Tekoälysovelluksia voi käyttää eri vaiheissa tutkimusprosessia esimerkiksi datan keruuseen, koodaamiseen, kirjallisuuskatsauksiin, sopivien aineistojen kartoitukseen, aineiston luokitteluun, tekstianalyysiin, datan analysointiin ja yhteenvetoihin sekä ideointiin. Tekoäly ei korvaa kriittistä ajattelua, asiantuntemusta ja eettistä päätöksentekoa.
Huomioi tietosuoja ja tietoturva:
- Älä käsittele tekoälysovelluksissa henkilökohtaista, luottamuksellista, arkaluontoista (esim. henkilötietoja tai terveystietoja) tai sopimatonta tietoa tai dataa, sillä kaikki sovelluksiin jaettu data säilytetään ja sitä käytetään tekoälyn jatkokouluttamisessa. Tämä koskee erityisesti isoille käyttäjäkunnille suunnattuja tekoälysovelluksia, joiden käyttäjäksi kuka tahansa voi rekisteröityä ilmaiseksi tai kuukausimaksulla. Käytä organisaatioiden omia tekoälyä hyödyntäviä sovelluksia niiden käyttöohjeiden ja -rajoitteiden mukaisesti.
- Käytä salausta, käyttäjähallintaa ja anonymisointia.
- Informoi tutkittavia tekoälysovellusten käytöstä.
Vinkkejä tekoälysovellusten käyttöön:
- Validoi ja verifioi aina tekoälysovellusten tuotokset, etsi virheitä ja varmista, että toiminta on tarkoituksenmukaista.
- Tekoälysovellusten toiminta ei ole läpinäkyvää ja ne voivat tehdä päättelyvirheitä, joten älä käytä niiden tuottamia tuloksia suoraan johtopäätöksiin. Ne ovat kuitenkin hyviä tutkimusavustajia, joita voit hyödyntää alustavan käsityksen muodostamiseen tai yhteyksien havaitsemiseen.
- Perehdy tekoälysovellusten tehokkaaseen käyttöön ja kehotesuunnitteluun. Tuloksia/vastauksia voi parantaa mm. esittämällä jatkokysymyksiä, kysymällä eri tavalla, korjaamalla virheitä vastauksissa, tarkentamalla kysymystä/oikeaa suuntaa, vahvistamalla haluttuja vastauksia, koodaamalla pieniä osia kerrallaan, kertomalla aluksi kontekstin tai alkuasetelman ja antamalla esimerkkejä halutun tyyppisistä vastauksista. Huomaa, että vastaavalla tavalla tekoälysovelluksia on voitu manipuloida pahoissa tarkoituksissa tai niihin on syötetty "myrkytettyä" dataa.
- Käytä vain hyvälaatuista dataa standardisoidussa formaatissa. Jos data on siisti ja hyvin rakenteistettu, ovat tulokset luotettavampia. Tekoälysovellukset eivät toimi hyvin, jos data on epätäydellistä, epäyhtenäistä tai huonosti järjestettyä.
- Tekoälyn tuottamat vastaukset voivat olla virheellisiä, vanhentuneita, puolueellisia, ennakkoluuloisia tai loukkaavia, terveen järjen vastaisia tai ei-omaperäisiä.
- Tarkista faktat, data ja linkit alkuperäislähteistä. Tekoälysovellukset voivat hallusinoida ja keksiä lähteitä. Kaikki tekoälysovellukset eivät kerro lähteitä vastauksilleen. Tällöin varmista tietojen todenperäisyys etsimällä tietoa aiheestasi perinteisin menetelmin.
- Huomioi, että joistain tekoälysovelluksista puuttuu uusin tieto tai tarpeen kannalta olennainen tieto (tietoa ei ole ollut saavilla julkisesti kirjallisessa muodossa tekoälyn koulutusvaiheessa). Käytä useampia sovelluksia tai muita menetelmiä varmistaaksesi kattavamman kuvan.
- Huomioi käytettävän kielimallin asettamat rajoitteet suhteessa aineistoosi.
Dokumentoi tekoälyn käyttö. Tekoälysovellusten toimintaa ei voi toistaa sellaisenaan, joten hyvä dokumentaatio koko prosessin ajan on olennaisen tärkeää. Dokumentoi käyttämäsi kehotteet ja saamasi vastaukset/tuotokset.
Mainitse tekoälyn käyttö myös aineistonhallintasuunnitelmassa. Suunnittele tekoälyn käyttö ja pohdi, olisiko aineistonhallintasuunnitelmassa syytä kuvata
- miten ja missä vaiheissa tutkimusta käytät tekoälyä
- kuinka kuvaat tekoälyn käytön tutkimustuotoksissa
- kuinka suojaat osallistujien henkilötiedot
- kuinka huomioit tekoälyn käyttöön liittyvät eettiset ja tietosuojaan liittyvät huolet
- käyttämäsi tekoälysovelluksen käyttöehdot, rajoitteet, avoimuus ja uudelleenkäytettävyys
- tutkimustulosten toistettavuus ja verifiointi
Lähteet:
NYU Libraries. (2023). Machines and Society. https://guides.nyu.edu/data/home
OpenAI. (2023). ChatGPT.
University of Queensland. (2023). Artificial Intelligence. https://uq.pressbooks.pub/digital-essentials-artificial-intelligence/chapter/using-ai-tools-in-your-studies/
Amanda Wheatley and Sandy Hervieux. Separating Artificial Intelligence from Science Fiction: Creating an Academic Library Workshop Series on AI Literacy https://escholarship.mcgill.ca/concern/books/0r9678471
Chubb, J., Cowling, P. & Reed, D. Speeding up to keep up: exploring the use of AI in the research process. AI & Soc 37, 1439–1457 (2022). https://doi.org/10.1007/s00146-021-01259-0
