Чатгпт и научная работа

В продолжение к вчерашнему посту - я сам на ежедневной основе использую чатгпт. Причем практически на всех этапах: создание экспериментов, анализ данных, написание статей. Я брейнстормлю названия для статей, прошу резюмировать кучу разрозненных статистических тестов, уточняю различия между похожими типами анализа.

В последнее время использую и для мотивации хехе - когда трудно начать работать, пишу об этом чатгпт, и это само по себе втягивает в работу (помимо подбадриваний и иногда очень дельных коучинговых советов).

Я не знаю, для всех ли так, но мне чатгпт очень помогает оптимизировать процессы или разобраться в том, что я не очень хорошо понимаю. При этом я отдаю себе отчет, что мои собственные знания и критическое мышление играют в этом решающую роль. Я знаю, что мне нужно, в каком направлении задавать вопросы, знаю, как проверить решения, которые дает чатгпт.

Вообще, основной метод работы с чатгпт у меня – побрейнстормить. Разговор с другим человеком часто помогает что-то понять не через простой трансфер знаний, а через раскапывание того, что у тебя самого в голове уже в той или иной форме есть. Например, поговорить с другом не из академии о своей научной задаче может быть полезно: возникнут вопросы, уточнения, идеи - которые ты сам мог бы придумать, но не придумал, потому что не было диалога. Не так важно, сколько чатгпт знает и насколько уникальны эти знания, важно, что это он ведёт себя как внимательный собеседник, который может помочь тебе отрефлексировать. Плюс формулирование своих вопросов и сомнений в письменной форме - тоже очень полезная штука для лучшего понимания задач и идей.

Короче, обожаю чатгпт, хотя одновременно и не люблю весь современный ИИ-хайп 🤷‍♂️

P.S. При всём моём энтузиазме, это редкий кейс, когда я немного беспокоюсь о приватности моих данных. OpenAI вроде бы хранит промпты на своих серверах и использует их для обучения моделей, поэтому вставлять куски из неопубликованных статей или что-то очень личное как-то не хочется.