Демонстрация возможностей чата GPT в библиотечной деятельности

Статья представляет собой исследование материалов, созданных с использованием автоматической генерации текста в библиотечной деятельности. В работе наглядно показано, как близко к общепринятому стилю и формату написания публикаций по библиотечной тематике искусственный интеллект (ИИ) создаёт свои тексты. Цель работы – предостеречь читателей будущих произведений, созданных при помощи ИИ, и по возможности предотвратить нарушения публикационной этики.

В ходе исследования проводится комплексное сравнение, оценивающее качество и сходство текстовых материалов, практическое применение технологии генеративно-предиктивных текстов (GPT) в сфере библиотечной деятельности. Выявлены преимущества и недостатки обоих подходов. Результаты данного исследования имеют важное значение для понимания возможностей и ограничений ИИ в сфере библиотечной деятельности, а также для определения контекстов, в которых автоматизированные системы могут быть наиболее эффективными по сравнению с авторами-людьми. Чат GPT – великолепный справочный и вспомогательный инструмент на основе аккумулированных образцов. Материал, созданный чатом GPT, в правовом отношении близок к статьям из энциклопедии или энциклопедического справочника, но не имеет конкретного автора (авторов). То есть этот материал не является независимым творческим произведением, и защищать его обычным авторским правом сложно. Авторы считают полезным указывать места в работе, составленные с помощью ИИ. Нужны дальнейшие проработки вопросов права на GPT-материалы. Мы приглашаем к открытому обсуждению затронутых проблем.  

Исследование проведено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

1. Adebowale A. J. (2023). ChatGPT and Librarians for Reference Consultations, Internet Reference Services Quarterly. Routledge. Vol. 27, № 3. P. 131–147, Routledge, 10.1080/10875301.2023.2203681

2. Cox C., Tzoc E. (2023). ChatGPT: Implications for academic libraries. College & Research Libraries News, [S. l.]. Vol. 84, № 3, p. 99, mar. 2023. ISSN 2150-6698.

3. Frederick D. E. (2023). “ChatGPT: a viral data-driven disruption in the information environment”. Library Hi Tech News. Vol. 40, № 3, pp. 4–10. https://doi.org/10.1108/LHTN04-2023-0063

4. Houston A. B. and Corrado E. M. (2023). Embracing ChatGPT: Implications of Emergent Language Models for Academia and Libraries. Technical Services Quarterly. Vol. 40, № 2. P. 76–91, Routledge, 10.1080/07317131.2023.2187110

5. Hu C., Liu B., Li X., Ye Y. (2023). Unveiling the Potential of Knowledge-Prompted ChatGPT for Enhancing Drug Trafficking Detection on Social Media. Preprint submitted to Information and Management, https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.03699

6. Kesselman M. A. (2023). “LHTN special issue on ChatGPT editor’s introduction -- Martin Kesselman”. Library Hi Tech News. Vol. 40 № 3, pp. 1–3. https://doi.org/10.1108/LHTN-042023-139

7. Khademi A. (2023). Can ChatGPT and Bard Generate Aligned Assessment Items? A Reliability Analysis against Human Performance. Kaplan Higher Education Academy Pte Ltd, 6 (1) 10.37074/jalt.2023.6.1.28

8. Kirtania D. K. (2023). OpenAI ChatGPT for Library and Information Science (LIS) Professionals Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4404903 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4404903

9. Lappalainen Y. and Narayanan N. (2023). Aisha: A Custom AI Library Chatbot Using the ChatGPT API. Journal of Web Librarianship, P. 1–22, Routledge, doi: 10.1080/19322909.2023.2221477

10. Lund B. D. and Wang T. (2023). “Chatting about ChatGPT: how may AI and GPT impact academia and libraries?” Library Hi Tech News. Vol. 40, № 3, pp. 26–29. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0009

11. Maddigan P. and Susnjak T. (2023). “Chat2VIS: Generating Data Visualizations via Natural Language Using ChatGPT, Codex and GPT-3 Large Language Models”. in IEEE Access. Vol. 11, pp. 45181–45193, 10.1109/ACCESS.2023.3274199.

12. Mann D. et al. (2023). Artificial Intelligence Discusses the Role of Artificial Intelligence in Translational Medicine. J Am Coll Cardiol Basic Trans Science, 8 (2). 221–223.

13. Mezei P. (2020). From Leonardo to the Next Rembrandt – The Need for AI-Pessimism in the Age of Algorithms. UFITA, 84 (2), p. 390–429. (https://doi.org/10.5771/2568-9185-2020-2-390), Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3592187 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3592187

14. Oyelude A. A. (2023). “Much ado about ChatGPT: libraries and librarians perspectives”. Library Hi Tech News. Vol. 40, № 3, pp. 15–17. https://doi.org/10.1108/LHTN-03-20230050

15. Pierre-Robertson P. (2023). “#SuperLibrarian – the evolving role of librarians in technology spaces”. Digital Library Perspectives. Vol. ahead-of-print № ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/DLP-04-2023-0026

16. Shea A. ChatGPT: Making Law Librarians More Relevant Than Ever! URL: https://scholarship.law.wm.edu/incorporating_chatgpt/schedule/fullschedule/3/

17. Shevnina M. How Artificial Intelligence technologies enable business model innovation. The case of EU start-ups. URL: https://hdl.handle.net/10589/185908

18. Ventayen R. J. M. (2023). OpenAI ChatGPT Generated Results: Similarity Index of Artificial Intelligence-Based Contents. Advances in Intelligent Systems and Computing, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4332664 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4332664

19. Zhang B. (2023). ChatGPT, an Opportunity to Understand More About Language Models. Medical Reference Services Quarterly. Vol. 42, № 2. P. 194–201, Routledge, doi: 10.1080/02763869.2023.2194149