Badania nad AI: kluczowe publikacje i najlepsze narzędzia dla badaczy (+ dobre praktyki)

Badania nad sztuczną inteligencją (AI) obejmują dwa obszary: wyniki publikowane przez badaczy AI oraz praktyczne zastosowanie AI do wspierania badań w różnych dziedzinach.

Pierwsza część tego artykułu to oś czasu najważniejszych kamieni milowych w badaniach nad AI. Zawiera też najważniejsze niedawne publikacje i przegląd instytucji przodujących w tej dziedzinie.

Druga część to przewodnik krok po kroku, jak skutecznie korzystać z AI jako narzędzia badawczego, wraz z rankingiem najlepszych narzędzi i rzetelnym zestawieniem zalet i wad.

Oś czasu najważniejszych publikacji i kamieni milowych w badaniach nad AI

Sporządzenie listy wszystkich ważnych publikacji naukowych na temat AI, które ukazały się do tej pory, jest praktycznie niemożliwe. W ostatniej dekadzie dziedzina ta rozwijała się w bezprecedensowym tempie. Według raportu AI Index Uniwersytetu Stanforda z 2026 roku w samym 2024 roku na całym świecie ukazało się 257 890 publikacji dotyczących AI.

Powiększ

Istnieje jednak kilka historycznych, fundamentalnych kamieni milowych, a także szereg niezwykle ważnych niedawnych publikacji.

Zwięzła oś czasu: 12 fundamentalnych publikacji naukowych na temat AI

• 1943: McCulloch i Pitts publikują pracę „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, w której przedstawiają pierwszy matematyczny model działania układu nerwowego. Model traktuje neurony jako funkcje, które przyjmują dane wejściowe i generują dane wyjściowe zgodnie z regułami logicznymi.
• 1950: Alan Turing publikuje pracę „Computing Machinery and Intelligence” w czasopiśmie Mind. Praca wprowadza grę w naśladownictwo (powszechnie nazywaną testem Turinga) jako sposób definiowania inteligencji maszyn.
• 1956: Dartmouth Summer Research Project, znany jako „warsztaty w Dartmouth”, formalnie ustanawia sztuczną inteligencję jako dziedzinę badań. Oryginalna propozycja z 1955 roku została przedrukowana w AI Magazine w 2006 roku.
• 1958: Frank Rosenblatt publikuje pracę „The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain”. Przedstawia w niej fundamentalny model uczenia oparty na „hipotetycznym układzie nerwowym zwanym perceptronem”.
• 1986: Rumelhart, Hinton i Williams publikują pracę „Learning representations by back-propagating errors” w czasopiśmie Nature. Opisują w niej algorytmiczną metodę zwaną propagacją wsteczną, służącą do trenowania wielowarstwowych sieci neuronowych. Metoda ta udoskonaliła sposób dostosowywania parametrów.
• 1997: Hochreiter i Schmidhuber publikują pracę „Long Short-Term Memory” w czasopiśmie Neural Computation. Opisuje ona architekturę sieci neuronowej, która pozwala sieci przechowywać informacje przez znacznie dłuższy czas.
• 2009: Badacze publikują pracę „ImageNet: A large-scale hierarchical image database”, w której formalnie przedstawiają ImageNet – bazę milionów oznaczonych obrazów do trenowania i oceny systemów AI.
• 2014: Ian Goodfellow i współpracownicy publikują pracę „Generative Adversarial Nets”. Opisuje ona podejście, które umożliwia systemom AI generowanie realistycznych treści, zwłaszcza obrazów.
• 2016: Badacze z DeepMind publikują pracę „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” w czasopiśmie Nature. AlphaGo, system sztucznej inteligencji przedstawiony w tej pracy, pokonuje następnie Lee Sedola, czołowego zawodowego gracza w go.
• 2017: Badacze z Google publikują pracę „Attention Is All You Need”, w której opisują architekturę transformera, stanowiącą dziś podstawę większości współczesnych dużych modeli językowych.
• 2020: Badacze z OpenAI publikują pracę „Language Models Are Few-Shot Learners”. Dowodzą w niej, że skalowanie modeli językowych (zwiększanie rozmiaru podstawowych komponentów bez zmiany kodu) poprawia ich zdolność do skutecznego wykonywania wielu różnych zadań.
• 2022: 30 listopada OpenAI uruchamia ChatGPT, upowszechniając konwersacyjną generatywną AI.

Sześć ważnych niedawnych osiągnięć w badaniach nad AI (2025–2026)

• 2025: Badacze z DeepSeek publikują pracę „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning”. Pokazuje ona, że zaawansowane zdolności rozumowania mogą wyłonić się dzięki uczeniu przez wzmacnianie (RL).
• 2025: Badacze publikują pracę „s1: Simple Test-Time Scaling”. Pokazuje ona, że wydajność rozumowania można poprawić przy użyciu stosunkowo skromnych zasobów treningowych.
• 2025: Badacze z Google DeepMind publikują pracę „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery”. AlphaEvolve to oparty na Gemini system, który autonomicznie opracowuje i ulepsza złożone algorytmy.
• 2025: Google DeepMind ogłasza Genie 3 – model świata zdolny do generowania wirtualnych środowisk, po których można się poruszać.
• 2026: Badacze z Google DeepMind publikują pracę „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome” w czasopiśmie Nature. Przedstawiają w niej AlphaGenome – model AI, który przewiduje, jak zmiany w sekwencjach DNA wpływają na funkcjonowanie genów. Oczekuje się, że znajdzie on istotne zastosowania medyczne.
• 2026: Badacze publikują pracę „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist” w czasopiśmie Nature. Przedstawiono w niej wieloagentowy system AI, który potrafi generować i dopracowywać hipotezy naukowe, pomagając naukowcom „odkrywać nową, oryginalną wiedzę”.

Przegląd najważniejszych instytucji badawczych zajmujących się AI

Wyniki badań pochodzą z wielu różnych organizacji komercyjnych i publicznych. Wyspecjalizowane instytuty badawcze, z których wiele jest powiązanych z czołowymi uniwersytetami, odpowiadają za dużą część nowych badań. Ważną rolę odgrywają jednak również korporacje i powiązane z nimi laboratoria AI.

Jak powszechnie AI jest wykorzystywana jako narzędzie badawcze?

Zarówno popularne chatboty AI (Perplexity, ChatGPT, Claude itp.), jak i wyspecjalizowane platformy zbudowane na bazie czołowych modeli są szeroko wykorzystywane w wielu dziedzinach, w których badania odgrywają kluczową rolę.

Obszerne badanie przeprowadzone przez Microsoft, obejmujące 5,5 miliona sesji Copilot, ujawniło szereg zadań związanych z badaniami w obszarach odkrywania, syntezy i analizy.

Oto cztery główne sposoby, w jakie profesjonaliści wykorzystują AI w badaniach:

• Wyszukiwanie informacji: wstępne rozpoznanie (ogólne pytania); znajdowanie odpowiednich badań; pomoc w kwestiach technicznych.
• Analiza: streszczanie treści; agregowanie, interpretacja i prezentacja danych.
• Podejmowanie decyzji i planowanie strategiczne: wykorzystanie AI do porównywania opcji (np. oprogramowania); znajdowanie informacji wspierających podejmowanie decyzji.
• Ocena i diagnoza: gromadzenie informacji o systemie lub programie, w którym trzeba rozwiązać problemy.

Pamiętaj, że te zadania nie ograniczają się do świata akademickiego. Dziennikarze, badacze rynku, prawnicy, analitycy finansowi, pracownicy ochrony zdrowia i wielu innych to przykłady profesjonalistów, którzy regularnie korzystają z AI w badaniach.

Zalety i wady korzystania z AI w badaniach

Choć nie ma wątpliwości, że AI jest powszechnie stosowana jako narzędzie badawcze, toczy się poważna debata na temat jej zalet i wad. Duża część krytyki koncentruje się na pozornie nierozwiązywalnym problemie halucynacji.

Ponieważ badania często wiążą się z wysoką stawką, ważne jest, aby profesjonaliści wszelkich specjalności rozumieli, w czym narzędzia badawcze AI się sprawdzają, a w czym zawodzą.

Zalety

• Powtarzalne zadania badawcze, takie jak przegląd literatury i czyszczenie danych, można częściowo lub w pełni zautomatyzować.
• Osoby niebędące specjalistami mogą uzyskać dostęp do informacji technicznych spoza swojej dziedziny.
• Badacze mogą szybko testować wstępne hipotezy badawcze, przeprowadzając symulacje z użyciem AI.
• AI przydaje się do kwestionowania założeń i przedstawiania popartych dowodami alternatyw nawet dla dobrze ugruntowanych stanowisk.

Wady

• Halucynacje pozostają poważnym problemem, a mechanizmy zabezpieczające nie rozwiązują go w pełni.
• Niuanse informacyjne mogą mieć ogromne znaczenie w zaawansowanych badaniach, a modele LLM często nadmiernie upraszczają złożone tematy.
• Wykazano, że nadmierne poleganie na AI osłabia krytyczne myślenie i umiejętność samodzielnej analizy.
• Choć AI dobrze agreguje informacje, nie jest wyczerpująca i może pominąć ważne źródła informacji oraz badania.

Przykład wykorzystania AI jako narzędzia badawczego z funkcją wyszukiwania akademickiego w Perplexity

Przyjrzyjmy się, jak może wyglądać podstawowy proces badawczy. Perplexity to narzędzie cenione przez badaczy, ponieważ zapewnia dostęp do wielu modeli innych firm, z których każdy ma swoje mocne strony, a także do zaawansowanych narzędzi do wyszukiwania w internecie i badań akademickich.

Powiększ

W tym przykładzie proszę GPT 6.1-Sol o pomoc w badaniu rynku na potrzeby wprowadzenia produktu skierowanego do pokolenia Z. Model przedstawia podsumowanie najnowszych badań wraz z linkiem do źródeł i wskaźnikiem wiarygodności.

Powiększ

Następnie proszę go o wygenerowanie wykresu preferencji marketingowych pokolenia Z na podstawie danych pozyskanych z internetu. W razie potrzeby mogę też przesłać własne dane.

Powiększ

Te wyniki wymagają przejrzenia i weryfikacji faktów. Ten prosty przykład pokazuje jednak, jak proces, który mógłby z łatwością zająć kilka godzin, można skrócić do kilku minut.

Najlepsza AI do badań: czołowe narzędzia dla badaczy

Narzędzia badawcze AI można podzielić na dwie ogólne kategorie: chatboty ogólnego przeznaczenia z funkcjami badawczymi oraz wyspecjalizowane platformy wspierające badania akademickie.

Większość profesjonalistów prowadzących badania poza środowiskiem akademickim uzna, że najlepiej sprawdzi się u nich narzędzie AI ogólnego przeznaczenia. W przypadku pracowników naukowych czołowi dostawcy oferują bardzo podobne możliwości. Wybór narzędzia będzie zapewne zależał od zakresu zadań i preferencji dotyczących drobnych funkcji.

Narzędzia AI ogólnego przeznaczenia

• Perplexity: zapewnia dostęp do wielu modeli zewnętrznych dostawców oraz integracje z szerokim zakresem usług zewnętrznych. Funkcje obejmują wyszukiwanie publikacji naukowych, Dogłębne badania, wskazywanie źródeł i analizę danych.
• ChatGPT, Claude i Gemini: jako czołowe, powszechnie używane narzędzia AI z funkcjami dla profesjonalistów i przedsiębiorstw oferują podobny zestaw narzędzi badawczych. Funkcje obejmują wyszukiwanie w internecie, Dogłębne badania, analizę dokumentów, analizę danych i możliwości multimodalne. Oferują też integracje z zewnętrznymi aplikacjami i usługami.

Wyspecjalizowane narzędzia badawcze

• Semantic Scholar: to bezpłatna wyszukiwarka naukowa opracowana przez Allen Institute for AI (Ai2). Jest bardzo podobna do Google Scholar, ale oferuje więcej funkcji AI. Stanowi bazowe źródło literatury naukowej dla wielu narzędzi AI, choć sama w sobie nie jest narzędziem wyspecjalizowanym.
• Elicit i SciSpace: te narzędzia wspierają etap wyszukiwania w badaniach naukowych i są chwalone za funkcje selekcji i syntezy. Badacze używają ich do wyodrębniania ustrukturyzowanych informacji i podsumowywania wyników z dużych zbiorów badań. SciSpace jest dostępny jako integracja z ChatGPT.
• ResearchRabbit i Connected Papers: to narzędzia do przeglądu literatury, wysoko cenione za funkcje wizualnego mapowania. Są przeznaczone do projektów długoterminowych i przeglądów literatury, w których priorytetem jest znajdowanie podobnych badań i mapowanie powiązań między publikacjami. Wymagają dużego wkładu i nadzoru ze strony człowieka.
• Scite i Consensus: narzędzia takie jak ResearchRabbit i Connected Papers służą do odkrywania odpowiedniej literatury i tworzenia przeglądu danej dziedziny. Scite i Consensus koncentrują się natomiast na ukierunkowanej ocenie: pomagają użytkownikom ustalić, czy konkretne twierdzenie znajduje potwierdzenie w aktualnych dowodach. Często oferują też szersze funkcje przeglądu literatury, ale nie są one ich głównym celem.

Jak używać AI jako narzędzia badawczego: schemat w 7 krokach

Powiększ

Kluczem do skutecznego korzystania z AI jako narzędzia badawczego jest traktowanie jej jako uzupełnienia, a nie zastąpienia dotychczasowych procesów. Ważne jest również uwzględnienie ograniczeń prawnych, zwłaszcza przy przesyłaniu danych wrażliwych.

1. Oszacuj przewidywany czas badań

Zaplanuj proces badawczy z użyciem tradycyjnych metod. Następnie zastanów się, w których miejscach AI mogłaby przejąć zadania związane z wyszukiwaniem, syntezą i analizą.

Oszacuj, ile czasu zajmie pisanie promptów i weryfikacja wyników. Przy dużych przeglądach literatury AI może z łatwością zaoszczędzić godziny, a nawet dni pracy. Jednak w przypadku mniejszych, konkretnych pytań przewaga nad ręcznym wyszukiwaniem jest niewielka.

2. Wybierz odpowiednie narzędzia (wyspecjalizowane czy ogólnego przeznaczenia)

Ustal, czy wyspecjalizowana platforma badawcza daje jakiekolwiek korzyści w porównaniu z asystentem ogólnego przeznaczenia, takim jak Perplexity. Zwróć uwagę na poszczególne funkcje badawcze i zakres pokrycia Twojej dziedziny.

Jeśli zdecydujesz się na wyspecjalizowane narzędzie, wybierz takie, które zaprojektowano z myślą o Twoich konkretnych zadaniach. Na przykład Elicit wspiera ustrukturyzowane przeglądy literatury, a Scite analizuje, w jaki sposób cytowane są publikacje naukowe.

3. Sprawdź, czy regulamin narzędzia pozwala na planowany sposób użycia

Analizując regulamin dostawcy, warto zwrócić uwagę na dwie kwestie. Po pierwsze, na sposób wykorzystania Twoich danych oraz to, czy pozostają one w pełni poufne. Po drugie, na warunki dotyczące praw własności do wygenerowanych wyników.

Nie zakładaj, że płatny plan automatycznie zapewnia poufność danych lub nieograniczone prawa do korzystania z wyników.

4. Sprawdź ograniczenia prawne dotyczące Twoich danych

Czy dane wejściowe będą obejmować dane wrażliwe, dokumenty chronione prawem autorskim, poufne informacje biznesowe lub nieopublikowane wyniki badań?

Ważne jest, aby sprawdzić, czy możesz przekazać je modelowi LLM. Mogą obowiązywać różne ograniczenia – od przepisów o ochronie danych w Twojej jurysdykcji po wewnętrzne zasady firmy. Konieczne może być ustalenie, jak i przez jaki czas dany dostawca narzędzia przechowuje dane. Może się też okazać, że trzeba korzystać z zatwierdzonej platformy dla przedsiębiorstw.

5. Stosuj dobre praktyki tworzenia promptów

Tworzenie dobrych promptów badawczych to prawdziwa sztuka. Jasno sformułuj pytanie badawcze, podaj odpowiedni kontekst i określ format wyników. W przypadku złożonych zadań badawczych może być konieczne rozbicie pytania na kilka mniejszych promptów.

Poproś o jednoznaczne odwołania do wszystkich wykorzystanych źródeł, nawet jeśli nie zostały oznaczone w odpowiedzi. To ważne, ponieważ odpowiedź wygenerowana przez AI może nie zawierać cytowań wszystkich użytych źródeł.

6. Sprawdzaj wszystkie dane, twierdzenia techniczne i aktualne informacje

Weryfikacja twierdzeń w oryginalnych źródłach jest niezbędna. Mogą to być artykuły naukowe, badania pierwotne, oficjalne statystyki lub dokumentacja techniczna. Zwróć szczególną uwagę na dane liczbowe, daty, cytaty oraz informacje zależne od czasu, które mogą być nieaktualne.

Prowadząc badania, nie zakładaj, że skoro źródło zostało zacytowane, to wynikające z niego twierdzenie jest poprawne – ani nawet, że to źródło w ogóle istnieje. W przypadku złożonych badań na tym etapie sprawdzasz, czy niuanse twierdzeń i podsumowań zostały oddane prawidłowo.

7. Ujawniaj korzystanie z AI

Zapoznaj się z wymogami dotyczącymi ujawniania informacji, które obowiązują u Twojego pracodawcy, w Twojej instytucji akademickiej lub w odpowiedniej organizacji zawodowej. Znajdziesz tam szczegóły na temat tego, w jakim zakresie musisz ujawniać korzystanie z AI.

W dziedzinach objętych ścisłymi regulacjami i kodeksami postępowania zwykle wymagane jest bardziej szczegółowe ujawnianie informacji. Prowadź dokumentację działań wspomaganych przez AI (platformy zazwyczaj prowadzą rejestr aktywności).

Czy korzystanie z AI w badaniach jest etyczne i co nas czeka dalej?

Wsparcie w badaniach stało się jednym z głównych zastosowań AI i łatwo zrozumieć dlaczego. AI radzi sobie z dużymi ilościami złożonych informacji, automatyzuje czasochłonne, powtarzalne zadania i może być partnerem do przemyśleń na wczesnym etapie rozwijania pomysłów i hipotez.

Nadal jednak pozostają pewne problemy. W szczególności etyczne wykorzystanie AI w badaniach jest obecnie jednym z najżywszych i najbardziej spornych tematów debaty w instytucjach akademickich.

Częstość halucynacji zależy od złożoności tematu, a wielu czołowych inżynierów uważa je za trudny problem, którego nie da się w pełni rozwiązać. Ponadto wiadomo, że korzystanie z AI osłabia umiejętności myślenia, które mają kluczowe znaczenie dla specjalistów prowadzących złożone badania.

Organizacje mogą też zakazywać korzystania z AI ze względu na ochronę prywatności i własności intelektualnej lub z obawy o dane wrażliwe. Ujawnianie informacji pozostaje przy tym ważne, aby recenzenci i inni badacze mogli zrozumieć, w jaki sposób AI wykorzystano w procesie badawczym.

AI będzie coraz mocniej wpisywać się w codzienne życie – zarówno w sferze prywatnej, jak i publicznej. Dlatego jest wysoce prawdopodobne, że jaśniejsze zasady dotyczące rzetelności badań i przypisywania autorstwa będą się dalej rozwijać i doprecyzowywać.