPT paleidimo daug rašyta apie jos gebėjimą sutrikdyti profesijas, įskaitant baimę dėl darbo praradimo ir sugadintos ekonomikos. Tyrėjai nedelsdami pradėjo eksperimentuoti su įrankiu, kuris gali padėti atlikti daugelį kasdienių užduočių – nuo santraukų rašymo iki kompiuterio kodo generavimo ir redagavimo. Vieni sako, kad tai puikus, laiką taupantis, įrenginys, o kiti įspėja, kad jis gali gaminti žemos kokybės straipsnius.

 

     Praėjusį mėnesį „Nature“ apklausė tyrėjus apie jų požiūrį į AI augimą moksle ir rado ir jaudulį, ir nerimą. Vis dėlto buvo paskelbta nedaug tyrimų apie tai, kaip mokslininkai naudoja AI. Siekdama geriau tai suprasti, „Nature“ įtraukė klausimus apie AI naudojimą į antrąją pasaulinę postdotorantų apklausą birželio ir liepos mėn. Nustatyta, kad 31% dirbančių respondentų nurodė, kad naudojasi pokalbių robotais. Tačiau 67% nemanė, kad dirbtinis intelektas pakeitė jų kasdienio darbo ar karjeros planus. Iš tų, kurie naudojasi pokalbių robotais, 43% tai daro kas savaitę ir tik 17% naudojasi kasdien, pavyzdžiui, Bretas (žr. „Kaip postdoktorantai naudoja AI pokalbių robotus“).

 

     Tikėtina, kad šios proporcijos greitai keisis, sako Mushtaqas Bilalas, Pietų Danijos universiteto Odensėje lyginamąją literatūrą studijuojantis postdoktorantas, kuris dažnai komentuoja akademinį AI pokalbių robotų naudojimą. „Manau, kad dar anksti postdoktorantams pajusti, ar AI pakeitė jų kasdienį darbą“, – sako jis. Remiantis jo patirtimi, mokslininkai ir akademikai dažnai lėtai perima naujas technologijas dėl institucinės inercijos.

 

     Skaitmeninė pagalba

 

     Sunku pasakyti, ar pokalbių roboto naudojimo lygis, nustatytas Nature postdoktorantų apklausoje, yra didesnis ar mažesnis, nei kitų profesijų vidurkis. Liepos mėnesį Vašingtone įsikūrusio ekspertų centro „Pew Research Center“ atlikta apklausa parodė, kad 24 % žmonių Jungtinėse Valstijose, kurie teigė girdėję apie ChatGPT, naudojo jį, tačiau ši dalis padidėjo iki vos vieno trečdalio  – turintiems universitetinį išsilavinimą. Kita balandžio ir gegužės mėn. Švedijos universitetų studentų apklausa parodė, kad 35 % iš 5 894 respondentų reguliariai naudojosi ChatGPT. Japonijoje 32 % gegužę ir birželį apklaustų universitetų studentų teigė, kad naudojasi ChatGPT.

 

   Nature tyrime pranešta, kad dažniausiai pokalbių robotai buvo naudojami tekstui patikslinti (63 proc.).

 

     Sritys, kuriose daugiausia pranešama apie pokalbių robotų naudojimą, buvo inžinerija (44 %) ir socialiniai mokslai (41 %). Biomedicinos ir klinikinių mokslų daktarai rečiau naudojo dirbtinio intelekto pokalbių robotus darbui (29%).

 

     Xinzhi Tengas, Honkongo politechnikos universiteto radiografijos postdoktorantas, teigia, kad kasdien naudoja pokalbių robotus, kad patobulintų tekstą, ruoštų rankraščius ir parašytų pristatymų medžiagą anglų kalba, kuri nėra jo gimtoji kalba. Jis gali paprašyti „ChatGPT“ „nušlifuoti“ pastraipą ir padaryti ją „natyvia ir profesionaliai skambančia“ arba sugeneruoti pavadinimo pasiūlymus iš savo santraukų. Jis peržiūri pokalbių roboto pasiūlymus, patikrina, ar jie yra prasmingi ir stilingi, ir pasirenka tuos, kurie geriausiai perteikia jo norimą žinią. Jis teigia, kad įrankis jam sutaupo pinigų, kuriuos anksčiau būtų išleidęs profesionalioms redagavimo paslaugoms.

 

     Nature 2023 m. postdoktorantų apklausa

 

     Šis straipsnis yra antrasis iš trumpos serijos, kurioje aptariami Nature’s 2023 postdoktorantų tyrimo rezultatai ir nagrinėjama, kaip postdoktorantai naudoja dirbtinio intelekto pokalbių robotus savo kasdieniame darbe. Pirmame straipsnyje buvo nagrinėjama postdoktorantų padėtis 2023 m. ir priežastys, dėl kurių apskritai geresnės perspektyvos įsidarbinti. Trečiasis straipsnis apims postdoktorantų perspektyvas, trisdešimties metų sulaukus.

 

     Apklausa, sukurta kartu su Londono švietimo ir tyrimų bendrove „Shift Learning“, buvo reklamuojama svetainėje nature.com, „Springer Nature“ skaitmeniniuose produktuose ir per el. pašto kampanijas. Jis buvo siūlomas anglų, mandarinų kinų ir ispanų kalbomis. Apklausoje dalyvavo 3 838 savarankiškai besirenkantys respondentai iš 93 šalių, iš kurių 51 % save apibūdino kaip moteris, 27 % kaip rasinės ar etninės mažumos narius ir 61 % dirbančius ne savo šalyje. Visus tyrimo duomenų rinkinius rasite adresu go.nature.com/3rizweg.

 

     Ashley Burke, postdoktorantė, studijuojanti maliariją Witwatersrand universitete Johanesburge, Pietų Afrikoje, sako, kad ji naudoja pokalbių robotus, kai turi rašytojo bloką ir jai reikia pagalbos „tiesiog išgirsti kelis pirmuosius žodžius puslapyje“. Tomis akimirkomis paprašius ChatGPT „parašyti įvadą apie maliarija Zambijoje“, atsiranda kelios pastraipos, kurios gali atverti jos pačios kūrybiškumą.

 

     Ji taip pat naudoja įrankį, kad supaprastintų mokslines sąvokas, kad suprastų pati arba padėtų jas perteikti kitiems paprasta kalba, o tai, anot jos, yra „naudingiausia AI pusė, kurią iki šiol radau“.

 

     Pavyzdžiui, dirbdama su metodų skyriumi, ji nežinojo, kaip suformuluoti savo DNR sekos analizės aprašymą. Ji paklausė ChatGPT: „Kaip jūs patikrintumėte DNR sekas dėl polimorfizmų? ir šis išskleidė dešimties žingsnių planą, pradedant duomenų rinkimu ir baigiant ataskaitų teikimu, o tai padėjo jai išspręsti tekste esančias „klimpstančias vietas“.

 

     Bilalas teigia, kad didesnė inžinierių ir socialinių mokslininkų pokalbių robotų dalis atsiliepia jo paties stebėjimams. Tačiau jis nustatė, kad biomedicinos mokslininkai taip pat nori naudoti pokalbių robotus, bent jau Danijoje. Inžinerijos postdoktorantų, kurie naudoja pokalbių robotus tekstui patikslinti, paplitimas (82 %) jam kelia nerimą, nes jam tai rodo, kad inžinieriai nėra tinkamai apmokyti rašyti mokslinį rašymą. „AI pokalbių robotai gali iš dalies išspręsti šią problemą, tačiau inžinerinės programos turės investuoti į rašymo mokymą. Tai labai svarbus įgūdis mokslininkui“, – sako jis.

 

     Maždaug 56 % postdocs, kurie teigia, kad naudoja pokalbių robotus Nature apklausoje, naudoja juos kodui generuoti, redaguoti ir šalinti triktis.

 

     Pavyzdžiui, Iza Romanowska, archeologijos doktorantė iš Orhuso universiteto Danijoje, naudoja skaičiavimo modelius senovės visuomenėms tirti.

 

     Ji yra savamokslė programuoti, todėl jos kodas gali būti savitas. „ChatGPT“ tame padeda, sako ji. „Jame pateikiami susitarimai, apie kuriuos aš nežinau, dalykų, kurie neturi įtakos kodo veikimui, bet padeda kitiems jį perskaityti. Ji priduria, kad tai naudinga ir skaidrumui, nes daugelis ad hoc koduotojų pastangas išvalyti savo kodą gali atgrasyti nuo jo paskelbimo atvirojo kodo metodu.

 

     Antonio Sclocchi, fizikas, atliekantis mašininio mokymosi postdoktorantūrą Šveicarijos federaliniame Lozanos technologijos institute, kodavimui taip pat naudoja ChatGPT – moka už GPT-4, atnaujintą nemokamo įrankio versiją, kuri, jo teigimu, geriau atlieka kai kurias kodavimo užduotis. Jis taip pat jį naudoja, kurdamas egzamino klausimus ir iliustracijas LaTeX – dokumentų rengimo sistemoje.

 

     Savamokslis, save reguliuojantis

 

     Gamtos tyrimų rezultatai yra prasmingi Emery Berger, kompiuterių mokslininkei iš Masačusetso universiteto Amherste. Nors postdoktorantų, kurie teigia, kad jie naudoja pokalbių robotus darbui, skaičius yra mažesnis, nei jis tikėjosi, jis sako, kad akademinėje bendruomenėje matė „šokiruojantį skepticizmą“ dėl dirbtinio intelekto įrankių, tokių, kaip „ChatGPT“. Žmonės, kurie kritikuoja pokalbių robotus, dažnai net nebandė jais naudotis, pažymi jis. Ir kai bando, jie dažnai susitelkia į problemas, o ne bando suprasti revoliucines technologijos galimybes. „Atrodo, pamojavai lazdele ir pasirodo Laisvės statula. Ir vieno antakio trūksta. Bet jūs ką tik padarėte Laisvės statulą!

 

     Bergeris pažymi, kad pokalbių robotai gali būti fantastiškai naudingi karjeros pradžioje tyrėjams, kurių gimtoji kalba nėra anglų. Jis mano, kad šie redagavimo padėjėjai, tikriausiai, jau prisideda, tobulinant studentų motyvacinius ir paraiškų laiškus, taip pat žurnalams pateikiamų darbų santraukas ir priduria: „Galite pasakyti, kad anglų kalba yra daug geresnė“.

 

     Bergeris mano, kad dauguma postdoktorantų ieško ir išbando dirbtinio intelekto įrankius patys. Bretas, Romanowska ir Sclocchi su pokalbių robotais susipažino neoficialiai, su draugų ar kolegų pagalba. Iš trijų tik Bretas teigia, kad jo institucija paskelbė oficialias gaires, kaip darbuotojai turėtų naudoti AI pokalbių robotus. RIKEN politika draudžia darbuotojams į pokalbių robotus talpinti informaciją, kuri nėra vieša arba asmeninė, nes nėra garantijų, kad, pavyzdžiui, į ChatGPT įvesti duomenys išliks privatūs. Gegužės mėn. paskelbtose, gairėse vartotojams taip pat patariama įsitikinti, kad pokalbių robotų naudojimas nepažeidžia institucinių autorių teisių taisyklių, kad jie rinktų informaciją iš daugelio skirtingų šaltinių ir atskirai patikrinti pokalbių roboto rezultatų tikslumą.

 

     Romanowska teigia, kad jos universitetas nepateikė jokių oficialių gairių ar patarimų, kaip naudoti pokalbių robotus. Tai atrodo įprasta: Švedijos studentų apklausoje 55% teigė nežinantys, ar jų institucijos turi atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo gaires. „Vienintelis dalykas, kurį pasiūlė mano universitetas, yra specifikacija, kad studentams neleidžiama naudoti ChatGPT jokiems vertinimams“, pavyzdžiui, užduotims ar egzaminams, sako Romanowska. Šią reakciją ji apibūdina kaip „gana naivią“. „Tai yra įrankis, kurio naudojimui turime išmokyti savo studentus. Mes visi jį naudosime darbui, o bandymai apsimesti, kad jo nėra, tai nepakeis."

 

     Kopenhagoje dirbanti, karjeros trenerė Tina Persson sako, kad daugelis jos klientų, pradėjusių karjerą tyrinėjimuose, yra pesimistiškai nusiteikę dėl AI įrankių. „Tai kenkia jų karjerai“, – sako ji, nes pramonė – kur daugelis jų tikriausiai atsidurs dėl nuolatinių akademinių pareigų trūkumo – veržiasi link šios naujos technologijos.

 

     Sunkaus darbo pašalinimas

 

     Akademinė bendruomenė gali lėčiau imtis dirbtinio intelekto; maždaug du trečdaliai Nature tyrime dalyvavusių doktorantų nemanė, kad dirbtinis intelektas pakeitė jų kasdienius darbo ir karjeros planus. Tačiau du trečdaliai tų, kurie teigė, kad naudoja AI pokalbių robotus, teigė, kad tai turėjo įtakos jų darbui.

 

     Šiam straipsniui kalbinti postdoktorantai sutiko, kad pokalbių robotai yra puiki priemonė pašalinti akademinio darbo sunkumus. Romanowska sako, kad jos prižiūrimiems studentams ji rekomenduoja naudoti ChatGPT kodavimui, ypač kai jiems sunku pasiekti, kad kodas veiktų. „Labai lengva nukopijuoti ir įklijuoti probleminį kodą į ChatGPT ir tada paklausti, kas negerai. Jis ne tik dažniausiai nurodys problemą, bet ir išryškins kitas galimas problemas“, – sako ji.

 

     Dauguma pašnekovų taip pat lengvai pripažino priemonės ribotumą. Bilalas yra susirūpinęs, kad 29% apklaustų postdoktorantų teigė, kad jie naudojasi, ja ieškodami literatūros. Šie pokalbių robotai kuria neegzistuojančių dokumentų citatas, sako jis. „Jei žmogus nėra išmokytas jais naudotis, gali sugaišti daug laiko."

 

     Sclocchi sako, kad viskas tikrai gali suklysti, jei vartotojai taps tingūs ir per daug pasikliaus pokalbių robotais. Rašant straipsnį, įrankiai gali pasiūlyti struktūrą arba padėti perfrazuoti pastraipas, sako jis. „Tačiau jūs vis tiek turite nuspręsti, kurią istoriją papasakoti, kaip papasakoti savo auditorijai ir kaip susintetinti turimą informaciją."

 

     Nors AI įrankių naudojimas kodavimui pagreitina jo darbą, AI tiesiog negali galvoti apie tai, kaip jis nori struktūrizuoti savo kodą ir kaip jo rezultatai yra susiję su likusia jo sritimi. „Tam reikia gilumo“, – sako jis.

 

     Romanowska mano, kad yra aiškus skirtumas tarp jos darbo dalių, kuriose pokalbių robotai gali padėti, ir dalių, kuriose jie negali. Ji sako, kad administracinio darbo sudėtingumas – atsakymai į recenzentų komentarus, motyvacinių laiškų rašymas rankraščiams, kandidatavimas į darbą, santraukų rašymas – tai techniniai įgūdžiai, kuriuose gali padėti pokalbių robotai. Tačiau mokslinio darbo, kuriam reikia laiko, gilių minčių ir išradingumo, pokalbių robotai negali atlikti. Tai, pasak jos, yra „tikroji esmė to, ką mes turėtume daryti.“" [1]

1. Nature 622, 655-657 (2023)

How ChatGPT is transforming the postdoc experience

"Around one in three respondents to Nature’s global postdoc survey are using AI chatbots to help to refine text, generate or edit code, wrangle the literature in their field and more.

After living in Japan for more than a decade, Rafael Bretas, originally from Brazil, speaks Japanese pretty well. Aspects of written Japanese, such as its strict hierarchies of politeness, still elude the postdoc. He used to write to senior colleagues and associates in English, which often led to misunderstandings.

Artificial-intelligence (AI) chatbots have changed all that. When the AI firm OpenAI, based in San Francisco, California, launched ChatGPT in November 2022, Bretas, who studies cognitive development in primates at RIKEN, a national research institute in Kobe, Japan, was quick to check whether it could make his written Japanese suitably formal. His hopes weren’t high. He’d heard that the chatbot wasn’t very good in languages other than English. Certainly, experiments in his own language, Portuguese, had resulted in text that “sounded very childish”.

But when he sent some chatbot-tweaked letters to Japanese friends for a politeness check, they said that the writing was good. So good, in fact, that Bretas now uses chatbots daily to write formal Japanese. It saves him time, and frustration, because he can now get his point across immediately. “It makes me feel more confident in what I’m doing,” he says.

Since ChatGPT’s launch, much has been written about its ability to disrupt professions, including fears of job losses and damaged economies. Researchers immediately began experimenting with the tool, which can assist in many of their daily tasks, from writing abstracts to generating and editing computer code. Some say that it’s a great time-saving device, whereas others warn that it might produce low-quality papers.

Last month, Nature polled researchers about their views on the rise of AI in science, and found both excitement and trepidation. Still, few studies have been published on how researchers are using AI. To get a better handle on that, Nature included questions about the use of AI in its second global survey of postdocs, in June and July. It found that 31% of employed respondents reported using chatbots. But 67% did not feel that AI had changed their day-to-day work or career plans. Of those who use chatbots, 43% do so on a weekly basis, and only 17% use it daily, like Bretas (see ‘How postdocs use AI chatbots’).

 

Those proportions are likely to change rapidly, says Mushtaq Bilal, a postdoc studying comparative literature at the University of Southern Denmark in Odense, who frequently comments on academic uses of AI chatbots. “I think this is still quite early for postdocs to feel if AI has changed their day-to-day work,” he says. In his experience, researchers and academics are often slow to adopt new technologies owing to institutional inertia.

Digital assistance

It’s difficult to say whether the level of chatbot use found in Nature’s postdoc survey is higher or lower than the average for other professions. A survey carried out in July by the think tank Pew Research Center, based in Washington DC, found that 24% of people in the United States who said that they had heard of ChatGPT had used it, but that proportion rose to just under one-third for those with a university education. Another survey of Swedish university students in April and May found that 35% of 5,894 respondents used ChatGPT regularly. In Japan, 32% of university students surveyed in May and June said that they used ChatGPT.

The most common use of chatbots reported in the Nature survey was to refine text (63%).

The fields with the highest reported chatbot use were engineering (44%) and the social sciences (41%). Postdocs in the biomedical and clinical sciences were less likely to use AI chatbots for work (29%).

Xinzhi Teng, a radiography postdoc at the Hong Kong Polytechnic University, says that he uses chatbots daily to refine text, prepare manuscripts and write presentation materials in English, which is not his first language. He might, he says, ask ChatGPT to “polish” a paragraph and make it sound “native and professional”, or to generate title suggestions from his abstracts. He goes over the chatbot’s suggestions, checking them for sense and style, and selecting the ones that best convey the message he wants. He says that the tool saves him money that he would previously have spent on professional editing services.

Nature’s 2023 postdoc survey

This article is the second in a short series discussing the results of Nature’s 2023 postdoc survey and looks at how postdocs are using artificial intelligence chatbots in their everyday work. The first article looked at the state of postdocs in 2023 and the reasons for a generally brighter outlook on job prospects. The third article will cover perspectives of postdocs in their thirties as they face the responsibilities and milestones typical of that decade.

The survey, created with Shift Learning, an education-research company in London, was advertised on nature.com, in Springer Nature digital products and through e-mail campaigns. It was offered in English, Mandarin Chinese and Spanish. The survey had 3,838 self-selecting respondents from 93 countries, of whom 51% described themselves as female, 27% as a member of a racial or ethnic minority and 61% as working outside of their home country. The full survey data sets are available at go.nature.com/3rizweg.

 

Ashley Burke, a postdoc who studies malaria at the University of the Witwatersrand in Johannesburg, South Africa, says that she uses chatbots when she has writer’s block and needs help “just getting the first few words on the page”. In those moments, asking ChatGPT to “write an introduction to malaria incidence in Zambia” results in a few paragraphs that can unlock her own creativity.

She also uses the tool to simplify scientific concepts, either for her own understanding, or to help to convey them to others in simple language, which, she says, is “the most useful side of AI that I’ve found so far”.

For example, while working on a methods section, she was unsure how to phrase the description of her DNA sequence analysis. She asked ChatGPT “how would you check DNA sequences for polymorphisms?” and it spat out a ten-step plan, starting with data collection and ending with reporting, which helped her to resolve the “sticky points” in her text.

Bilal says that the higher proportion of chatbot use among engineers and social scientists resonates with his own observations. However, he has found biomedical scientists keen to use chatbots, too, at least in Denmark. The prevalence of engineering postdocs who use chatbots to refine text (82%) concerns him because, to him, it signals that engineers are not suitably trained in scientific writing. “AI chatbots can address this issue to an extent but engineering programmes will have to invest in teaching writing. It is a very important skill for a scientist,” he says.

Some 56% of the postdocs who report using chatbots in Nature’s survey employ them to generate, edit and troubleshoot code.

For example, Iza Romanowska, an archaeology postdoc at Aarhus University in Denmark, uses computational models to study ancient societies.

She is self-taught in programming, so her code can be idiosyncratic. ChatGPT helps with that, she says. “It puts in conventions that I don’t know about, stuff that doesn’t have an impact on how the code works, but that helps others read it.” This is good for transparency, too, she adds, as many ad-hoc coders can view the effort of cleaning up their code as a deterrent to publishing it open source.

Antonio Sclocchi, a physicist doing a postdoc on machine learning at the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne, also uses ChatGPT to code — paying for GPT-4, an updated version of the free tool, which he says performs better at some coding tasks. He also uses it when creating exam questions and illustrations in LaTeX, a document-preparation system.

Self-taught, self-regulated

Nature’s survey results make sense to Emery Berger, a computer scientist at the University of Massachusetts, Amherst. Although the proportion of postdocs who say that they use chatbots for work is lower than he anticipated, he says that he has seen a “shocking amount of scepticism” in academia towards AI tools such as ChatGPT. The people who criticize chatbots have often never even tried to use them, he notes. And when they have, they often focus on the problems, rather than trying to understand the revolutionary capabilities of the technology. “It’s like, you wave a wand and the Statue of Liberty appears. And one of the eyebrows is missing. But you just made the Statue of Liberty appear!”

Berger notes that chatbots can be fantastically useful for early-career researchers whose first language is not English. He thinks that these editing assistants are probably already playing a part in improving cover and application letters from students, as well as abstracts of papers submitted to journals, adding: “You can tell the English is a lot better.”

Berger reckons that most postdocs seek out and try the AI tools on their own. Bretas, Romanowska and Sclocchi were all introduced to chatbots informally, by friends or colleagues. Of the three, only Bretas says that his institution has issued formal guidelines on how staff should use AI chatbots. RIKEN’s policy prohibits employees from putting information into chatbots that isn’t public or that is personal, because there are no guarantees that data entered into ChatGPT, for instance, stay private. The guidelines, released in May, also advise users to make sure that their chatbot use does not infringe on institutional rules on copyright, to ensure that they gather information from many different sources and to check the accuracy of the chatbot results individually.

Romanowska says that her university has not issued any formal guidelines or advice on how to use chatbots. This seems common: in the survey of Swedish students, 55% said that they did not know whether their institutions had guidelines for the responsible use of AI. “The only thing my university has put forward is a specification that students are not allowed to use ChatGPT for any assessments,” such as assignments or exams, Romanowska says. She describes this reaction as “quite naive”. “This is a tool that we have to teach our students. We’re all going to use it for work, and trying to pretend it doesn’t exist isn’t going to change this.”

Tina Persson, a careers coach based in Copenhagen, says that many of her early-career-researcher clients are pessimistic about AI tools. “This is bad for their careers,” she says, because industry — where many of them will probably end up, owing to the dearth of permanent academic positions — is rushing towards this new technology.

Banishing drudgery

Academia might be slower to take up AI; around two-thirds of the postdocs in the Nature survey did not feel that AI had changed their day-to-day work and career plans. However, of those who said that they do use AI chatbots, two-thirds said it had influenced how they work.

The postdocs interviewed for this article agreed that chatbots are a great tool for taking the drudgery out of academic work. Romanowska says that, for the students she supervises, she recommends using ChatGPT to code, especially when they are struggling to get their code to work. “It is very easy to copy and paste problematic code into ChatGPT and then ask what is wrong. Not only will it most often point out the problem, but it will also highlight other potential problems,” she says.

 

Most of the interviewees also readily acknowledged the limitations of the tool. Bilal is concerned that 29% of surveyed postdocs said that they use it to find literature. These chatbots fabricate citations to papers that don’t exist, he says. “If one is not trained in using them, one may end up wasting a lot of time.”

Sclocchi says that things can certainly go wrong if users become lazy and rely on chatbots too much. When writing an article, the tools can suggest a structure or help rephrase paragraphs, he says. “But it is still up to you to decide which story to tell, how to tell it to your audience and how to synthesize the information you have.”

Although using AI tools for coding speeds up his work, thinking about how he wants to structure his code and how his results relate to the rest of his field, is something that AI simply cannot do. “That requires some depth,” he says.

Romanowska feels that there is a clear distinction between the parts of her work that chatbots can help with, and the parts that they can’t. The grind of administrative work — answering reviewers’ comments, writing cover letters for manuscripts, applying for jobs, writing abstracts — these are technical skills that chatbots can help with, she says. But the scholarly work, which takes time, deep thought and ingenuity, chatbots can’t do. That, she says, is “the actual core of what we are supposed to be doing”." [1]

1. Nature 622, 655-657 (2023)

Kas yra Žvaigždžių laivas, angliškai Starship?

   „Elonui Muskui „Starship“ iš tikrųjų yra Marso laivas. Jis numato, kad artimiausiais metais į raudonąją planetą skraidins naujakurių flotilė.

 

     Ir tam galutiniam tikslui „Starship“, kurį kuria pono Musko raketų kompanija „SpaceX“, turi būti didelis. „Starship“ raketų sistema, sukrauta ant to, ką „SpaceX“ vadina „Super Heavy“ stiprintuvu, beveik visomis priemonėmis bus didžiausia ir galingiausia.

 

     Tai aukščiausia kada nors pastatyta raketa – 397 pėdų aukščio arba maždaug 90 pėdų aukštesnė už Laisvės statulą, įskaitant pjedestalą.

 

     Ir joje yra daugiausiai visų laikų raketų stiprintuvo variklių: „Super Heavy“ turi 33 galingus „SpaceX“ „Raptor“ variklius. Kai tie varikliai pakels „Starship“ nuo paleidimo aikštelės Pietų Teksase, jie sukurs 16 milijonų svarų trauką visu droseliu.

 

     Naujoji NASA raketa „Space Launch System“, kuri pirmą kartą skrido 2022 m. lapkritį, turi dabartinį didžiausios raketos traukos rekordą: 8,8 mln. Maksimali raketos „Saturn V“, kuri per „Apollo“ programą NASA astronautus į Mėnulį nukėlė, trauka buvo palyginti menka: 7,6 mln.

 

     Dar labiau transformuojanti „Starship“ savybė yra ta, kad jis sukurtas taip, kad jį būtų galima naudoti pakartotinai. „Super Heavy“ stiprintuvas turi nusileisti panašiai, kaip mažesnės „SpaceX“ Falcon 9 raketos, o „Starship“ galės grįžti iš kosmoso, skverbdamasis per atmosferą, kaip dangaus naras, prieš pasisukdamas į vertikalią padėtį, kad nusileistų.

 

     Tai reiškia, kad visos tikrai brangios dalys – pavyzdžiui, 33 „Raptor“ varikliai „Super Heavy“ stiprintuve ir šeši papildomi „Raptors“ pačiame „Starship“ – bus naudojami vėl ir vėl, o ne išmetami į vandenyną po vieno skrydžio.

 

     Muskas prognozavo, kad tai gali sumažinti naudingųjų krovinių siuntimo į orbitą išlaidas – iki mažiau, nei 10 mln. dolerių, kad iškelti į kosmosą 100 tonų krovinį.

 

     „Starship“ ir „Super Heavy“ yra blizgūs ir metalinės spalvos, nes „SpaceX“ pagamino juos iš nerūdijančio plieno, kuris yra pigesnis, nei naudojant kitas medžiagas, pvz., anglies kompozitus. Tačiau viena Starship pusė yra padengta juodomis plytelėmis, kad apsaugotų erdvėlaivį nuo didelio karščio, su kuriuo jis susidurs, jei skristų pakankamai toli, kad vėl patektų į atmosferą." [1]

1. What is Starship? Chang, Kenneth.  New York Times (Online)New York Times Company. Mar 14, 2024.

What is Starship?

"For Elon Musk, Starship is really a Mars ship. He envisions a fleet of Starships carrying settlers to the red planet in the coming years.

And for that eventual purpose, Starship, under development by Mr. Musk’s SpaceX rocket company, has to be big. Stacked on top of what SpaceX calls a Super Heavy booster, the Starship rocket system will be, by pretty much every measure, the biggest and most powerful ever.

It is the tallest rocket ever built — 397 feet tall, or about 90 feet taller than the Statue of Liberty including the pedestal.

And it has the most engines ever in a rocket booster: The Super Heavy has 33 of SpaceX’s powerful Raptor engines sticking out of its bottom. As those engines lift Starship off the launchpad in South Texas, they will generate 16 million pounds of thrust at full throttle.

NASA’s new Space Launch System rocket, which made its first flight in November 2022, holds the current record for the maximum thrust of a rocket: 8.8 million pounds. The maximum thrust of the Saturn V rocket that took NASA astronauts to the moon during the Apollo program was relatively paltry: 7.6 million pounds.

An even more transformative feature of Starship is that it is designed to be entirely reusable. The Super Heavy booster is to land much like those for SpaceX’s smaller Falcon 9 rockets, and Starship will be able to return from space belly-flopping through the atmosphere like a sky diver before pivoting to a vertical position for landing.

That means all of the really expensive pieces — like the 33 Raptor engines in the Super Heavy booster and six additional Raptors in Starship itself — will be used over and over instead of thrown away into the ocean after one flight.

That has the potential to cut the cost of sending payloads into orbit — to less than $10 million to take 100 tons to space, Mr. Musk has predicted.

Starship and Super Heavy are shiny because SpaceX made them out of stainless steel, which is cheaper than using other materials like carbon composites. But one side of Starship is coated in black tiles to protect the spacecraft from the extreme heat that it will encounter if it gets far enough in its flight to re-enter the atmosphere." [1]

1. What is Starship? Chang, Kenneth.  New York Times (Online)New York Times Company. Mar 14, 2024.