GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy) — систематизований підхід до опису та документування того, які саме завдання дослідники делегують генеративному штучному інтелекту (ШІ).

Передумови Використання великих мовних моделей (ВММ) для написання наукових робіт викликало занепокоєння щодо якості створених наукових робіт. ШІ в результаті галюцинацій може створювати правдоподібні, але неправдиві дані, створювати хибні посилання на джерела. У політиках наукових досліджень існує значна різноманітність підходів до використання ШІ — від повної заборони ШІ до його необмеженого застосування без документування. Однак підходи, що засновані на детектуванні текстів, створених ШІ, не є продуктивними. Більш конструктивним рішенням була б стандартизована таксономія, яка дозволила б дослідникам чітко розкрити спосіб використання ВММ у різних дослідницьких завданнях, таких як аналіз даних, формулювання гіпотез або написання статті. У той же час наявні таксономії внеску, такі як або NIST AI Use Taxonomy або не передбачають можливості використання ШІ, або не враховують конкретний етап досліджень. Тому Яна Сичикова, Наталія Цибуляк, Сергій Назаровець та Жайме А. Тейшейра да Сілва розробили таксономію на основі NIST AI Use Taxonomy для декларування використання внеску з використанням ШІ на етапах створення гіпотез, аналізу даних, підготовки наукової роботи та етичного огляду. Перший науковий опис таксономії було опубліковано у 2025 році в журналі Accountability in Research.

Основні принципи та структура Замість політики заборони використання ШІ пропонується політика «відкритого протоколу» і прозорого декларування внеску.

Таксономія GAIDeT виділяє макро- і мікрорівень взаємодії дослідника з ВММ. Макрорівень визначає етап створення наукової роботи:

концептуалізація  — генерування ідей, визначення мети дослідження, формулювання дослідницьких питань і гіпотез, оцінювання здійсненності та ризиків, попереднє тестування гіпотез; огляд літератури — пошук і систематизація літератури, написання огляду літератури, аналіз ринкових трендів та/або патентного середовища, оцінювання новизни дослідження та виявлення прогалин; методологія — дизайн дослідження, розроблення експериментальних або дослідницьких протоколів, вибір методів дослідження; розробка програмного забезпечення та автоматизація — генерування коду, оптимізація коду, автоматизація процесів, створення алгоритмів для аналізу даних; керування даними — збирання даних, валідація, очищення даних, курація та організація даних, аналіз даних, візуалізація, перевірка відтворюваності; написання й редагування — генерування тексту, вичитування та редагування, резюмування тексту, формулювання висновків, адаптація та коригування емоційного тону, переклад, реформатування, підготовка пресрелізів та матеріалів для популяризації; етичний аналіз — аналіз упередженості та потенційної дискримінації, аналіз етичних ризиків, моніторинг дотримання етичних стандартів, моніторинг конфіденційності даних; нагляд і керівництво — оцінювання якості, виявлення трендів, визначення обмежень, рекомендації, підтримка публікації.

Структуроване декларування відповідно до GAIDeT покликане:

допомогти авторам стандартизовано повідомляти про використання генеративного ШІ; надати рецензентам додатковий контекст щодо ролі генеративного ШІ під час виконання дослідження; допомогти редакторам оцінювати характер використання генеративного ШІ у поданих рукописах. Мікрорівень визначає конкретні задачі, які делегують генеративним ВММ. Кожне із цих завдань фіксується в декларації разом із зазначенням того, яку ВММ використано, з якою метою і який рівень людського нагляду було здійснено (від мінімального до повного контролю).

Прозоре декларування і дотримання принципу Human-in-the-Loop зміцнює довіру та гарантує, що технологія залишається виключно допоміжним інструментом, тоді як обов'язок верифікації фактів, формування змістовних висновків та повна відповідальність за результат завжди лежить на авторові.

GAIDeT також представлено у вигляді формальної онтології RDF/OWL із постійними ідентифікаторами у просторі імен w3id.org. Це дає змогу використовувати машиночитані декларації про застосування генеративного ШІ та інтегрувати їх у системи наукових метаданих. Таксономію також зареєстровано в реєстрі .

Сприйняття Установи та видання, що запровадили політику використання GAIDeT для розкриття внеску з використанням ШІ:

журнали, що видаються Харківським національним університетом імені Каразіна: «Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія: Медицина», «Проблеми сучасної науки та практики. Серія: Медицина», «Вісник ХНУ. Серія: Стоматологія», «Вісник ХНУ. Серія: Імунологія» (перші на виконання рекомендацій ICMJE та COPE); журнал «Вісник Харківської державної академії культури»; Український державний університет імені Михайла Драгоманова (як рекомендація); недержавний університет Метінвест. Політехніка для академічних текстів; Бердянський державний педагогічний університет; журнал «Прикладні аспекти інформаційних технологій»; КПІ ім. Ігоря Сікорського (як рекомендація); видавництво Academic Research and Publishing (як один з варіантів обов'язкового декларування використання ШІ); університет Virginia Tech (як рекомендація).

Також з використанням таксономії GAIDeT розроблено кілька педагогічних моделей, які передбачають використання штучного інтелекту в освіті для виконання завдань.

Див. також

ChatGPT в освіті — про проблеми використання генеративного ШІ в освіті

Примітки

Посилання

Онтологія GAIDeT (W3ID) GAIDeT Declaration Generator AI Disclosure Tool (CUNY Graduate Center) — генератор декларацій на основі таксономії GAIDeT Інструкція щодо інтеграції GAIDeT у метадані Crossref через Crossmark Запис GAIDeT у FAIRsharing