Yapay Zeka Literatür İncelemelerinin Yerini Alacak mı?
✏️ Yapay zeka araçları yaygınlaştıkça ve üretken yapay zeka vaatleri ortaya çıktıkça, literatür taraması gibi tüm disiplinler otomatikleştirilebilir. Ancak geçmişe bakmak, geleceği gerçekçi bir şekilde tahmin etmemize yardımcı olur.
Yapay zekanın araştırmalarda nasıl devrim yaratacağı (veya daha endişe verici bir şekilde yerini alacağı) konusunda heyecan ve endişenin bir karışımı söz konusudur. Ancak çoğu tartışma, büyük resmi dikkate almadan yalnızca önümüzdeki 20 yıla bakarak sınırlı bir odaklanma eğilimindedir.
Bilimsel araştırmalar binlerce yıldır sürdürülmektedir ve araştırma terimi bile 400 yıllık bir geçmişe sahiptir ve Fransızca'da "yoğun bir şekilde araştırmak" anlamına gelen recherche kelimesinden türemiştir. Tarih boyunca teknolojiler, araştırmanın yapılış biçiminde defalarca devrim yaratmıştır. Bu değişikliklerin geçmişte nasıl gerçekleştiğini göz önünde bulundurarak, yapay zekanın oyunun kurallarını değiştiren etkilerine daha geniş bir perspektiften bakabiliriz.
Burada, özellikle literatür incelemelerine bakacak, zaman içinde nasıl geliştiklerini ve işin çoğu yapay zeka tarafından yapılabildiğinde geleceğin nasıl görünebileceğini inceleyeceğiz.
Literatür İncelemeleri: Geçmiş
Bildiğimiz şekliyle literatür incelemeleri ancak 19. ve 20. yüzyıllarda daha resmi bir formatta ortaya çıkmaya başladı. Bundan önce, akademisyenler diğer çalışmaları tartışır ve onlardan alıntılar yaparlardı, ancak genellikle kendi çalışmaları için bir önsöz olarak resmi "incelemeler" paylaşmazlardı. Örneğin, M.Ö. 4. yüzyılda yaşamış eski bir Yunan hekimi olan Hipokrat'ın çalışmalarında önceki tedaviler ve fikirler eleştirilmiş ancak belirli bir metne atıfta bulunulmamıştır.
İlk literatür taraması
Günümüz "literatür taraması" olarak kabul edebileceğimiz en eski kayıtlardan biri James Lind'in 1753 yılında yayınlanan A treatise of the scurvy adlı eserinde yer almaktadır. O dönemde İngiliz Donanması iskorbüt hastalığıyla ilgili yaygın sorunlardan muzdaripti ve nedenleri henüz bilinmiyordu. Lind, klinik deneylerini ve potansiyel tedavilerini kaydetmesinin yanı sıra, "bu konuda yayınlananların eleştirel ve kronolojik bir görünümünü", yani bir literatür taraması yaptı.
"İskorbüt hastalığı hakkında şimdiye kadar yayınlanmış olanların tam ve tarafsız bir görünümünü sergilemek gerekli hale geldi... konunun açık ve doğru bir şekilde ortaya konabilmesi için çok sayıda çöpün ayıklanması gerekiyordu." - James Lind, 1753 tarihli literatür incelemesi için
Lind elinden gelenin en iyisini yapmaya çalışsa da bazı kaynakları gözden kaçırdığı görülmüştür. Daha sonraki araştırmacılar, "Woodall'ın 1617 tarihli The Surgions Mate adlı yayınında Doğu Hint Adaları'na giden gemilerin iskorbüt hastalığını önlemek için limon suyu ile donatılması yönündeki açık tavsiyesini" nasıl gözden kaçırdığına dikkat çekmişlerdir.
Bu 18. yüzyıl hatası bugün hala görülmektedir: Lind sadece tek bir "veri tabanı" kullanmıştır: Edinburgh Koleji'nin kütüphanesi. Günümüzde en iyi uygulamalar hala araştırmacıların literatür taraması yaparken birkaç veri tabanı kullanmasını gerektirmektedir.
Tarihteki ilk resmi literatür incelemelerinden biri: James Lind tarafından 1753 yılında yayınlanan, İngiliz donanmasındaki iskorbüt hastalığı ve potansiyel tedavileri hakkında "Konu hakkında yayınlananların eleştirel ve kronolojik bir görünümü".
İlk meta-analiz
Çeşitli çalışmaların birleştirilmiş sonuçları üzerinde bir analiz yapılmasını da içeren özel bir literatür taraması türü olan meta-analizlerin geçmişi de 18. yüzyıla kadar uzanmaktadır. O dönemde, çiçek aşısının daha fazla zarara mı yoksa yarara mı yol açtığı konusundaki endişeler, Batı Yorkshire'da bir doktor olan Thomas Nettleton'ı aşının ölüm oranlarına ilişkin istatistikler toplamaya itmiştir. Daha sonra bu veriler, diğer kaynaklardan toplananlarla birlikte ilk meta-analizlerden birini oluşturdu.
Çiçek hastalığının durumuna ilişkin tarihteki ilk meta-analizlerden biri, İsviçreli bir kütüphaneci olan Dr. John Gaspar Scheuchzer tarafından 1729 yılında yayınlanmıştır.
20'nci yüzyılda literatür incelemeleri
yüzyıla gelindiğinde, literatür incelemeleri daha yaygın hale gelmiştir. Örneğin Sigmund Freud'un 1905 tarihli kitabı Jokes and Their Relation to the Unconscious (Şakalar ve Bilinçdışıyla İlişkileri) giriş bölümünde alanın durumunu kabul etmekte ve konuyla ilgili diğer yazarlardan alıntılar yapmaktadır.
Ancak bu incelemelerin yapılış şekli bugüne kıyasla çok farklı görünüyordu. Araştırmacılar, ister öğrenciler ister kıdemli araştırmacılar olsun, kütüphanelerindeki mevcut literatürü incelemek için aylar harcarlardı. Birinci Dünya Savaşı'na neyin yol açtığını inceleyen ünlü 20. yüzyıl tarihçisi Barbara Tuchman bu konuda şöyle bir tahminde bulunmuştur:
"Bir tarihçi için kütüphaneler yiyecek, barınak ve hatta ilham perisidir." - Barbara Tuchman
Kütüphanelerde literatür taramaya yönelik bu geleneksel ve son derece zaman alıcı teknikler, önemli ve ilgili çalışmaları gözden kaçırmanın çok kolay olduğu anlamına geliyordu. Tuchman'ın kendisi bile kitaplarından biri için önemli bir birincil kaynak setini neredeyse kaçırıyordu; özellikle kitabının kahramanı tarafından yazılmış makaleler:
"Varlıklarına dair hiçbir ipucu olmasaydı, onları [makaleleri] asla bulamayabilirdim ki bu Stilwell'in biyografi yazarı için ciddi bir eksiklik olurdu. Bu, insanın başka neleri kaçırmış olabileceğini düşünüp ürpermesine neden olan türden bir şey." - Barbara Tuchman, 1981
Günümüzde çoğu öğrenci ve araştırmacı, eksik kaynakların çağdaş literatür incelemeleri için hala bir zorluk teşkil ettiğini kabul edecektir.
Literatür İncelemeleri: Günümüz
Çevrimiçi veri tabanları ve gelişmiş arama araçları, araştırmacılar için literatür tarama sürecini kökten değiştirmiştir. Haftalarca kütüphanelerden çıkmamak yerine, araştırmacılar birkaç saat içinde kapsamlı aramalar yapabiliyor. Yapay zeka destekli en yeni araçlarla, bu kaynakların okunması bile kısmen otomatikleştirildi, böylece araştırma sürecinin her adımı daha hızlı hale geldi.
Kütüphanelerdeki kitapları manuel olarak incelemek aylar ve materyalleri gözden geçirmek haftalar alırken, modern araçlarla (örn. Litmaps) bu adımların her birini gerçekleştirmek saatler hatta dakikalar alıyor.
Literatür taramaları, aylar süren manuel bir süreçten, veritabanı aramaları ile saatlerce arama yapmaya ve gelişmiş arama araçlarını kullanarak sadece birkaç dakikaya dönüşmüştür.
Aynı şey araştırma sürecindeki tüm adımlar için de geçerli. Düzenli kalmak artık referans yöneticileri ve uygulama içi araçlarla (örneğin Litmaps'teki Etiketler) otomatikleştirilmiştir. Gözden kaçan kaynakları iki kez kontrol etmek artık birkaç dakikanızı ayırıp veri tabanlarında aramaları yeniden yapmak ve aramaları izlemekten ibaret.
Mevcut araçların bolluğuna rağmen bazı araştırmacıların hala daha geleneksel yöntemlere güvendiğini belirtmek gerekir. Örneğin, birincil kaynaklara dayanan tarihçilerin (Tuchman'ın örneğinde olduğu gibi) hala bazı araştırmaları manuel olarak yapmaları gerekebilir. Dünya çapında kütüphaneler birincil kaynakların dijitalleştirilmesine yatırım yapmış olsa da (örneğin daha önce bahsedilen makaleler ve 18. yüzyıl literatür incelemeleri), tüm kaynaklar dijitalleştirilmemiştir. İrlanda'daki bu kütüphane, hangi birincil kaynakların dijitalleştirildiğini belgeliyor, böylece araştırmacılar neyin kapsanıp neyin kapsanmadığını biliyor.
Literatür Taraması: Gelecek
Günümüzde araştırmacılar, YZ'yi literatür incelemelerinde ve elbette daha geniş anlamda araştırmalarda emek yoğun görevleri otomatikleştirmek için umut verici bir teknoloji olarak görmektedir. Günümüzün araçları, makaleleri daha hızlı bulma ve ilgili çalışmaları gözden geçirme konusunda araştırmacılara zaten zaman kazandırıyor, ancak YZ'nin tüm inceleme sürecini otomatikleştirmesi belki de sadece bir zaman meselesi. YZ henüz araştırmacıların yerini almak için gerekli güvenilirlik ve kalite seviyesinde değil, ancak teknolojiler ilerledikçe, bu tür araçların manuel, insan eliyle yazılmış literatür incelemelerini geçersiz hale getireceği düşünülebilir.
Bu durum özellikle tipik inceleme makalelerini daha az değerli hale getirebilir. İncelemenin türü ve kalitesi, gelecekteki yapay zeka güdümlü bir dünyada değerini belirleyecektir. Örneğin, sistematik incelemeler ve meta-analizler değerli olmaya devam edecektir, çünkü bu tür incelemeler makaleleri birlikte ele alır, potansiyel önyargıları araştırır ve bu çalışmaların birleşimine dayalı yeni bir sonuç çıkarır. Bu tür kapsamlı çalışmaların otomasyonu çok daha uzun bir yol olabilir.
Profesör Sarah Elaine Eaton'dan yapay zeka destekli yazma araçlarıyla araştırmanın geleceği.
YZ'ye en güçlü inananlar, literatür taramalarını otomatikleştirmenin çok ötesinde, bilimsel araştırmanın her yönünü nasıl dönüştüreceğini öngörüyor. YZ, deney ve bilimsel gelişimden, araştırmanın nasıl finanse edileceğine veya kimin kadro alacağına karar vermeye kadar her şeyi değiştirebilir. Bunun gerçekleşme hızı, teknolojinin, toplumun ve bunların etkileşiminin durumuna bağlıdır.
Bazı akademisyenler, 2030 yılına kadar yapay zekanın ulaşım, müşteri hizmetleri ve pazarlama gibi "rutin zeka" gerektiren görevleri otomatikleştirebileceğine inanıyor. Literatür tarama sürecinin kaynak toplama, makaleleri gözden geçirme ve özet yazma gibi birçok yönü bu şemsiye altına girmektedir. Sistematik incelemelerin tamamını yazabilecek üretken YZ'ye gelince, tahminler hala 20-40 yıl sonrasını işaret ediyor.
Bir dizi insan görevini (belki de sistematik incelemeler ve hatta meta-analizler gibi şeyler de dahil olmak üzere) yerine getirebilen türetken YZ'nin ne zaman kullanılabilir olacağına dair çeşitli tahminler.
Bu tahminler kulağa korkutucu gelebilir, ancak otomasyonu gören tüm alanlar arasında hakemler bu evrimi görmeye en çok minnettar olanlar olabilir. Ne de olsa, incelemelerin büyük çoğunluğu sahneyi hazırlamak ve araştırma katkılarını motive etmek için yapılmaktadır. Buradaki otomasyon, araştırmacıların araştırma boşluklarını ele almaya ve çığır açan çözümler bulmaya daha fazla odaklanmalarını sağlayarak muhtemelen memnuniyet verici bir değişikliktir.
Araştırmaların yapılma şekli yüzyıllar boyunca önemli ölçüde gelişmiştir. Yapay zeka radikal bir devrim gibi görünebilir, ancak insanlık tarihinin büyük bir bölümünde tüm incelemeleri manuel olarak yürüten akademisyenler için arama veritabanlarının şok edici olduğu kadar şok edici olabilir. Tamamen otomatikleştirilmiş yapay zeka tarafından üretilen incelemelerin hakim olduğu bir gelecekte bile, eksik kaynaklar gibi en büyük sorunların ortadan kalkması pek olası değildir. Bugünün sorunları (bir incelemede eksik kaynaklar gibi) karşılaştırıldığında, temel sorunlar ve zorluklar yeni teknolojiye rağmen devam etmekte ve yalnızca ortaya çıkma biçimleri değişmektedir.
Bu nedenle, yapay zekayı bu sorunları daha da kötüleştirmek yerine düzeltmek için etkili bir şekilde kullanmak amacıyla bu zorlukları ve önyargıları doğru bir şekilde tanımlamak daha önemli hale geliyor. Aksi takdirde, geçmişin kendini tekrar etmesi kaçınılmazdır.
Resources
Integrating AI in academic research – Changing the paradigm April 2024
Rating the robots: Artificial intelligence for literature reviews March 2024
Systematic Reviews—From 1753 to Today June 2023
Reflections on the history of systematic reviews 2018
Thomas Nettleton and the dawn of quantitative assessments of the effects of medical interventions. 2010
✒️ Bu yazı Will AI Replace Literature Reviews? History May Tell başlıklı yazıdan çevrilmiştir.