Allison Faix en Samantha Duncan van Coastal Carolina University bespreken de stappen die onderzoekers kunnen nemen om ervoor te zorgen dat de door AI verzamelde informatie accuraat is.
Bijna 25% van de volwassenen in de Verenigde Staten maken gebruik van kunstmatige intelligentie dagelijks chatbots, zo bleek uit een onderzoek van het Pew Research Center uit 2026.
Tegelijkertijd bleek uit een ander recent onderzoek dat 48% van de informatie via gratis chatbots beschikbaar komt gaf naar aanleiding van vragen over het nieuws dat fouten bevatte.
Als bibliothecarissen, wij weten het dat als studenten AI-chatbots gebruiken om te helpen bij hun academisch onderzoek, ze er niet van mogen uitgaan dat de informatie die ze krijgen juist is.
Niet alle AI is hetzelfde. Hier zijn vier stappen die we aanbevelen om de informatie die AI genereert in twijfel te trekken, onder meer door de oorspronkelijke bron te controleren en rekening te houden met problemen die niet altijd gemakkelijk te herkennen zijn.
Vind de beste pasvorm
Ten eerste denken we dat het zinvol is om tijd te besteden aan het kiezen van de juiste AI-tool voor de uit te voeren taak.
AI-tools, zij het ExLibris' Primo-onderzoeksassistent, Scite van Research Solutions, Antropische Claude of ChatGPT van OpenAIzijn getraind met verschillende datasets en gebruiken verschillende algoritmen om resultaten te genereren. Ze mogen niet door elkaar worden gebruikt.
Sommige tools zijn mogelijk beter of slechter in het beantwoorden van specifieke soorten vragen, en de soorten antwoorden ze genereren kan variëren.
Mensen kunnen voor ChatGPT kiezenbijvoorbeeld aan het begin van hun onderzoeksproces, omdat het overzichten en samenvattingen kan bieden om concepten te helpen begrijpen.
In de volgende fasen kunnen ze een hulpmiddel kiezen zoals Primo Onderzoeksassistent of Scopus AI, wat kan helpen peer-reviewed onderzoek vinden en onderzoeken dat door academici is doorgelicht.
Studenten die wetenschappelijk onderzoek doen, kunnen ook zien of hun bibliotheek een abonnement op een kunstmatige intelligentie-tool heeft zoals LeapSpace of Consensusdie hun gegevens ontlenen aan peer-reviewed, wetenschappelijk onderzoek.
Het gebruik van deze specifieke AI-tools elimineert niet de noodzaak om hun antwoorden te evalueren, maar biedt wel meer zekerheid dat de gegevens een beoordelingsproces hebben doorlopen.
Hulpmiddelen zoals Claude van Anthropic kunnen ondertussen ook putten uit academisch onderzoek, maar in welke mate is onduidelijk. Volgens Anthropic stelt Claude dat het is getraind in een propriëtaire mix van openbaar beschikbare informatie uit onlinebronnen, publieke en private datasets, gebruikersgegevens en synthetische gegevens gegenereerd door andere modellen.
Tenslotte kan het nuttig zijn om lees de recensies van bibliothecarissen over AI-tools om de beste match te helpen selecteren. Mensen kunnen ook een eenvoudige online test doen, zoals ROBOT om hen te helpen beslissen welk hulpmiddel ze moeten gebruiken.
Stel meer vragen
Ten tweede is het stellen van vervolgvragen een belangrijk onderdeel van het evalueren van de antwoorden die AI-tools genereren. Zelfs als het antwoord dat een AI-tool geeft goed klinkt, is het nuttig om de tijd te nemen om er meer over te leren.
Het controleren van de eigen emoties is ook belangrijk, omdat het bekend is dat AI-chatbots gebruikers vleien door antwoorden te geven op basis van de eigen vooroordelen van de gebruikerof wat de gebruiker wil horenin plaats van alleen maar feiten.
Vraag de AI om u te vertellen waar hij de informatie vandaan heeft, hoe zeker hij is dat het antwoord juist is en wat er mogelijk ontbreekt. Vraag de AI waarom hij denkt dat het antwoord juist is, of vraag hem uit te leggen hoe hij tot een antwoord is gekomen.
Het is ook handig om ervoor te zorgen dat uw prompt op een neutrale manier wordt geformuleerd. Stel bijvoorbeeld de vraag: “Wat zegt psychologisch onderzoek over sociale media en angst?” in plaats van ‘Vertel me waarom sociale media angst veroorzaken’ kunnen verschillende reacties opleveren.
Controleer de bron
Ten derde is het nuttig om eventuele claims van de AI-chatbot te herleiden tot hun oorspronkelijke bronnen.
De leerlingen zijn wellicht bekend met het gebruik van de SIFT-proces websites beoordelen. Dit proces vraagt mensen om te stoppen, de bron te onderzoeken, een betere dekking te vinden en claims te herleiden tot hun oorspronkelijke bron.
Begin door de chatbot te vragen zijn bronnen te citeren, als hij dat nog niet heeft gedaan.
Ga vervolgens naar elke bron en lees voldoende om erachter te komen of de AI de informatie in de juiste context gebruikt. Kijk ook wie de bron heeft geschreven en of zij expertise hebben op het gebied van het onderwerp. Als de AI de bronnen die zij heeft gebruikt niet wil citeren, of als de bronnen die zij citeert niet de informatie bevatten die zij naar eigen zeggen wel heeft vermeld, trek dan alle beweringen die zij doet terug en doe verder onderzoek.
Kun je andere, geloofwaardige bronnen vinden die ondersteunen wat de AI zegt, met behulp van Google of een bibliotheekdatabase? Kun je erachter komen waar de AI de informatie vandaan heeft gehaald en of die bron geloofwaardig is?
Als dit veel werk lijkt, kun je altijd rechtstreeks naar bibliotheekdatabases gaan in plaats van AI-tools te gebruiken.
Niet alle problemen zijn gemakkelijk te herkennen
Ten vierde zijn er andere, minder zichtbare problemen die zich kunnen voordoen bij het gebruik van AI-tools.
Het is bijvoorbeeld niet altijd gemakkelijk om te bepalen of een AI-tool belangrijke perspectieven mist of bevooroordeelde informatie geeft.
Vergeet niet dat jij, en niet de AI-tool, de onderzoeker bent. Het kan gemakkelijk zijn om op een AI-tool te vertrouwen om een samenvatting van belangrijke bronnen te genereren, maar door zelf te beslissen welke bronnen u moet gebruiken, kunt u dieper over een onderwerp leren.
Uit onderzoek blijkt dat de meeste AI-tools zich richten op bronnen zoals websites, internetfora en andere online-inhoud die gratis beschikbaar is geschreven in het Engels. Bedenk welke deskundige kennis mogelijk ontbreekt in AI-datasets en zoek naar die standpunten wanneer dat nodig is.
Onthoud ten slotte dat u de AI-tool die u hebt gebruikt moet citeren als u de daardoor gegenereerde tekst in uw werk citeert of parafraseert, net zoals u elke andere bron zou citeren.
Kunstmatige intelligentie is aan het veranderen snel. Als bibliothecarissen vinden wij het belangrijk om voortdurend te evalueren of de tools die u gebruikt nog steeds voor u werken.
Deze tips zijn een goed startpunt om uw evaluatievaardigheden aan te scherpen.
Door Allison Faix En Samantha Duncan
Allison Faix is instructiecoördinator bij Kimbel Library in Kust Carolina Universiteit. Haar werk richt zich op informatievaardigheden, bronevaluatie, desinformatie en het leren van studenten hoe ze online informatie kunnen beoordelen. Ze heeft gepubliceerd en gepresenteerd over benaderingen voor het evalueren van bronnen, waaronder de SIFT-methode en het ACRL-framework voor informatiegeletterdheid, en meer recentelijk over het evalueren van generatieve AI-output. Ze is ook professioneel actief geweest in het academisch bibliotheekwezen en heeft bijgedragen aan onderzoeks- en onderwijsinitiatieven aan Coastal Carolina.
Samantha Duncan is een educatieve ontwerpbibliothecaris bij Kust Carolina Universiteit Universitaire bibliotheken. Haar werk richt zich op instructieontwerp, digitaal leren en het gebruik van opkomende technologieën in het hoger onderwijs. Voordat ze bij Coastal Carolina kwam, werkte ze bij McMaster University, waar ze bijdroeg aan Beyond the Exam, een project dat flexibelere en authentiekere benaderingen van online assessment onderzoekt.
