Botany One と AI 改訂版

AI を使って数か月が経ち、私たちはその使い方を見直しています。 その一部は AI の機能の変化を反映しており、一部は AI の使用方法に関するフィードバックを反映しています。

要するに、 

• 私たちは AI を使用して、同じ時間内により多くのストーリーをカバーしています。 私たちは人間を AI に置き換えるのではありません。 より多くの記事を取り上げたいというこの動機は、すべてを手動で行った場合、書ききれない記事が毎月 XNUMX 件以上あるためです。
• 私たちは、AI を使用してフォトリアリスティックな画像を作成することはあまりありませんが、AI が生成したアートを使用する場合は、写真と混同されないようなアート スタイルを意図的に使用します。
• AI がテキストの作成において重要な役割を果たしている場合、フラグが付けられます。 ライティングとは、言葉を生み出すだけでなく、記事を計画することも意味します。
• 私たちは文法チェック、スペルチェック、およびリンク先や取り上げるべき論文の特定などの管理作業に AI ツールを使用しています。 スペルチェックを使用せずにコンピューターを使用して書くのは非常に難しいため、これについては詳しく説明しません。

XNUMXか月前に書きました AI の使用方法に関する声明 サイトに。 開かれた： AI 作成者は、携帯電話の予測テキストのようなものです。 彼らは単語を書くのに役立ちますが、文章が苦手で、現時点では記事全体を書くのには使用できません. それ以来、GPT-4 は一般に公開されましたが、今では、文章は書けますが、段落に苦労しており、記事を書くことはできません。

不可解なことに、何かをやり遂げたとき、私もそのことに気づきました。 AIチェッカー、それでも完全に人間として評価されます。 AI 作家がより多様な文体を学ぶにつれて、長期的にはこれは愚かな用事になるかもしれないと私は疑っていますが、今のところ、それは一部の人々にとっての問題です。 ここでは、AI が何をするのか、そしておそらくもっと重要なのは、その理由について説明したいと思います。

なぜAIの代わりに人間を使わないのでしょうか？

時間とツイッター。

Botany One は次の資金提供を受けています。 Annals of Botany 同社は英国で登録された慈善団体であり、非営利企業です。 また、Botany One は広告を掲載しておらず、有料サブスクリプションも行っていないため、会社の資金以外にお金が入ってくることはなく、予算が限られています。

ブログのほとんどを私が担当しています。 主題が私が知っているものであり、その話の内容がすぐに理解できる場合、ブログ投稿を書くのに XNUMX 時間もかからないことがあります。 しかし、私たちは多くの植物学を扱っており、そのトピックが私に馴染みのないものである場合、つまりほとんどがそうなのですが、ブログ投稿を書くのに XNUMX ～ XNUMX 時間かかることがあります。

ブログに加えて、管理業務もこなし、毎週のニュースのまとめも行っています。 植物学の週。 Twitter の変更により、Twitter で共有されている内容を追跡する作業が大幅に増えたため、XNUMX 週間の時間が大幅に減りました。

これに加えて、取り上げてほしい記事を追跡していますが、そのリストはますます長くなっています。 以前は、注目に値すると思われる論文へのリンクを Twitter に投稿していました。 最近の変更により、私は億万長者のサイトよりもここに労力を費やしたいと考えています。 私たちのサイトへの「ツイート」は実際には機能しません。 ここにメッセージを投稿すると、ソーシャル メディア サイトに中継されるため、単なる文章に対してアラートが表示されるのは煩わしいものです。 したがって、もう少し充実したものを投稿する必要があり、それには時間がかかります。

長期的には、人間は文の次に何が来るかを予測するのではなく、テキストを理解するので優れています。 私たちは、ブログに貢献できる人を集められるよう、簡単なブログ コースを開発したいと考えています。 しかし、そのコースを作成するのも時間がかかります。

目標は、AI が迅速に実行できる部分については AI の速度と、人間がより適切に実行できる要素については人間の洞察力を組み合わせることです。 そうすれば、読者にとってより有益なコンテンツを提供し、行われているより重要な研究を強調し、より多くの人が貢献できるようにサイトを開発する機会が得られます。

Botany One の AI アート

現在 (2023 年 1500 月) のレイアウトを使用しています。高速で、携帯電話での読み込みにかかる時間が短縮されるはずですが、いくつかの特有の要件があります。 すべての項目には、記事の先頭にカバー画像が必要です。 この画像のファイル サイズは軽くする必要がありますが、それでも 500 ピクセル x 3 ピクセルをカバーする必要があります。 これは 1:XNUMX のアスペクト比で、フォトバンクでは珍しいことです。 可能であれば、そのサイズに合わせて別の写真をトリミングしますが、常に可能であるとは限りません。 

もう一つの問題は、その空間にどのようなイメージが入るかということです。 明白な答えは、記事で取り上げられている種または場所です。 これは別の問題を引き起こします。 多くの場合、記事に掲載されている種は希少であり、ライセンスを取得するのが簡単な植物の画像はありません。 同様に、植物学者がその場所の印象的な写真を論文に掲載した可能性がありますが、その論文に適切なクリエイティブ コモンズ ライセンスがなければ、それを使用することはできません。

したがって、画像がすぐに必要な場合は、AI を使用してブログ投稿のコンセプトに基づいて画像を生成します。 今回のコンセプトは「ロボットが記事を書く」です。

生成 AI は進化しています。 ロボットのチャールズ・ダーウィンが記事を書いている写真のような画像を生成できるかもしれない。 これは誤解を招きやすいです。 したがって、私たちはフォトリアリスティックなカバー画像を生成するために AI を使用しないという方針をとっています。 AI 画像は明らかにデジタル絵画、または 1960 年代の SF 漫画のスタイル、または明らかに写真として合格することを意図していないスタイルである可能性があります。 必要な場合を除き、AI を使用してテキスト内の画像を生成することはありません。その場合は、コンピューターで生成された画像であることがわかるように明確にラベルが付けられます。

Botany One の AI テキスト

AI テキストはさらに複雑です。

記事を書くために押すボタンがあると思っている人もいます。 そうすれば確かに人生はずっと楽になるでしょう。 現時点ではそうではありません。 かつて、AIは論文を読むことさえできませんでした。 4 月以降の大きな変化の 500 つは、AI が何かを書くためにより多くの情報をメモリに保持できるようになったということです。 GPT-500 には紙を約半分収納できます。 クロードは記事全文を簡単に読むことができます。 しかし、情報を取り込むことはできても、情報を取り出すことはまだ限られています。 AI に XNUMX 語以上を要求することはできますが、XNUMX 語は生成されません。 使用可能な 言葉。 GPT-4 はおそらく 300 程度のまともな単語を書くことができます。 クロードは 250 に近いです。AI は編集したり拡張したりできるテキスト スニペットを作成できますが、作業を行わずに記事として保存することはできません。

もう XNUMX つの問題は、AI が書き込むことができる出力の種類です。 間違った答えがない場合、書くのはずっと簡単です。 AI に庭に最適な花に関する記事を書いてもらうこともできますが、その多くは個人的な意見です。 一方、科学について書く場合、重要な具体的な事実があります。 正確さを保つ最も簡単な方法は、テキストを XNUMX 行ずつ確認することです。

これは、記事の草稿の作成には AI が使用されますが、最終的な成果物の編集は人間によって行われることを意味します。 例として、投稿 微生物によって小さくされた小さな植物 Claude AIをアシスタントとして制作されました。 AI の完全な出力は投稿の下部にあります。

AI のリード段落と最終バージョンを比較すると、冒頭に AI の出力が多く含まれています。 AI のテキストを太字で表示

研究により、菌類や原生生物、細菌を含むマイクロバイオーム群集全体が成長速度を低下させ、水生植物のウキクサの形態を変化させることが明らかになりました。コウキクサ). Mark Davidson Jewellらによる研究は、 AoB PLANTS, 分離された細菌がウキクサの成長を促進する可能性があるというこれまでの発見とは対照的. この結果は、微生物群集全体を考慮することの重要性を示しています。 マイクロバイオーム、植物を勉強するとき。

クロードは次のような引用も提案しました。

「私たちの予想に反して、マイクロバイオームの存在は植物の適応度を一貫して平均12%低下させました」と主任研究者のマーク・ジュエル博士は述べた。

「L.マイナーについては、いくつかの重要な植物-細菌および植物-菌類の相利関係が確認されていますが、私たちの結果は、微生物の集団における病原体、寄生虫、競合動物、草食動物の重要性を浮き彫りにしています。」

「これは、すべての環境処理と、すべてではありませんが、ほとんどの遺伝子型に当てはまります」とジュエル氏は付け加えた。

注意として、この記事を書いている時点で、Mark Jewell の Web サイトには、彼が PhD の研究者であると記載されており、引用は記事からのものであるため、すべての著者の功績が認められるはずです。 この言葉は記事の中にあり、最初の XNUMX つの引用を使用しましたが、研究の他の部分をよりわかりやすく説明するために記事からさらに引用しました。

クロードの残りの出力は箇条書きです。

最初の段落を書き直して、そのテキストは完全に人間が作成したものであると主張することもできますが、それはよく言っても誤解を招くでしょう。 AI が文章をまったく書かなかったとしても、記事の企画には AI が関与していることがわかります。文章に AI が含まれていないと言うのは不誠実です。 

AI のクレジット

現時点では AI テキストについて懸念があります。 そうした懸念の多くは正当化されます。 テキストが純粋に AI によって生成されたものである場合、読みにくくなり、その精度も心配になる可能性があります。 人間のライターが記事の責任を負っていますが、執筆プロセスに AI が含まれているかどうかを知りたいと思う人がいるのも当然です。 このため、AI の支援を受けた記事には、著者のクレジットの経歴セクションにこのフラグが付けられます。

このアプローチは苦情を引き起こしました。 一部の人々は、AI 支援によるテキストは完全に AI によって書かれたものと同じであると考えているため、この方法が誤解を招くと感じており、その点は文章の先頭にフラグを立てる必要があります。 ただし、記事内の誤りの可能性については人間が責任を負わなければならないため、純粋に AI の功績とすることには慎重です。 このため、AI 支援記事には共著者が加わることになります。 AIアシスタント。 これが記事を生成する魔法の箱だと思われている方は、以下にその例を示します。

紙用 マイクロバイオームの存在は水生植物の適応度を低下させ、表現型を変化させる コウキクサ, 我々は持っている このブログ記事.

AI アシスタントからの出力は次のとおりです。

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マイクロバイオームは水生植物 Lemna minor の適応度を低下させ、表現型を変化させる

見出し: マイクロバイオームは水生植物 Lemna minor の適応度を低下させ、表現型を変化させる

リードパラグラフ: 研究により、細菌に加えて真菌類や原生生物を含むマイクロバイオーム群集全体が、水生植物のウキクサ (ウキクサ) の成長速度を低下させ、形態を変化させることが明らかになりました。 これは、単離された植物成長促進細菌がウキクサの成長を促進できるというこれまでの発見とは対照的である。

キーポイント：

• 科学者たちは、異なる光と栄養条件下で、マイクロバイオームの有無にかかわらずウキクサを栽培する実験室実験を実施しました。
• 細菌だけでなく完全なマイクロバイオームの存在により、テストしたすべての遺伝子型および環境にわたって集団増殖率が一貫して減少しました。
• マイクロバイオームの存在は表現型の変化、つまり葉のサイズが小さくなり、根が短くなることにもつながりました。
• 結果は、マイクロバイオーム全体において共生者と比較して、病原体、寄生虫、競合者の役割が大きいことを示唆しています。
• マイクロバイオームは環境に応じて遺伝子型間の変動を減少させ、表現型の可塑性を媒介します。
• 課題を見つけるには、ウキクサにおける植物と微生物の相互作用は主に相利的であるという見解が一般的です。

引用：

「私たちの予想に反して、マイクロバイオームの存在は植物の適応度を一貫して平均12%低下させました」と主任研究者のマーク・ジュエル博士は述べた。

「L.マイナーについては、いくつかの重要な植物-細菌および植物-菌類の相利関係が確認されていますが、私たちの結果は、微生物の集団における病原体、寄生虫、競合動物、草食動物の重要性を浮き彫りにしています。」

「これは、すべての環境処理と、すべてではありませんが、ほとんどの遺伝子型に当てはまります」とジュエル氏は付け加えた。

結論：

• 研究により、単なる有益な細菌を超えて、水生種における植物とマイクロバイオームの相互作用についての理解が広がりました。
• 微生物の共生者を強調するのとは対照的に、マイクロバイオームが宿主の適応度を低下させる可能性があることを示しています。
• 調査結果は、植物とマイクロバイオームの関係における重要な環境的および遺伝的変動を示しています。

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時間が経つにつれて、私たちと AI の関係は再び進化します。 長い文章の一貫性は文章が長くなればなるほど複雑になるため、長文を書くことは AI にとって難しい問題になるのではないかと思います。 多くの科学的研究は以前の事実が間違っていることを示すことを目的としているため、事実確認もまた別の問題となるだろう。