AI istraživanje: ključni radovi i vodeći alati za istraživače (+ najbolje prakse)

Istraživanje umjetne inteligencije (AI) obuhvaća dva područja: objavljene rezultate istraživača umjetne inteligencije i praktičnu primjenu AI-ja kao pomoći u istraživanju u različitim domenama.

Prvi dio ovog članka donosi kronologiju najvažnijih prekretnica u istraživanju AI-ja. Uključuje i najvažnije nedavne radove te pregled institucija koje predvode to područje.

Drugi dio je vodič korak po korak za učinkovito korištenje AI-ja kao istraživačkog alata, s poretkom najboljih alata i iskrenim pregledom prednosti i nedostataka.

Kronologija najvažnijih istraživačkih radova i prekretnica u području AI-ja

Gotovo je nemoguće popisati sve važne istraživačke radove o AI-ju objavljene dosad. Područje je u posljednjem desetljeću raslo neviđenom brzinom. Prema izvješću AI Index Sveučilišta Stanford za 2026., samo je 2024. godine u svijetu objavljeno 257.890 publikacija o AI-ju.

Povećaj

Ipak, postoji nekoliko povijesnih temeljnih prekretnica, kao i niz iznimno važnih nedavnih publikacija.

Sažeta kronologija: 12 temeljnih istraživačkih radova o AI-ju

• 1943.: McCulloch i Pitts objavljuju „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, rad u kojem predstavljaju prvi matematički model funkcioniranja živčanog sustava. Model tretira neurone kao funkcije koje primaju ulaze i proizvode izlaze prema logičkim pravilima.
• 1950.: Alan Turing objavljuje „Computing Machinery and Intelligence” u časopisu Mind. Rad uvodi igru oponašanja (koja se obično naziva Turingovim testom) kao način definiranja strojne inteligencije.
• 1956.: Dartmouthski ljetni istraživački projekt, poznat kao „Dartmouthska radionica”, formalno uspostavlja umjetnu inteligenciju kao istraživačko područje. Izvorni prijedlog iz 1955. ponovno je objavljen u časopisu AI Magazine 2006. godine.
• 1958.: Frank Rosenblatt objavljuje „The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain”. U radu predstavlja temeljni model učenja zasnovan na „hipotetskom živčanom sustavu nazvanom perceptron”.
• 1986.: Rumelhart, Hinton i Williams objavljuju „Learning representations by back-propagating errors” u časopisu Nature. U radu opisuju algoritamsku metodu nazvanu povratno širenje pogreške (backpropagation) za treniranje višeslojnih neuronskih mreža. Metoda je unaprijedila način prilagođavanja parametara.
• 1997.: Hochreiter i Schmidhuber objavljuju „Long Short-Term Memory” u časopisu Neural Computation. Rad opisuje arhitekturu neuronske mreže koja mreži omogućuje zadržavanje informacija tijekom znatno duljih razdoblja.
• 2009.: Istraživači objavljuju „ImageNet: A large-scale hierarchical image database”, čime formalno predstavljaju ImageNet, bazu podataka s milijunima označenih slika za treniranje i evaluaciju AI sustava.
• 2014.: Ian Goodfellow i suradnici objavljuju „Generative Adversarial Nets”. Rad opisuje okvir koji AI sustavima omogućuje generiranje realističnog sadržaja, osobito slika.
• 2016.: Istraživači tvrtke DeepMind objavljuju „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” u časopisu Nature. AlphaGo, sustav umjetne inteligencije predstavljen u radu, potom pobjeđuje Leeja Sedola, vrhunskog profesionalnog igrača goa.
• 2017.: Istraživači tvrtke Google objavljuju „Attention Is All You Need”, rad koji opisuje arhitekturu transformera na kojoj se danas temelji većina suvremenih velikih jezičnih modela.
• 2020.: Istraživači tvrtke OpenAI objavljuju „Language Models Are Few-Shot Learners”. Dokazuju da skaliranje jezičnih modela (povećanje veličine temeljnih komponenti bez promjene koda) poboljšava njihovu sposobnost učinkovitog obavljanja niza zadataka.
• 2022.: OpenAI 30. studenoga pokreće ChatGPT i tako uvodi konverzacijski generativni AI u široku upotrebu.

Šest važnih nedavnih postignuća u istraživanju AI-ja (2025. – 2026.)

• 2025.: Istraživači tvrtke DeepSeek objavljuju „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning”. Rad pokazuje da napredne sposobnosti rasuđivanja mogu nastati putem učenja s potkrepljenjem (RL).
• 2025.: Istraživači objavljuju „s1: Simple Test-Time Scaling”. Rad pokazuje da je uspješnost rasuđivanja moguće poboljšati uz razmjerno skromne resurse za treniranje.
• 2025.: Istraživači tvrtke Google DeepMind objavljuju „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery”. AlphaEvolve je sustav pokretan modelom Gemini koji autonomno razvija i poboljšava složene algoritme.
• 2025.: Google DeepMind najavljuje Genie 3, model svijeta koji može generirati virtualna okruženja kroz koja se može kretati.
• 2026.: Istraživači tvrtke Google DeepMind objavljuju „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome” u časopisu Nature. Rad predstavlja AlphaGenome, AI model koji predviđa kako promjene u sekvencama DNA utječu na funkciju gena, a očekuje se da će imati značajnu primjenu u medicini.
• 2026.: Istraživači objavljuju „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist” u časopisu Nature. Rad predstavlja višeagentski AI sustav koji može generirati i dorađivati znanstvene hipoteze kako bi pomogao znanstvenicima da „otkriju novo izvorno znanje”.

Pregled najvažnijih institucija za istraživanje AI-ja

Rezultati istraživanja raspoređeni su među brojnim korporativnim i javnim organizacijama. Specijalizirani istraživački instituti, od kojih su mnogi povezani s vodećim sveučilištima, zaslužni su za velik dio novih istraživanja. Ipak, važnu ulogu imaju i korporacije s pripadajućim AI laboratorijima.

Koliko je AI raširen kao istraživački alat?

I popularni AI chatbotovi (Perplexity, ChatGPT, Claude itd.) i specijalizirane platforme izgrađene oko vodećih modela široko se koriste u brojnim disciplinama u kojima istraživanje ima ključnu ulogu.

Opsežna studija tvrtke Microsoft koja je obuhvatila 5,5 milijuna sesija Copilota otkrila je niz zadataka povezanih s istraživanjem u području otkrivanja, sinteze i analize.

Ovo su četiri glavna načina na koja stručnjaci koriste AI za istraživanje:

• Pronalaženje informacija: Otkrivanje u ranoj fazi (opća pitanja); pronalaženje relevantnih istraživanja; pomoć s tehničkim pitanjima.
• Analiza: Sažimanje sadržaja; objedinjavanje, tumačenje i prezentacija podataka.
• Donošenje odluka i strateško planiranje: Korištenje AI-ja za usporedbu opcija (primjerice softvera); pronalaženje potkrepljujućih informacija kao pomoć pri odlučivanju.
• Evaluacija i dijagnostika: Prikupljanje dokaza o sustavu ili programu kojem je potrebno otklanjanje poteškoća.

Imajte na umu da ti zadaci nisu ograničeni na akademski svijet. Novinari, istraživači tržišta, pravnici, financijski analitičari, zdravstveni djelatnici i drugi samo su neki od primjera stručnjaka koji redovito koriste AI za istraživanje.

Prednosti i nedostaci korištenja AI-ja u istraživanju

Iako nema sumnje da je AI kao istraživački alat široko prihvaćen, vode se ozbiljne rasprave o njegovim prednostima i nedostacima. Velik dio kritika usmjeren je na naizgled nepremostiv problem halucinacija.

Budući da je istraživanje često zadatak s velikim ulozima, važno je da stručnjaci svih profila razumiju u čemu se AI alati za istraživanje ističu, a u čemu podbacuju.

Prednosti

• Ponavljajući istraživački zadaci, poput probira literature i čišćenja podataka, mogu se djelomično ili potpuno automatizirati.
• Osobe koje nisu stručnjaci mogu pristupiti tehničkim informacijama izvan svog područja.
• Istraživači mogu brzo testirati istraživačke hipoteze u ranoj fazi pokretanjem AI simulacija.
• AI je koristan za preispitivanje pretpostavki i predstavljanje alternativa potkrijepljenih dokazima, čak i kad je riječ o dobro razrađenim stajalištima.

Nedostaci

• Halucinacije su i dalje velik problem, a zaštitne mjere ne rješavaju ga u potpunosti.
• Nijanse u informacijama mogu biti vrlo važne za istraživanja na višoj razini, a LLM-ovi često pretjerano pojednostavljuju složene teme.
• Pokazalo se da pretjerano oslanjanje na AI slabi kritičko razmišljanje i vještine samostalne analize.
• Iako je AI dobar u objedinjavanju informacija, nije sveobuhvatan i može propustiti važne izvore informacija i studije.

Primjer korištenja AI-ja kao istraživačkog alata uz značajku akademskog pretraživanja u Perplexityju

Pogledajmo kako bi mogao izgledati osnovni tijek istraživanja. Perplexity je omiljen alat među istraživačima jer omogućuje pristup većem broju modela trećih strana, od kojih svaki ima svoje prednosti, kao i detaljnim alatima za web i akademsko istraživanje.

Povećaj

U ovom primjeru zadajem upit modelu GPT 6.1-Sol da mi pomogne s istraživanjem tržišta za lansiranje proizvoda namijenjenog generaciji Z. Model mi daje sažetak nedavnih istraživanja, zajedno s poveznicom na izvore i pokazateljem pouzdanosti.

Povećaj

Zatim mu zadajem da generira grafikon marketinških preferencija generacije Z na temelju podataka koje pronalazi na webu. Po želji mogu prenijeti i vlastite podatke.

Povećaj

Ovi rezultati zahtijevaju pregled i provjeru činjenica. Ipak, ovaj jednostavan primjer pokazuje kako se postupak koji je lako mogao potrajati nekoliko sati može skratiti na nekoliko minuta.

Najbolji AI za istraživanje: vodeći alati za istraživače

AI alati za istraživanje mogu se podijeliti u dvije široke kategorije: chatbotove opće namjene s istraživačkim značajkama i specijalizirane platforme za pomoć pri akademskom istraživanju.

Većina stručnjaka koji se bave neakademskim istraživanjem ustanovit će da im najbolje odgovara AI alat opće namjene. Kad je riječ o akademskoj zajednici, vodeći pružatelji vrlo su slični. Izbor alata vjerojatno će ovisiti o opsegu zadatka i preferencijama u pogledu manjih značajki.

AI alati opće namjene

• Perplexity: Omogućuje pristup većem broju modela vanjskih pružatelja te integracije sa širokim rasponom vanjskih usluga. Značajke uključuju akademsko istraživanje, Dubinsko istraživanje, navođenje izvora i analizu podataka.
• ChatGPT, Claude i Gemini: Kao vodeći široko rasprostranjeni AI alati s profesionalnim i poslovnim značajkama, svi nude sličan skup istraživačkih alata. Značajke uključuju pretraživanje weba, dubinsko istraživanje, analizu dokumenata, analizu podataka i multimodalne mogućnosti. Nude i integracije s vanjskim aplikacijama i uslugama.

Namjenski alati za istraživanje

• Semantic Scholar: Riječ je o besplatnoj akademskoj tražilici koju je razvio Allen Institute for AI (Ai2). Vrlo je slična Google Scholaru, ali sadrži više AI značajki. Mnogim AI alatima služi kao temeljni izvor akademske literature, no sama po sebi nije specijalizirani alat.
• Elicit i SciSpace: Ovi alati pomažu u fazi otkrivanja tijekom akademskog istraživanja i hvaljeni su zbog svojih značajki probira i sinteze. Istraživači ih koriste za izdvajanje strukturiranih informacija i sažimanje nalaza iz velikih skupova studija. SciSpace je dostupan kao integracija s ChatGPT-om.
• ResearchRabbit i Connected Papers: Riječ je o alatima za pregled literature koji su visoko cijenjeni zbog svojih značajki vizualnog mapiranja. Namijenjeni su dugoročnijim projektima i pregledima literature, u kojima je prioritet pronalaženje sličnih istraživanja i mapiranje odnosa među radovima. Zahtijevaju mnogo ljudskog angažmana i nadzora.
• Scite i Consensus: Alati poput ResearchRabbita i Connected Papers usmjereni su na otkrivanje relevantne literature i stjecanje pregleda određenog tematskog područja. Scite i Consensus, s druge strane, usredotočeni su na ciljanu procjenu: pomažu korisnicima utvrditi potkrepljuju li trenutačni dokazi određenu tvrdnju. Često uključuju i šire značajke za pregled literature, ali one nisu njihov glavni fokus.

Kako koristiti AI kao alat za istraživanje: okvir u 7 koraka

Povećaj

Ključ učinkovitog korištenja AI-ja kao alata za istraživanje jest pristupiti mu kao dopuni vašim postojećim procesima, a ne kao njihovoj zamjeni. Važno je uzeti u obzir i pravna ograničenja, osobito pri prijenosu osjetljivih podataka.

1. Izračunajte očekivano vrijeme istraživanja

Isplanirajte proces istraživanja koristeći konvencionalne metode. Zatim razmislite gdje bi AI mogao preuzeti zadatke otkrivanja, sinteze i analize.

Izračunajte koliko će vam vremena trebati za pisanje upita i provjeru nalaza. AI vam lako može uštedjeti sate ili dane pri opsežnim pregledima literature. No kod manjih, usko usmjerenih pitanja AI ima malu prednost pred ručnim pretraživanjem.

2. Odaberite prave alate (specijalizirane ili opće namjene)

Utvrdite nudi li specijalizirana platforma za istraživanje ikakve prednosti u odnosu na asistenta opće namjene kao što je Perplexity. Obratite pozornost na pojedinačne istraživačke značajke i pokrivenost vašeg područja.

Ako se odlučite za namjenski alat, odaberite onaj koji je osmišljen za vaše konkretne zadatke. Primjerice, alati poput Elicita podržavaju strukturirane preglede literature, dok Scite analizira kako se akademski radovi citiraju.

3. Provjerite dopuštaju li uvjeti korištenja alata namjeravanu upotrebu

Pri pregledu uvjeta korištenja pružatelja usluge treba obratiti pozornost na dvije stvari. Prvo, na korištenje vaših podataka i na to ostaju li oni u potpunosti povjerljivi. Drugo, na uvjete koji se odnose na vlasništvo nad rezultatima.

Nemojte pretpostavljati da plaćena pretplata automatski jamči povjerljivost podataka ili neograničena prava korištenja.

4. Provjerite postoje li pravna ograničenja vezana uz vaše podatke

Hoće li vaši unosi sadržavati osjetljive podatke, dokumente zaštićene autorskim pravom, povjerljive poslovne informacije ili neobjavljene nalaze?

Važno je provjeriti smijete li ih unijeti u LLM. Mogu postojati razna ograničenja, od propisa o podacima u vašoj jurisdikciji do internih pravila tvrtke. Možda ćete morati saznati kako i koliko dugo određeni pružatelj alata pohranjuje podatke. Možda će biti potrebno koristiti odobrenu poslovnu platformu.

5. Slijedite najbolje prakse pri pisanju upita

Sastavljanje dobrih istraživačkih upita prava je vještina. Jasno formulirajte istraživačko pitanje, navedite relevantan kontekst i definirajte format rezultata. Kod složenih istraživačkih zadataka možda ćete pitanje morati razložiti na podupite.

Zatražite jasne reference na sve korištene izvore, čak i ako u rezultatu nisu označeni. To je važno jer odgovor koji generira AI možda neće sadržavati citate za sve korištene izvore.

6. Provjerite točnost svih podataka, tehničkih tvrdnji i aktualnih informacija

Ključno je provjeriti tvrdnje u primarnim izvorima. To mogu biti znanstveni radovi, izvorna istraživanja, službena statistika ili tehnička dokumentacija. Posebnu pozornost obratite na brojčane podatke, datume, citate i vremenski osjetljive informacije koje su možda zastarjele.

Pri istraživanju ne biste trebali pretpostavljati da je tvrdnja točna, pa čak ni da izvor postoji, samo zato što je izvor citiran. Kod složenih istraživanja upravo u ovoj fazi provjeravate jesu li nijanse tvrdnji i sažetaka točne.

7. Navedite korištenje AI-ja

Proučite zahtjeve za navođenje korištenja AI-ja koje propisuje vaš poslodavac, akademska ustanova ili relevantno strukovno tijelo. Ondje ćete pronaći pojedinosti o tome u kojoj mjeri morate navesti korištenje AI-ja.

Područja sa strogim propisima i kodeksima postupanja obično zahtijevaju detaljnije navođenje. Vodite evidenciju o aktivnostima obavljenima uz pomoć AI-ja (platforme obično vode revizijski trag).

Je li korištenje AI-ja u istraživanju etično i što slijedi?

Pomoć u istraživanju postala je jedan od glavnih načina upotrebe AI-ja, a lako je razumjeti zašto. AI može obraditi velike količine složenih informacija, automatizirati dugotrajne zadatke koji se ponavljaju i djelovati kao partner u promišljanju ranih ideja i hipoteza.

Ipak, određeni problemi i dalje postoje. Posebice je etična upotreba AI-ja u istraživanju trenutačno jedna od najaktivnijih i najspornijih rasprava među akademskim ustanovama.

Stope halucinacija povezane su sa složenošću teme, a mnogi vodeći inženjeri smatraju ih teškim problemom koji se ne može u potpunosti riješiti. Osim toga, poznato je da korištenje AI-ja slabi vještine razmišljanja, koje su od presudne važnosti za stručnjake koji se bave složenim istraživanjima.

Organizacije također mogu zabraniti korištenje AI-ja zbog zaštite privatnosti i intelektualnog vlasništva ili zbog zabrinutosti oko osjetljivih podataka. Navođenje korištenja AI-ja i dalje je važno kako bi recenzenti i kolege mogli razumjeti na koji je način AI korišten u istraživačkom procesu.

AI će i dalje sve više postajati uobičajen dio svakodnevnog života, i u privatnoj i u javnoj sferi. Stoga je vrlo vjerojatno da će se jasnija pravila o istraživačkom integritetu i pripisivanju autorstva nastaviti razvijati i postajati sve profinjenija.