1.5. Промпт-инжиниринг для научного текста

Эффективное использование языковых моделей (таких как GPT-4, 5) для работы над диссертацией требует навыка правильной формулировки запросов – так называемого промпт-инжиниринга. Под «промптом» понимается текстовое задание или вопрос, который пользователь адресует ИИ-модели, ожидая получить полезный результат. От того, насколько продуманно составлен промпт, напрямую зависит качество и релевантность генерируемого ответа. В научном контексте особенно важно, чтобы модель понимала специфические требования академического стиля: логичность, объективность, ясность и опора на факты.

Существует несколько принципов, позволяющих улучшить результаты взаимодействия с ИИ при подготовке научного текста, рисунок 3.

Рисунок 3 – Принципы взаимодействия с ИИ

Раскроем содержание принципов, обобщенных на рисунке 3 подробнее.

Контекст и роль – полезно задавать модели контекст, кто она и какую задачу решает. Например, начать запрос с указания роли: «Представь, что ты академический консультант…», «Ты – эксперт в области экономики…». Это настраивает алгоритм генерировать ответ в соответствующем тоне и глубине.

Конкретика задания – формулировать вопросы максимально четко, избегая двусмысленностей. Вместо общего «Напиши обзор литературы» лучше: «Подготовь обзор 5 основных исследований по теме цифровых экосистем, укажи их цели, методы и главные выводы, в научном стиле».

Ограничение объема и формата – если нужен ответ определенной структуры или длины, стоит явно это указать. Например: «Дай определение понятия X одним абзацем (3—4 предложения), без общих фраз», или «Составь таблицу сравнений теорий X и Y с двумя колонками: принцип и отличия».

Итеративность – сложные задания лучше разбить на несколько запросов. Сначала – получить от ИИ черновые идеи или список пунктов, затем уточнять детали по каждому пункту. Модель не всегда выдаст идеальный ответ с первого раза, поэтому нормальной практикой является диалог: уточняющие вопросы, просьбы перефразировать, углубить или сократить ответ.

Примеры и стиль – чтобы ИИ лучше уловил требуемый стиль, можно привести образец или явно запросить определенный тон. В академическом письме стоит попросить формулировать мысли формально, например: «Ответь сухим научным языком, избегая местоимений от первого лица». Если у модели есть тенденция упростить язык, можно указать: «Используй терминологию по теме, не упрощай понятия».

Ниже представлены типичные задачи, решаемые с помощью языковых моделей при написании работы, и примеры удачных промптов для их выполнения (таблица 2).

Таблица 2 – Примеры промпт-инструкций для ИИ в процессе подготовки диссертации

Приведенные промпты демонстрируют, как конкретизация задачи и указание желаемого формата помогают модели дать более полезный ответ. Стоит избегать слишком общих запросов – от них ИИ склонен генерировать расплывчатые или тривиальные тексты. Также важно проверять полученный результат: соответствуют ли сгенерированные идеи исходному вопросу, нет ли искажений фактов. При использовании мультимодальных возможностей (например, загрузка текста статьи для суммаризации) необходимо следить за объемом: модели обычно имеют ограничения на длину вводимого контента.

Следует подчеркнуть, что промпт-инжиниринг – это итеративный творческий процесс. Студент может экспериментировать с разными формулировками запросов, постепенно обучаясь получать от ИИ ответы, наиболее близкие к потребностям. Опыт показывает, что продуманный промпт не только экономит время, но и улучшает качество черновых материалов, которые затем дорабатываются автором вручную.

1.6. Методология обзора литературы с ИИ

Обзор литературы является ключевым разделом любой диссертации, демонстрирующим понимание автором существующих исследований по теме. Его задача – обобщить и критически осмыслить научные источники, выявив основные достижения, дискуссионные вопросы и пробелы, которые предстоит заполнить в собственной работе. Включение ИИ-инструментов в методологию подготовки обзора литературы позволяет ускорить обработку большого объема текстов и повысить системность анализа, однако требует осторожности для сохранения научной добросовестности.

Процесс подготовки литературного обзора с поддержкой ИИ можно организовать по следующим шагам, рисунок 4.

Рисунок 4 – Последовательность процесса подготовки обзора литературы

Рассмотрим данную последовательность подробнее.

– Группировка и структурирование источников. На основе собранного корпуса литературы (см. п. 1.4) студент определяет, как логически организовать обзор. Возможны различные принципы: хронологический (от ранних исследований к современным), тематический (по подтемам или аспектам проблемы), методологический (с группировкой работ по использованным методам) и т. д. ИИ-средства могут помочь выявить скрытые связи между источниками – например, с помощью кластеризации по ключевым словам или автоматического составления «карты литературы». Существуют специализированные приложения (Research Rabbit, Connected Papers), которые наглядно показывают сети цитирования и близость тематики разных статей. Используя эти данные, автор выбирает структуру обзора: выделяет основные разделы и определяет, какие источники в каждом разделе будут проанализированы.

– Анализ содержания и аннотирование. Для каждого кластера источников (группы по теме или другому признаку) необходимо детально разобраться в их содержании. Тут на помощь приходит ИИ в части ускорения чтения: например, можно воспользоваться моделью, чтобы сгенерировать краткое содержание статьи или извлечь из текста основные выводы. Если у автора есть набор PDF-файлов, некоторые сервисы ИИ позволяют задавать им вопросы («Какие методы использованы в работе X?», «Какую проблему решает автор в Y?») и получать краткие ответы, экономя время на просмотр. Однако такие ответы не всегда точны на 100%, поэтому после машинного анализа целесообразно просмотреть ключевые фрагменты источника самостоятельно, особенно если он критически важен для темы. Параллельно составляются аннотации: короткие конспекты каждой работы с указанием целей, методов и результатов. ИИ может служить черновым составителем таких аннотаций, но итоговый текст аннотации должен быть проверен и откорректирован студентом, чтобы избежать искажения смысла первоисточника.

– Синтез и написание текста обзора. Обладая сгруппированными источниками и их аннотациями, автор переходит к написанию собственно обзора литературы. На этом этапе важно не просто пересказать содержание источников, но и выстроить между ними связный научный диалог. Применение ИИ может заключаться в генерации черновых фрагментов обзора. Например, можно попросить модель: «Суммируй, что говорят различные авторы о [подтеме], указав точки согласия и разногласия». Модель сгенерирует обобщающий текст, опираясь на заложенные в ней знания, однако недостаток такого подхода – риск включения информации, не относящейся к конкретно изученным источникам (галлюцинации). Поэтому более надежный прием – использовать ИИ для комбинирования уже известных пунктов: например, предоставить модели собственные аннотации двух статей и поручить сравнить их. В любом случае, черновик раздела, полученный с помощью ИИ, должен быть внимательно проверен: все ли упомянутые факты действительно присутствуют в цитируемых работах, правильно ли интерпретированы выводы авторов. Студенту следует переписать критические части обзора своими словами, добавить прямые ссылки на источники и собственные аналитические комментарии (например, указать, почему определенный подход представляется перспективным или ограниченным).

– Критический анализ и выявление пробелов. Одним из важных результатов обзора литературы является обоснование ниши для собственного исследования. После написания основных разделов обзора, автору полезно оценить, какие аспекты темы остаются недостаточно изученными. Здесь ИИ-инструмент может сыграть роль «оппонента»: например, проанализировать текст обзора и сформулировать, на какие вопросы не нашли ответа рассмотренные исследования. Студент мог бы задать модели вопрос: «Исходя из приведенного обзора, какие научные пробелы или нерешенные проблемы можно выделить?». Полученные идеи нужно критически оценить и соотнести с действительным содержанием работ. На основе этого шага в заключительной части обзора литературы формулируются выводы: чем именно будет заполнен выявленный пробел, какие новые аспекты внесет диссертация.

– Редактирование и оформление раздела. Завершив черновой вариант обзора литературы, следует привести его в единый стиль и убедиться в корректности ссылок. ИИ может помочь вычитать текст, устранить повторы и добиться связности между абзацами (например, предложить подходящие вводные фразы или связки). Особое внимание уделяется тому, чтобы каждый абзац обзора сопровождался ссылками на соответствующие источники. Недопустимо наличие не подкрепленных литературой заявлений в этом разделе. Автоматические средства управления ссылками (см. п. 1.4) гарантируют, что все цитируемые работы окажутся в списке литературы. Финальная вычитка с помощью Антиплагиата или аналогичных систем подтверждает оригинальность обзора: хотя в нем неизбежно много цитат и пересказов, текст должен быть написан своими словами, а все прямые заимствования – оформлены как цитаты.

Выше приведен список литературы, с помощью простой инструкции: проанализируй библиографии, напиши раздел введения «Степень изученности проблемы», для этого объедини публикации в 3—4 группы, в каждой группе укажи 4—6 И. О. Фамилий авторов дай ссылку на публикацию в квадратных скобках в формате [x]. Список литературы.