🧠 AI กับปัญหางานวิจัยที่ไม่ได้มาตรฐาน การเข้าถึง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ง่ายขึ้นส่งผลให้ งานวิจัยทางการแพทย์และสุขภาพมีความเข้มงวดทางวิทยาศาสตร์ลดลง และนำไปสู่ "กระแสงานวิจัยที่ไม่ได้มาตรฐาน" ซึ่งเต็มไปด้วยการวิเคราะห์ที่ผิวเผินและข้อมูลที่ถูกเลือกมาอย่างไม่เหมาะสม นักวิจัยจาก University of Surrey และ University of Aberystwyth พบว่า การใช้ AI ในงานวิจัยมักนำไปสู่การวิเคราะห์แบบสูตรสำเร็จ โดยเน้นเพียง ปัจจัยเดียว แทนที่จะใช้แนวทางที่ครอบคลุมมากขึ้น นอกจากนี้ ยังมีการใช้ AI-ready datasets เพื่อสร้างงานวิจัยจำนวนมากโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจนำไปสู่ การเลือกข้อมูลที่ไม่เหมาะสม (cherry-picking) และการเปลี่ยนแปลงคำถามวิจัยหลังจากเห็นผลลัพธ์ ✅ ข้อมูลจากข่าว - AI ทำให้การวิจัยทางการแพทย์และสุขภาพมีความเข้มงวดลดลง - University of Surrey และ University of Aberystwyth พบว่าการใช้ AI มักนำไปสู่การวิเคราะห์แบบสูตรสำเร็จ - มีการใช้ AI-ready datasets เพื่อสร้างงานวิจัยจำนวนมากโดยอัตโนมัติ - บางงานวิจัยใช้ข้อมูลที่ถูกเลือกมาอย่างไม่เหมาะสม (cherry-picking) - นักวิจัยแนะนำให้มีการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติและการทบทวนโดยเพื่อนร่วมงาน (peer review) อย่างเข้มงวด ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การใช้ AI ในงานวิจัยอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดและการตีพิมพ์ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ - ต้องมีมาตรการควบคุมเพื่อป้องกันการใช้ AI ในการสร้างงานวิจัยที่ไม่ได้มาตรฐาน - การเลือกข้อมูลที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดในวงการแพทย์และสุขภาพ - ต้องมีการพัฒนาแนวทางการใช้ AI ในงานวิจัยให้มีความโปร่งใสและตรวจสอบได้ 🚀 ผลกระทบต่อวงการวิจัย การใช้ AI ในงานวิจัยอาจช่วยให้ การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่หากไม่มีการควบคุมที่ดี อาจนำไปสู่การเผยแพร่งานวิจัยที่ไม่มีคุณภาพ นักวิจัยและสถาบันวิชาการต้อง พัฒนาแนวทางการใช้ AI ให้มีมาตรฐานสูงขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/01/ai-being-used-to-churn-out-deluge-of-dodgy-scientific-research