كيف تطور البحث العلمي في عصر التحول الرقمي؟
شهد البحث العلمي عبر العقود تطورًا ملحوظًا في المنهجيات والأدوات المستخدمة، مدفوعًا بالتغيرات التقنية والتحولات المعرفية المتسارعة. فقد انتقل الباحث من الاعتماد على المصادر الورقية والملاحظة اليدوية إلى استخدام قواعد البيانات الضخمة، والبرمجيات المتقدمة في تحليل البيانات، والآن، يعيش البحث العلمي تحولًا جذريًا مع بروز الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة جديدة وفعالة في دعم العمليات البحثية.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يُعاد تعريف دوره في منظومة الابتكار العلمي؟
الذكاء الاصطناعي، الذي له قدرة على محاكاة بعض جوانب الذكاء البشري مثل التعلم والاستنتاج واتخاذ القرار، بدأ يلعب دورًا محوريًا في مختلف مراحل البحث العلمي، من تحديد الموضوعات، وجمع البيانات و تحليلها وتقديم النتائج. أصبحت أدوات مثل Gemini و ChatGPT، ومحركات البحث الأكاديمي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، تقوم بتحليل النصوص بلغة طبيعية و معالجتها و تصحيحها، فأصبحت جزءًا من البيئة البحثية الحديثة. هذا التوسع يطرح تساؤلات جدية حول العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والمنهجيات التقليدية للبحث، وقدرته على إثرائها أو حتى تغييرها بالكامل.
التطور
من الورق إلى الذكاء الاصطناعي
📽️ شاهد بالفيديو: رحلة استكشاف التطور من الورق إلى الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي.
مشكلة البحث:
ما أثر أدوات الذكاء الاصطناعي على المنهجيات التقليدية في البحث العلمي؟
تتمثل المشكلة الأساسية في هذا البحث في محاولة فهم أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على منهجيات البحث العلمي التقليدية، وهل هذا التأثير يندرج في إطار التطوير والتعزيز، أم أنه يحمل في طياته تحديات قد تخل بتوازن المنهج العلمي ومصداقيته؟
فرضيات للدراسة:
- هل يُساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع العملية البحثية وتحسين دقتها؟
- هل هناك فجوة بين استخدام الباحثين للأدوات التقليدية واعتمادهم على تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
- هل يؤدي الاعتماد الزائد على الذكاء الاصطناعي إلى إضعاف التفكير النقدي والتحليلي لدى بعض الباحثين؟
أهمية البحث:
حدود البحث:
ما مدى تأثير أدوات AI على مختلف مراحل البحث العلمي؟
يركز هذا البحث على تحليل استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي في المجال الأكاديمي، ويستبعد التطبيقات التجارية أو الصناعية للذكاء الاصطناعي. كما يقتصر على تحليل الأدبيات والدراسات المنشورة في السنوات الخمس الأخيرة ما بين 2020 و 2025.
أهداف البحث:
كيف تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تخصصات متعددة؟ و ما أبرز التحديات الأخلاقية والعلمية التي تواجه استخدام AI في البحث؟ - تحليل تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي على مراحل البحث العلمي، بدءًا من اختيار الموضوع، وجمع البيانات،مرورًا بالتحليل، وانتهاءً بصياغة النتائج والنشر العلمي.
- استكشاف نماذج وتطبيقات عملية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تخصصات علمية مختلفة، مثل الطب، والتعليم، والعلوم الاجتماعية، والعلوم التقنية، لتوضيح كيف تختلف الفائدة حسب المجال.
- تقييم التحديات الأخلاقية والعلمية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، بما في ذلك قضايا النزاهة العلمية، وحقوق التأليف، والاعتماد الزائد على الخوارزميات في اتخاذ قرارات بحثية.
- تقديم تصور مستقبلي لكيفية دمج الذكاء الاصطناعي في المنهج العلمي بشكل فعّال وآمن، مع اقتراح آليات توجيهية للباحثين والمؤسسات الأكاديمية.
منهج البحث (Research Methodology):
يعتمد هذا البحث على منهجية متعددة الأبعاد، تجمع بين المنهج الوصفي التحليلي، ودراسة الحالة (Case Study)، والمنهج المقارن، وذلك لضمان تقديم رؤية شاملة ومتكاملة حول دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. أولاً، المنهج الوصفي التحليلي:
كيف تناولت الأدبيات السابقة العلاقة بين الذكاء الاصطناعي ومنهجيات البحث؟ و ما أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام؟تم اعتماد هذا المنهج لتحليل الأدبيات العلمية والنظرية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث الأكاديمي. وقد شمل ذلك مراجعة دراسات حديثة (من 2020 إلى 2025) نُشرت في قواعد بيانات علمية معتمدة، وتحليل مضامينها من حيث طبيعة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على منهجية البحث.
كما تم تحليل الاستخدامات العملية لأدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل:
ChatGPT: في كتابة المسودات وتوليد الأفكار.
Google Scholar AI: في دعم البحث عن المصادر العلمية.
DeepMind: في التنبؤ بالنتائج واكتشاف الأنماط في البيانات المعقدة.
ثانيًا، دراسة الحالة (Case Study):
ما المجالات التي تُظهر نماذج واضحة لاستخدام AI؟ و ما أمثلة النجاح أو الإخفاق التي تُظهر حدود وفوائد هذه الأدوات؟اعتمد البحث على دراسة حالات واقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم العالي، من خلال تحليل تجارب بعض الجامعات التي دمجت أدوات AI في عمليات البحث الأكاديمي. تم استعراض حالات ناجحة أبرزت الفعالية، وحالات أخرى أظهرت تحديات أخلاقية أو منهجية في استخدام الذكاء الاصطناعي.
ثالثًا، المنهج المقارن:
البحث العلمي التقليدي قبل إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي، والبحث المعتمد على تقنيات AI من حيث الكفاءة، السرعة، وجودة النتائج.
أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة (مثل ChatGPT وElicit وSciSpace) لتحديد الفروقات في مستوى الدقة، وملاءمة كل أداة لطبيعة البحث.
يسمح هذا المزج المنهجي بتقديم تحليل أكثر عمقًا وشمولاً، ويُمكِّن من فهم شامل للفرص والتحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي على البحث العلمي المعاصر.
أدوات جمع البيانات:
اعتمد البحث، بالإضافة إلى تحليل الأدبيات، على أدوات متنوعة لجمع البيانات بهدف دعم النتائج برؤية واقعية وتجريبية من الميدان الأكاديمي. وقد تم استخدام الأدوات التالية:
أولا، الاستبيانات الموجهة:
تم تصميم استبيانات إلكترونية موجهة إلى عينة من الباحثين والأكاديميين في الجامعات، بهدف استطلاع آرائهم وتجاربهم حول استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. تضمنت الأسئلة محاور تتعلق بدرجة الاعتماد على AI، نوعية الأدوات المستخدمة، تأثيرها على جودة البحث، وتحديات الاستخدام.
ثانيا، المقابلات شبه المنظمة:
أُجريت مقابلات شبه منظمة مع عدد من الباحثين من تخصصات مختلفة (العلوم الاجتماعية، العلوم الطبية، علوم الحاسوب) للحصول على رؤى معمّقة وتفصيلية حول تجربتهم مع الذكاء الاصطناعي، والانطباعات الإيجابية والسلبية المتعلقة باستخدامه في سياقات بحثية متنوعة.
ثالثا، تحليل المحتوى الرقمي:
هل يفيد تحليل المحتوى الرقمي في تتبع ظهور AI داخل المقالات العلمية؟
تم تحليل مجموعة من المقالات العلمية المنشورة في مجلات أكاديمية بين عامي 2020 و2025، والتي تناولت الذكاء الاصطناعي إما كموضوع رئيسي أو كأداة ضمن منهجية البحث. ركز التحليل على كيفية توظيف AI، نوع الأدوات المستخدمة، وأثرها على بنية البحث العلمي ومنطقه.
يساعد تنوع أدوات جمع البيانات في توفير قاعدة معلومات شاملة، تجمع بين الرأي النظري والممارسة التطبيقية، وتُثري التحليل النهائي للدراسة.
تحليل البيانات:
اعتمد هذا البحث على منهجين لتحليل البيانات، بما يتناسب مع تنوع الأدوات المستخدمة في جمع المعلومات: أولاً: التحليل النوعي (Qualitative Analysis)
هل يناسب التحليل النوعي فهم التوجهات والمواقف تجاه AI؟ ثانيًا: التحليل الكمي (Quantitative Analysis):
متى يكون التحليل الكمي ضروريًا لقياس تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي؟ - نسب استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
- تقييم درجة التأثير (قوي/متوسط/ضعيف).
- تحليل الفروق بين التخصصات أو الفئات العمرية/الأكاديمية في استخدام أدوات AI.
يهدف هذا الدمج بين التحليلين النوعي والكمي إلى الوصول إلى نتائج دقيقة وشاملة تعكس الواقع الفعلي لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي، من حيث الفعالية والتحديات.
النتائج والمناقشة:
أولا، عرض النتائج:
ما أبرز النتائج التي يمكن توقعها من هذا البحث؟
بناءً على التحليل النوعي
للمقابلات والمحتوى الرقمي، بالإضافة إلى النتائج الكمية المستخلصة من
الاستبيانات، توصل البحث إلى مجموعة من النتائج المهمة:
ارتفاع
ملحوظ في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بين الباحثين، خصوصًا في مرحلة
جمع المصادر وتحليل البيانات الأولية، حيث أشار 72٪ من المشاركين في
الاستبيان إلى اعتمادهم على أدوات مثل ChatGPT و Google Scholar AI.
تحسين
الكفاءة والسرعة في إنجاز البحوث، إذ أفاد معظم المشاركين بأن أدوات AI
ساعدتهم في تقليص الوقت اللازم لإعداد الدراسات دون التأثير سلبًا على
جودتها.
وجود تباين
بين التخصصات في تبنّي الذكاء الاصطناعي، حيث ظهر أن التخصصات التقنية
والعلوم الطبيعية أكثر استخدامًا لتقنيات AI مقارنةً بالعلوم الإنسانية
والاجتماعية.
استمرار
القلق من بعض التحديات الأخلاقية، مثل مصداقية المعلومات، والانتحال غير
المقصود، والاعتماد الزائد على الخوارزميات في صياغة الأفكار.
ثانيا مناقشة الفرضيات وأهداف البحث:
تحققت الفرضية الأولى المتعلقة بدور الذكاء الاصطناعي في تسريع العملية البحثية وتحسين دقتها، حيث أكد المشاركون ذلك بوضوح.
كما تحققت الفرضية الثانية بشأن وجود فجوة في استخدام الذكاء الاصطناعي بين التخصصات والمستويات الأكاديمية المختلفة، ما يشير إلى ضرورة دعم التكوين والتدريب.
أما الفرضية الثالثة، المتعلقة بتأثير الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي على مهارات التفكير النقدي والتحليلي لدى الباحثين، فقد كانت صحيحة جزئيًا. فرغم استفادة الباحثين من الذكاء الاصطناعي، أبدى البعض قلقًا من فقدان العمق التحليلي في حال الاعتماد الكلي عليه.
وبالنسبة لأهداف البحث، فقد تم تحقيقها بدرجة كبيرة، حيث تم:
- تحليل تأثير الذكاء الاصطناعي على مختلف مراحل البحث.
- عرض نماذج واقعية من استخدامه في تخصصات متعددة.
- استكشاف أبرز التحديات الأخلاقية والمنهجية.
- فتح باب النقاش حول آفاق مستقبلية لتكامل الذكاء الاصطناعي مع المنهج العلمي.
ثالثا، ربط النتائج بالأدبيات السابقة:
كيف يمكن ربط النتائج بالأدبيات السابقة؟ وما الجوانب التي تحتاج إلى تحليل نقدي؟
تتوافق نتائج هذا البحث مع ما ورد في أدبيات سابقة مثل:
دراسة "Anderson et َAI 2023" التي بينت أن الذكاء الاصطناعي يعزز كفاءة الباحث، لكنه لا يمكن أن يحل محل التفكير البشري النقدي. كما تدعم نتائج هذا البحث.
تحذيرات عدد من الباحثين (مثل "Smith, 2022") حول ضرورة توعية الأكاديميين بالضوابط الأخلاقية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
- دراسة "Nguyen & Patel (2023)" التي أكدت أن أدوات الذكاء الاصطناعي ترفع من كفاءة الباحث لكنها لا تغني عن المهارات الإنسانية.
- ورقة "El-Gamal (2022)" التي تناولت التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام AI في النشر الأكاديمي، مشيرة إلى ضرورة تطوير معايير واضحة لضبط هذا الاستخدام.
تحسين الكفاءة دون الاستغناء عن التفكير النقدي:
- دراسة "Transforming Science with Large Language Models" (Eger et al., 2025) ": تستعرض هذه الدراسة كيف تُستخدم النماذج اللغوية الكبيرة في مختلف مراحل البحث العلمي، مثل توليد الأفكار، تحليل البيانات، وكتابة المحتوى. تؤكد الدراسة أن هذه الأدوات تعزز الإنتاجية لكنها لا تُغني عن التفكير النقدي البشري، خاصة في التحقق من النتائج وتفسيرها.
- تصريحات البروفيسورة أنيما أناندكومار (2025): أشارت إلى أن الفضول البشري والقدرة على التعامل مع المشكلات المعقدة تظل مهارات لا يمكن للذكاء الاصطناعي استبدالها، مشددة على أهمية التفكير النقدي في البحث العلمي.
- دراسة "Patterns and Purposes" (Xu, 2025)": حللت هذه الدراسة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية، ووجدت أن 77% من الاستخدامات كانت لبرنامج ChatGPT، مع تباين في الاستخدام بين الباحثين الناطقين وغير الناطقين بالإنجليزية. توصي الدراسة بوضع سياسات واضحة للشفافية والإفصاح عن استخدام هذه الأدوات.
- مبادرة BEACON (Eaton et al., 2025): أطلقت جامعة كالغاري هذه المبادرة لدراسة التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأخلاقيات في التعليم العالي، مع التركيز على تطوير معايير أخلاقية لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث والنشر الأكاديمي.
- دراسة "AI is just as overconfident and biased as humans can be" (2025): أظهرت هذه الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 قد تُظهر تحيزات مشابهة للبشر، مما يستدعي ضرورة التحقق الدقيق من المحتوى الذي تُنتجه هذه النماذج قبل استخدامه في الأبحاث الأكاديمية.
كما تدعم هذه النتائج الاتجاهات الحديثة في السياسات البحثية العالمية، التي تدعو إلى دمج الذكاء الاصطناعي ضمن بيئات البحث العلمي، مع توفير تدريب كافٍ، ومراعاة البُعد الأخلاقي والمنهجي.
الاستنتاجات والتوصيات:
أولًا، الاستنتاجات:
ما الخلاصات التي يمكن تقديمها حول العلاقة بين AI والابتكار العلمي؟
من خلال ما تم عرضه وتحليله في هذا البحث، يمكن استخلاص ما يلي:
- الذكاء الاصطناعي أصبح عنصرًا مؤثرًا وفعّالًا في مختلف مراحل البحث العلمي، من جمع المعلومات، وتحليل البيانات، إلى دعم الكتابة الأكاديمية.
- التفاعل مع أدوات الذكاء الاصطناعي يختلف باختلاف التخصصات والمستويات الأكاديمية، إذ تبين أن التخصصات التقنية والطبية أكثر تقبلًا وفاعلية في استخدام هذه الأدوات مقارنةً بغيرها.
رغم الفوائد الكبيرة، لا تزال هناك مخاوف أخلاقية وعلمية حقيقية، تتعلق بالدقة، والتحقق من المصادر، والانتحال، بالإضافة إلى الاعتماد المفرط على الآلات بدلًا من تطوير المهارات التحليلية والفكرية للباحث.
المنهج العلمي لا يمكن استبداله، وإنما يمكن تعزيزه من خلال التكامل الذكي مع أدوات الذكاء الاصطناعي، بشرط الالتزام بضوابط علمية وأخلاقية واضحة.
ثانيًا، التوصيات:
بناءً على ما سبق، يوصي البحث بما يلي:
- ضرورة إدماج التدريب على أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن المناهج الأكاديمية، خاصة في برامج الدراسات العليا، لضمان الاستخدام الواعي والمُنتِج لهذه الأدوات.
- تطوير سياسات داخل الجامعات والمؤسسات البحثية تُنظّم استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث، وتحدد معايير النزاهة العلمية عند الاستفادة من هذه الأدوات.
- تشجيع إجراء المزيد من الدراسات الميدانية والتجريبية لتقييم تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل كمي وموضوعي في تخصصات مختلفة.
- إنشاء هيئات رقابية وأخلاقية مختصة تتابع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقيّم مدى توافقها مع مبادئ البحث العلمي الرصين.
- توجيه الباحثين إلى استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد لا كبديل، أي توظيفه في دعم البحث لا في قيادة التفكير أو صياغة النتائج دون مراجعة بشرية واعية.
الخطوات التي يجب أن يتبعها الباحث الأكاديمي عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي:
أولا، تحديد الهدف من استخدام الذكاء الاصطناعي:
يجب على الباحث أن يحدد بدقة لماذا يستخدم أداة ذكاء اصطناعي: هل للمساعدة في جمع المعلومات؟ توليد أفكار؟ تدقيق لغوي؟ تحليل بيانات؟ ولا يجب الاعتماد عليها بشكل عشوائي أو شامل. ثانيا، التحقق من المصادر التي تقترحها الأدوات:
غالبًا ما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي مخرجات دون توثيق دقيق. يجب دائمًا مراجعة صحة ودقة المصادر يدويًا، ولا يجوز إدراج مراجع دون التأكد من وجودها في الواقع. ثالثا، الاستفادة من الأدوات لتوليد أفكار لا لكتابة المحتوى النهائي:
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحفيز التفكير، صياغة مسودات أولية أو تطوير الأسئلة البحثية، لكن لا يُنصح باستخدامه لكتابة نصوص نهائية دون تحرير بشري دقيق. رابعا، الالتزام بالشفافية والأمانة العلمية:
من الضروري أن يُذكر في المنهجية أو الإقرار إن تم استخدام أدوات ذكاء اصطناعي، خاصة في الجامعات والمجلات التي تفرض سياسات واضحة بهذا الخصوص. خامسا، التمييز بين المساعدة التقنية والاجتهاد الأكاديمي:
يجب أن يكون دور الذكاء الاصطناعي مساعدًا وليس بديلًا عن التفكير النقدي والتحليل العلمي للباحث. سادسا، استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن الحدود الأخلاقية والأكاديمية:
يُحظر استخدام هذه الأدوات لسرقة أدبية أو إنتاج محتوى دون نسبته، كما يجب عدم استخدامها في توليد بيانات وهمية أو تضليلية. سابعا، التحديث المستمر للمهارات الرقمية:
من الضروري للباحث أن يبقى على اطلاع بأحدث أدوات الذكاء الاصطناعي، وكيفية توظيفها ضمن أطر علمية مسؤولة. ما يجب تفاديه الباحث الأكاديمي عند إستخدامه أدوات الذكاء الإصطناعي:
- الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي لصياغة الأطر النظرية أو التحليلية.
- نسخ مخرجات الأدوات كما هي دون مراجعة علمية أو لغوية.
- استخدام أدوات مجهولة المصدر أو غير آمنة لمعالجة بيانات البحث.
- إخفاء استخدام الذكاء الاصطناعي عن لجان التحكيم أو المؤسسات الأكاديمية.
نصائح عملية:
- استخدم أدوات مثل Zotero أو EndNote لتنظيم المصادر بشكل يدوي بعد جمعها.
- يمكن الاعتماد على أدوات مثل Grammarly أو DeepL Write لتحسين الكتابة، لكن راجع دائمًا التعديلات.
- جرّب أدوات مخصصة للبحث الأكاديمي مثل Elicit أو Scite.ai التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ولكن تقدم مصادر حقيقية.
قائمة المراجع بصيغة APA (الإصدار السابع):
El-Gamal, H. (2022). Artificial Intelligence and Research Ethics: A Case Study in Higher Education. Ethics in Science and Engineering, 9(3), 44–59.
Nguyen, P., & Patel, R. (2023). The rise of AI tools in scientific discovery: A cross-disciplinary analysis. International Journal of Innovation in Science, 15(1), 25–41.
Smith, A. (2022). Balancing AI assistance and academic integrity in scholarly writing. Educational Technology & Society, 25(4), 77–89.
DeepMind. (2024). AI for scientific advancement. Retrieved from https://www.deepmind.com/research
OpenAI. (2023). ChatGPT and the future of knowledge generation. Retrieved from https://openai.com/blog/chatgpt
مصادر علمية موثوقة:
-
Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2022).
Artificial intelligence: Opportunities and risks in science. Nature, 611, 468–474.يناقش هذا المقال التوازن بين فرص وتحديات الذكاء الاصطناعي في دعم الابتكار العلمي، ويركز على الحاجة إلى الحذر المنهجي والضوابط الأخلاقية.
-
Heaven, W. D. (2023).
AI is changing how we do science. Get ready for more breakthroughs. MIT Technology Review.
يستعرض كيف بدأت خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إحداث تحولات في تصميم التجارب العلمية وتسريع الاكتشافات في مجالات الطب والفيزياء.
-
Stanton, C., Sebo, J., & Milch, B. (2024).
Guidelines for ethical AI use in academic research. Journal of Responsible Innovation, 11(1), 35–52.تقدم هذه الدراسة مجموعة مبادئ تنظيمية واضحة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث الأكاديمي مع التأكيد على الشفافية والتحقق.
-
OECD (2024).
Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future.
متاح على موقع منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية: oecd.orgتقرير شامل يعرض توجهات الدول في دمج الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الأكاديمية مع دراسات حالة من جامعات ومراكز بحثية.
-
UNESCO (2023).
Ethics of Artificial Intelligence: Recommendation Framework for Research and Education.يقدم إطارًا دوليًا لضمان استخدام أخلاقي للذكاء الاصطناعي في التعليم العالي والبحث العلمي.
مبادرات ومشاريع دولية ذات صلة:
-
AI4Science by Microsoft Research
https://www.microsoft.com/en-us/research/group/ai4scienceمبادرة تهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشافات العلوم الطبيعية والهندسية.
-
Allen Institute for AI (AI2): Semantic Scholar and Elicit
منصات تعتمد الذكاء الاصطناعي لمساعدة الباحثين في الوصول إلى مصادر دقيقة وتحليلها، وقد أُجريت عليها دراسات مقارنة عدة توصي باستخدامها.
-
**Stanford HAI (Human-Centered AI Init
https://hai.stanford.eduمبادرة بحثية تهدف لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع والبحث العلمي، وتوفر تقارير دورية توصي بدمج AI بشكل مسؤول في التعليم والبحث.
