Istraživanje veštačke inteligencije: ključni radovi i vodeći alati za istraživače (+ najbolje prakse)

Istraživanje veštačke inteligencije (AI) obuhvata dva područja: objavljene nalaze AI istraživača i praktičnu primenu veštačke inteligencije kao pomoći u istraživanjima u različitim domenima.

Prvi deo ovog članka predstavlja hronologiju najvažnijih prekretnica u AI istraživanjima. Obuhvata i najvažnije novije radove, kao i pregled institucija koje predvode ovu oblast.

Drugi deo je vodič korak po korak za efikasno korišćenje veštačke inteligencije kao istraživačkog alata, sa rangiranjem najboljih alata i iskrenim pregledom prednosti i mana.

Hronologija najvažnijih AI istraživačkih radova i prekretnica

Praktično je nemoguće mapirati sve važne AI istraživačke radove objavljene do sada. Ova oblast je u poslednjoj deceniji rasla neviđenom brzinom. Prema izveštaju AI Index Univerziteta Stanford za 2026. godinu, samo u 2024. godini širom sveta objavljeno je 257.890 publikacija o veštačkoj inteligenciji.

Uvećaj

Ipak, postoji nekoliko istorijskih temeljnih prekretnica, kao i niz veoma važnih novijih publikacija.

Sažeta hronologija: 12 temeljnih AI istraživačkih radova

• 1943: McCulloch i Pitts objavljuju „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“, rad u kojem predstavljaju prvi matematički model funkcionisanja nervnog sistema. 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 imitacije (koja se obično naziva Tjuringov test) kao način definisanja mašinske inteligencije.
• 1956: Letnji istraživački projekat na Dartmutu, poznat kao „radionica na Dartmutu“, formalno uspostavlja veštačku inteligenciju kao istraživačko polje. Originalni predlog iz 1955. ponovo 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 njemu predstavlja temeljni model učenja zasnovan na „hipotetičkom nervnom sistemu nazvanom perceptron“.
• 1986: Rumelhart, Hinton i Williams objavljuju „Learning representations by back-propagating errors“ u časopisu Nature. U radu opisuju algoritamski metod pod nazivom propagacija unazad (backpropagation) za treniranje višeslojnih neuronskih mreža. Ovaj metod je unapredio način na koji se parametri podešavaju.
• 1997: Hochreiter i Schmidhuber objavljuju „Long Short-Term Memory“ u časopisu Neural Computation. Rad opisuje arhitekturu neuronske mreže koja omogućava mreži da zadrži informacije tokom znatno dužih perioda.
• 2009: Istraživači objavljuju „ImageNet: A large-scale hierarchical image database“, čime formalno predstavljaju ImageNet, bazu podataka sa milionima označenih slika za treniranje i evaluaciju AI sistema.
• 2014: Ian Goodfellow i saradnici objavljuju „Generative Adversarial Nets“. Rad opisuje okvir koji AI sistemima omogućava da generišu realističan sadržaj, posebno slike.
• 2016: Istraživači iz kompanije DeepMind objavljuju „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search“ u časopisu Nature. AlphaGo, sistem veštačke inteligencije predstavljen u radu, potom pobeđuje Lee Sedola, vrhunskog profesionalnog igrača goa.
• 2017: Istraživači iz kompanije Google objavljuju „Attention Is All You Need“, rad koji postavlja transformer arhitekturu na kojoj se danas zasniva većina savremenih velikih jezičkih modela.
• 2020: Istraživači iz kompanije OpenAI objavljuju „Language Models Are Few-Shot Learners“. U radu dokazuju da skaliranje jezičkih modela (povećanje veličine osnovnih komponenti bez menjanja koda) poboljšava njihovu sposobnost da efikasno obavljaju niz zadataka.
• 2022: OpenAI 30. novembra pokreće ChatGPT, čime konverzacijska generativna veštačka inteligencija ulazi u široku upotrebu.

Šest važnih novijih dostignuća u AI istraživanjima (2025–2026)

• 2025: Istraživači iz kompanije Deepseek objavljuju „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning“. Rad pokazuje da napredne sposobnosti rezonovanja mogu da nastanu kroz učenje potkrepljivanjem (RL).
• 2025: Istraživači objavljuju „s1: Simple Test-Time Scaling“. Rad pokazuje da je moguće poboljšati performanse rezonovanja uz relativno skromne resurse za treniranje.
• 2025: Istraživači iz kompanije Google DeepMind objavljuju „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery“. AlphaEvolve je sistem zasnovan na modelu Gemini koji autonomno razvija i poboljšava složene algoritme.
• 2025: Google DeepMind najavljuje Genie 3, model sveta koji može da generiše virtuelna okruženja po kojima je moguće kretati se.
• 2026: Istraživači iz kompanije Google DeepMind objavljuju „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome“ u časopisu Nature. Rad predstavlja AlphaGenome, AI model koji predviđa kako promene u DNK sekvencama utiču na funkcionisanje gena i za koji se očekuje da će imati značajnu primenu u medicini.
• 2026: Istraživači objavljuju „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist“ u časopisu Nature. Rad predstavlja AI sistem sa više agenata koji može da generiše i usavršava naučne hipoteze kako bi pomogao naučnicima da „otkriju novo originalno znanje“.

Pregled glavnih institucija za AI istraživanja

Rezultati istraživanja potiču iz širokog spektra korporativnih i javnih organizacija. Specijalizovani istraživački instituti, od kojih su mnogi povezani sa vodećim univerzitetima, zaslužni su za veliki deo novih istraživanja. Ipak, korporacije i njihove AI laboratorije takođe imaju važnu ulogu.

Koliko je rasprostranjena upotreba veštačke inteligencije kao istraživačkog alata?

I popularni AI četbotovi (Perplexity, ChatGPT, Claude itd.) i specijalizovane platforme izgrađene oko velikih modela široko se koriste u mnogim disciplinama u kojima istraživanje ima veliku ulogu.

Obimna studija kompanije Microsoft, koja je obuhvatila 5,5 miliona Copilot sesija, otkrila je niz zadataka povezanih sa istraživanjem u oblastima otkrivanja, sinteze i analize.

Evo četiri glavna načina na koje profesionalci koriste AI za istraživanje:

• Pronalaženje informacija: Početna istraživanja (opšta pitanja); pronalaženje relevantnih istraživanja; pomoć sa tehničkim pitanjima.
• Analiza: Sažimanje sadržaja; objedinjavanje, tumačenje i prezentovanje podataka.
• Donošenje odluka i strateško planiranje: Korišćenje veštačke inteligencije za poređenje opcija (na primer softvera); pronalaženje dodatnih informacija kao podrške pri donošenju odluka.
• Evaluacija i dijagnostika: Prikupljanje dokaza o sistemu ili programu u kojem je potrebno otkloniti probleme.

Imajte na umu da ovi zadaci nisu ograničeni na akademski svet. Novinari, istraživači tržišta, advokati, finansijski analitičari, zdravstveni radnici i drugi samo su neki od primera profesionalaca koji redovno koriste AI za istraživanje.

Prednosti i nedostaci korišćenja veštačke inteligencije u istraživanju

Iako nema sumnje da je AI široko prihvaćen kao istraživački alat, vodi se ozbiljna debata o njegovim prednostima i manama. Veliki deo kritika usredsređen je na naizgled nerešiv problem halucinacija.

S obzirom na to da je istraživanje često zadatak sa visokim ulozima, važno je da profesionalci svih profila razumeju u čemu se AI istraživački alati ističu, a gde podbacuju.

Prednosti

• Ponavljajući istraživački zadaci, poput pregleda literature i čišćenja podataka, mogu se delimično ili potpuno automatizovati.
• Osobe koje nisu stručnjaci mogu da pristupe tehničkim informacijama izvan svoje oblasti.
• Istraživači mogu brzo da testiraju istraživačke hipoteze u ranoj fazi pokretanjem AI simulacija.
• AI je koristan za preispitivanje pretpostavki i iznošenje alternativa potkrepljenih dokazima, čak i kada je reč o dobro razrađenim stavovima.

Nedostaci

• Halucinacije su i dalje značajan problem, a zaštitni mehanizmi ga ne rešavaju u potpunosti.
• Informacione nijanse mogu biti veoma važne za istraživanja višeg nivoa, a LLM-ovi često previše pojednostavljuju složene teme.
• Pokazano je da prekomerno oslanjanje na AI slabi kritičko mišljenje i veštine samostalne analize.
• Iako je AI dobar u objedinjavanju informacija, nije sveobuhvatan i može da propusti važne izvore informacija i studije.

Primer korišćenja veštačke inteligencije kao istraživačkog alata: funkcija akademske pretrage (Academic Search) u aplikaciji Perplexity

Pogledajmo kako bi mogao da izgleda osnovni tok istraživanja. Perplexity je omiljen alat među istraživačima jer pruža pristup većem broju modela trećih strana, od kojih svaki ima svoje prednosti, kao i detaljnim alatima za istraživanje veba i akademskih izvora.

Uvećaj

U ovom primeru dajem upit modelu GPT 6.1-Sol da mi pomogne u istraživanju tržišta za lansiranje proizvoda namenjenog generaciji Z. Model mi daje sažetak novijih istraživanja, zajedno sa vezom ka izvorima i pokazateljem pouzdanosti.

Uvećaj

Zatim mu dajem upit da generiše grafikon marketinških preferencija generacije Z na osnovu podataka koje pronalazi na vebu. Ako želim, mogu da otpremim i sopstvene podatke.

Uvećaj

Ovi rezultati zahtevaju pregled i proveru činjenica. Ipak, ovaj jednostavan primer pokazuje kako se proces koji je lako mogao da potraje nekoliko sati može svesti na nekoliko minuta.

Najbolji AI za istraživanje: vodeći alati za istraživače

AI istraživački alati mogu se podeliti u dve široke kategorije: četbotovi opšte namene sa funkcijama za istraživanje i specijalizovane platforme za pomoć u akademskim istraživanjima.

Većina profesionalaca koji se bave neakademskim istraživanjima zaključiće da im najviše odgovara AI alat opšte namene. Kada je reč o akademskim istraživačima, glavni dobavljači su veoma slični. Izbor alata će verovatno zavisiti od obima zadatka i ličnih preferencija u pogledu manjih funkcija.

AI alati opšte namene

• Perplexity: Pruža pristup većem broju modela nezavisnih dobavljača i integracije sa širokim spektrom spoljnih usluga. Funkcije uključuju akademsko istraživanje, Duboko istraživanje, navođenje izvora i analizu podataka.
• ChatGPT, Claude i Gemini: Kao vodeći i najrasprostranjeniji AI alati sa profesionalnim i poslovnim funkcijama, svi oni nude sličan skup istraživačkih alata. Funkcije uključuju pretragu veba, Duboko istraživanje, analizu dokumenata, analizu podataka i multimodalne mogućnosti. Takođe nude integracije sa spoljnim aplikacijama i uslugama.

Namenski alati za istraživanje

• Semantic Scholar: Ovo je besplatan akademski pretraživač koji je razvio Allen Institute for AI (Ai2). Veoma je sličan servisu Google Scholar, ali sadrži više AI funkcija. Predstavlja osnovni izvor akademske literature za mnoge AI alate, ali sam po sebi nije specijalizovan alat.
• Elicit i SciSpace: Ovi alati pomažu u fazi otkrivanja u akademskom istraživanju i dobili su pohvale zbog funkcija za odabir i sintezu. Istraživači ih koriste za izdvajanje strukturisanih informacija i sažimanje nalaza iz velikih skupova studija. SciSpace je dostupan kao integracija sa alatom ChatGPT.
• ResearchRabbit i Connected Papers: Ovo su alati za pregled literature koji su veoma cenjeni zbog funkcija vizuelnog mapiranja. Namenjeni su dugoročnijim projektima i pregledima literature, gde je prioritet pronalaženje sličnih istraživanja i mapiranje odnosa između radova. Zahtevaju mnogo ljudskog angažovanja i nadzora.
• Scite i Consensus: Alati kao što su ResearchRabbit i Connected Papers usmereni su na otkrivanje relevantne literature i sticanje pregleda određene tematske oblasti. Scite i Consensus se, s druge strane, fokusiraju na ciljanu procenu: pomažu korisnicima da utvrde da li je određena tvrdnja potkrepljena aktuelnim dokazima. Često sadrže i šire funkcije za pregled literature, ali one nisu u prvom planu.

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

Uvećaj

Ključ efikasnog korišćenja veštačke inteligencije kao alata za istraživanje jeste da je posmatrate kao dopunu vašim postojećim procesima, a ne kao zamenu za njih. Takođe je važno uzeti u obzir pravna ograničenja, naročito kada otpremate osetljive podatke.

1. Izračunajte predviđeno vreme istraživanja

Isplanirajte proces istraživanja koristeći konvencionalne metode. Zatim se zapitajte gde bi veštačka inteligencija mogla da preuzme zadatke otkrivanja, sinteze i analize.

Izračunajte koliko će vam vremena biti potrebno za pisanje promptova i proveru nalaza. AI lako može da uštedi sate ili čak dane kod obimnih pregleda literature. Međutim, kod manjih, usko fokusiranih pitanja prednost u odnosu na ručnu pretragu je mala.

2. Izaberite prave alate (specijalizovane ili alate opšte namene)

Utvrdite da li specijalizovana platforma za istraživanje nudi bilo kakve prednosti u odnosu na asistenta opšte namene kao što je Perplexity. Obratite pažnju na pojedinačne istraživačke funkcije i pokrivenost vaše oblasti.

Ako se odlučite za namenski alat, izaberite onaj koji je osmišljen za vaše konkretne zadatke. Na primer, alati kao što je Elicit podržavaju strukturisane preglede literature, dok Scite analizira kako se akademski radovi citiraju.

3. Proverite da li uslovi korišćenja alata dozvoljavaju nameravanu upotrebu

Postoje dve stvari na koje treba obratiti pažnju kada pregledate uslove korišćenja nekog dobavljača. Prvo, način korišćenja vaših podataka i da li se oni čuvaju u potpunoj poverljivosti. Drugo, uslovi koji se odnose na vlasništvo nad izlaznim rezultatima.

Nemojte pretpostavljati da plaćeni paket automatski garantuje poverljivost podataka ili neograničena prava korišćenja.

4. Proverite da li postoje pravna ograničenja u vezi sa vašim podacima

Da li će vaši unosi sadržati osetljive podatke, dokumente zaštićene autorskim pravima, poverljive poslovne informacije ili neobjavljene nalaze?

Važno je proveriti da li ih smete uneti u LLM. Mogu postojati različita ograničenja, od propisa o podacima u vašoj jurisdikciji do internih pravila kompanije. Možda ćete morati da saznate kako i koliko dugo određeni dobavljač alata čuva podatke. Možda će biti neophodno da koristite odobrenu platformu za preduzeća.

5. Pratite najbolje prakse pri pisanju promptova

Sastavljanje dobrih istraživačkih promptova prava je veština. Jasno formulišite istraživačko pitanje, pružite relevantan kontekst i definišite format izlaza. Kod složenih istraživačkih zadataka možda ćete morati da pitanje razložite na potpromptove.

Zatražite jasne reference za sve korišćene izvore, čak i ako nisu označeni u izlazu. To je važno jer odgovor koji generiše AI možda neće sadržati citate za sve korišćene izvore.

6. Proverite tačnost svih podataka, tehničkih tvrdnji i aktuelnih informacija

Neophodno je proveriti tvrdnje u odnosu na originalne izvore. To mogu biti naučni radovi, originalna istraživanja, zvanična statistika ili tehnička dokumentacija. Posebnu pažnju obratite na brojčane podatke, datume, citate i vremenski osetljive informacije koje su možda zastarele.

Kada istražujete, ne treba da pretpostavite da je neka tvrdnja tačna samo zato što je naveden izvor, pa čak ni da taj izvor uopšte postoji. Kod složenih istraživanja, u ovoj fazi proveravate da li su nijanse tvrdnji i sažetaka tačno prenete.

7. Navedite da ste koristili AI

Proučite zahteve za obelodanjivanje koje propisuje vaš poslodavac, akademska institucija ili nadležno strukovno telo. Tamo ćete pronaći detalje o tome u kojoj meri morate da navedete korišćenje veštačke inteligencije.

Oblasti sa strogim propisima i kodeksima prakse obično zahtevaju detaljnije obelodanjivanje. Vodite evidenciju o aktivnostima obavljenim uz pomoć veštačke inteligencije (platforme obično čuvaju revizorski trag).

Da li je etično koristiti AI za istraživanje i šta nas čeka?

Pomoć u istraživanju postala je jedan od glavnih načina korišćenja veštačke inteligencije i lako je razumeti zašto. Ona može da obradi velike količine složenih informacija, automatizuje dugotrajne zadatke koji se ponavljaju i bude sagovornik pri razradi ideja i hipoteza u ranoj fazi.

Ipak, problemi i dalje postoje. Pre svega, etička upotreba veštačke inteligencije u istraživanju trenutno je jedna od najživljih i najspornijih tema rasprava među akademskim institucijama.

Stope halucinacija zavise od složenosti teme, a mnogi vodeći inženjeri ih smatraju teškim problemom koji se ne može u potpunosti rešiti. Pored toga, poznato je da korišćenje veštačke inteligencije slabi veštine razmišljanja, koje su od presudnog značaja za profesionalce koji se bave složenim istraživanjima.

Organizacije mogu zabraniti korišćenje veštačke inteligencije i zbog zaštite privatnosti i intelektualne svojine ili zbog zabrinutosti u vezi sa osetljivim podacima. Takođe, obelodanjivanje ostaje važno kako bi recenzenti i kolege mogli da razumeju kako je AI korišćen u procesu istraživanja.

Veštačka inteligencija će sve više postajati uobičajen deo svakodnevnog života, kako u privatnoj tako i u javnoj sferi. Stoga je veoma verovatno da će se jasnija pravila o integritetu istraživanja i navođenju izvora nastaviti da razvijaju i postaju sve preciznija.