ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦਿਨ ਗਠਜੋੜਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ, ਸੰਧੀ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ, ਜਾਂ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਾਜਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ JSTOR ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਵੀ। ਮੈਂ Cambridge ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥਣ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ, ਇਹ ਆਰਕਾਈਵ ਮੇਰਾ ਡਿਫੌਲਟ ਵਰਕਸਪੇਸ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਮੈਸਟਰ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ JSTOR ਨੇ ਆਪਣਾ ਨਵਾਂ AI ਰਿਸਰਚ ਟੂਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਵਾਂਗ ਹੀ ਲਿਆ: ਮੈਂ ਸ਼ੱਕੀ ਸੀ। ਮੇਰੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਕਲਟੀ ਵਾਂਗ, ਮੈਂ ChatGPT ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਅਟਕਲ਼ਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਹਵਾਲੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਗੱਲਾਂ ਕਹਿੰਦੇ ਦੇਖਿਆ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਹੋਰ ਗੈਜੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਸੋਚਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ। ਮੈਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ ਜੋ ਮੇਰੇ ਫੁੱਟਨੋਟਸ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੈਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਸ ਲਈ, ਮੈਂ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪੂਰੇ ਸਮੈਸਟਰ ਦੌਰਾਨ ਇਸ ਟੂਲ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵੱਖਰਾ ਸੀ। ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਅਸਲ ਕੋਰਸਵਰਕ ਅਤੇ ਲੇਖ ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਕਹਿ ਸਕਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਧੋਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਚਮਕ-ਧਮਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹਨ।
ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਜਾਇਜ਼ ਸੀ
ਅਕਾਦਮਿਕ ਜਗਤ ਵਿੱਚ generative AI ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ੱਕ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਦੇ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਗ੍ਰੇਡ ਇੱਕ UN ਮਤੇ ਦੀ ਮਿਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੌਂਸਲ ਦੇ ਹੁਕਮਨਾਮੇ ਦੀ ਸਹੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉੱਥੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (hallucination) ਲਈ ਕੋਈ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ChatGPT ਅਤੇ ਹੋਰ ਓਪਨ-ਵੈੱਬ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਬਤ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਆਦਤ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤਰਕਪੂਰਨ ਪਰ ਫਰਜ਼ੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੋਟਸ (quotes) ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਮਿਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਾਇਬ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਮੈਂ JSTOR ਦੇ ਟੂਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਚਿੰਤਾ ਤੁਰੰਤ ਹੋ ਗਈ: ਕੀ ਇਹ ਸਰੋਤ ਬਣਾਏਗਾ? ਕੀ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਲੀਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ? ਇਹ ਜਾਇਜ਼ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਹਵਾਲਾ ਪੂਰੇ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
JSTOR ਦੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜਵਾਬ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਚੁੱਕਦਾ। ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ JSTOR ਆਰਕਾਈਵ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸੀਮਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣਾ
ਪਿਛਲੇ ਸਮੈਸਟਰ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੀ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਾਹਿਤ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਕੰਮ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਮੈਂ ਕੀਵਰਡ ਸਰਚ ਕਰਦੀ ਹਾਂ, ਤੀਹ ਟੈਬ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹਾਂ, ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹਾਂ, ਸ਼ਾਇਦ ਬਾਰਾਂ PDFs ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਦਿਨ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਸ ਲੇਖਕ ਨੇ ਕਿਹੜੀ ਬਾਰੀਕ ਵੱਖਰੇਵਾਂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੈ।
ਆਰਕਾਈਵ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ AI ਟੂਲ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਦਲੀਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਧੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੀ ਸੀ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ
False information is not always dramatic. Sometimes it is a subtly wrong date. Sometimes it is a misinterpreted theoretical framework passed along because no one checked the original. Because this tool reduces the risk of false information by grounding itself in JSTOR's indexed corpus, the noise level drops significantly. You still have to read critically. No tool replaces that. But you spend less time verifying whether a source even exists.
I noticed this most when I was reviewing complex methodological papers. IR research often blends quantitative analysis with historical case studies, and the technical