ຖ້າທ່ານເຄີຍແນມເບິ່ງໜ້າຈໍເປົ່າໆ ແລະ ສົງໄສວ່າຈະອະທິບາຍໄດ້ແນວໃດວ່າເປັນຫຍັງໂຄງການຂອງທ່ານສົມຄວນໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນ, ທ່ານບໍ່ແມ່ນຄົນດຽວຢ່າງແນ່ນອນ. ການຂຽນຂໍທຶນແມ່ນຮູບແບບສິລະປະ ແລະ ບັນຫາທາງລັດຖະການທີ່ເທົ່າທຽມກັນ. ຜົນປະໂຫຍດ? ສູງ. ການແຂ່ງຂັນ? ໂຫດຮ້າຍ. ແລະ, ຄວາມຈິງແລ້ວ, ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບຂໍທຶນບາງຢ່າງອ່ານຄືກັບວ່າພວກມັນຖືກແປມາຈາກດາວເຄາະອື່ນ. ເຂົ້າສູ່ພັນທະມິດທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ: AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນ . ຕັ້ງແຕ່ການຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ສະເໜີຈົນເຖິງການເຮັດໃຫ້ຄວາມຊັດເຈນເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຄ່ອຍໆປັບປຸງວິທີທີ່ອົງກອນຕ່າງໆໄລ່ລ່າເງິນທຶນ.
ແຕ່ AI ແທ້ບໍ ໃນພູມສັນຖານຂອງການເລົ່າເລື່ອງທີ່ຊັກຊວນໃຈປະສົມກັບບັນຊີກວດສອບການປະຕິບັດຕາມທີ່ເຂັ້ມງວດ? ສະບັບສັ້ນໆ: ແມ່ນແລ້ວ - ຕາບໃດທີ່ທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ມັນເປັນຕົວເລັ່ງທີ່ມີວິໄນ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນການຕັດສິນ. ຂະບວນການທົບທວນຄືນແມ່ນເຂັ້ມງວດ, ບໍ່ໃຫ້ອະໄພ, ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍກົດລະບຽບ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າທ່ານຍັງຈຳເປັນຕ້ອງວາງແຜນການເລົ່າເລື່ອງຂອງທ່ານຢ່າງລະມັດລະວັງກັບທັງວົງຈອນຊີວິດການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຫ້ທຶນ [1].
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຂຽນ: ເຄື່ອງມືຂຽນ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ສຳຫຼວດເຄື່ອງມືການຂຽນດ້ວຍ AI ຊັ້ນນຳເພື່ອເພີ່ມຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະ ຜົນຜະລິດ.
🔗 Jenni AI ແມ່ນຫຍັງ: ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນອະທິບາຍ
ຄົ້ນພົບວິທີທີ່ Jenni AI ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຂຽນທີ່ຈິງຈັງສ້າງຜົນງານໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ສະຫຼາດຂຶ້ນ.
🔗 ເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນ 10 ສໍາລັບການຂຽນເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າ
ລາຍຊື່ເຄື່ອງມື AI ທີ່ຄັດສັນມາສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການພິມເຜີຍແຜ່ທາງວິຊາການ.
🔗 AI ສຳລັບການຂຽນການທົບທວນປະສິດທິພາບ: ຄຳແນະນຳ ແລະ ເຄື່ອງມື
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ AI ເຮັດໃຫ້ການທົບທວນຄືນຂອງພະນັກງານງ່າຍຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະ ຄຳແນະນຳ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນມີປະໂຫຍດແທ້? 🤔
ເມື່ອເບິ່ງຜ່ານໆ, ການໃຊ້ AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນອາດຟັງຄືກັບການຕັດງົບປະມານ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງໝົດ, ຜູ້ໃຫ້ທຶນບໍ່ຕ້ອງການຄຳສັບສະເພາະທາງຫຸ່ນຍົນ - ພວກເຂົາຄາດຫວັງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຟັງຄືກັບສຽງຂອງມະນຸດແທ້ໆ. ແຕ່ຖ້າໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, AI ບໍ່ແມ່ນນັກຂຽນແບບ ghostwriter ແຕ່ເປັນຄືກັບຄູຝຶກທີ່ຊຸກຍູ້ທ່ານໄປຂ້າງໜ້າຫຼາຍກວ່າ:
-
ຄວາມໄວ : ດຶງພາກສ່ວນຮ່າງມາຮ່ວມກັນ, ຂຽນສຳເນົາທີ່ໜາແໜ້ນຄືນໃໝ່, ແລະ ສ້າງບົດສະຫຼຸບພາຍໃນນາທີ.
-
ຄວາມຊັດເຈນ : ປ່ຽນປະໂຫຍກທີ່ສັບສົນໃຫ້ກາຍເປັນບົດຂຽນທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ທົບທວນ.
-
ໂຄງສ້າງ : ປ່ຽນບັນທຶກທີ່ສັບສົນໃຫ້ກາຍເປັນໂຄງຮ່າງ ແລະ ແມ່ນແຕ່ຮູບແບບເຫດຜົນທີ່ສະທ້ອນເຖິງຄວາມຄາດຫວັງຂອງຜູ້ໃຫ້ທຶນ.
-
ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ : ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງສາມາດຖືກມຸ້ງໄປຫາຄວາມສຳຄັນຂອງຜູ້ໃຫ້ທຶນສະເພາະ.
ຂໍ້ຄວນລະວັງຢ່າງໜຶ່ງ: ຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດຟັງຄືວ່າມີອຳນາດໃນຂະນະທີ່ຜິດພາດຢ່າງສິ້ນເຊີງ ("ພາບຫຼອນ" ທີ່ມີຊື່ສຽງ). ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການປະຕິບັດທີ່ສະຫຼາດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບຂອງມະນຸດ, ການບັນທຶກທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຈິງກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ [3].
ຕາຕະລາງປຽບທຽບດ່ວນຂອງເຄື່ອງມື AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນ 📊
ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງເຄື່ອງມືທີ່ນັກຂຽນໃຊ້ຕົວຈິງ (ບາງອັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະສຳລັບການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ, ບາງອັນດັດແປງມາຈາກແພລດຟອມ AI ທີ່ກວ້າງຂວາງ). ລາຄາມັກຈະມີການປ່ຽນແປງ - ສະນັ້ນ ໃຫ້ຄິດວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນລະດັບທີ່ເໝາະສົມ, ບໍ່ແມ່ນລະດັບຄົງທີ່.
| ຊື່ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ລາຄາ (ປະມານ) | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ຫຼືບໍ່ໄດ້ຜົນ...) |
|---|---|---|---|
| ສາມາດອະນຸມັດໄດ້ | ອົງການບໍ່ຫວັງຜົນກຳໄລທີ່ຫາກໍ່ເລີ່ມຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ | $$ ຊັ້ນກາງ | ແມ່ແບບທີ່ຖືກປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຜູ້ໃຫ້ທຶນທົ່ວໄປ - ປະຫຍັດເວລາ, ແຕ່ອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າທົ່ວໄປໜ້ອຍໜຶ່ງ |
| ປັນຍາປະດິດ GrantsMagic | ຜູ້ຂຽນທຶນຊ່ວຍເຫຼືອດ່ຽວ | ລາຄາບໍ່ແພງ | ຮ່າງໄວ, ການສະແດງຄຳສຳຄັນ, ສາມາດປັບໄດ້ງ່າຍ |
| ChatGPT 🤖 | ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ | ແຕກຕ່າງກັນ/ຟຣີ+ | ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍ - ຕ້ອງການການກະຕຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງ ແລະ ການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດແທ້ໆ |
| ເຄື່ອງດົນຕີ | ການຄົ້ນຄວ້າຄວາມເປັນໄປໄດ້ + ການຂຽນ | $$$ ພຣີມຽມ | ລວມການຄົ້ນພົບ + ການສະໜັບສະໜູນຂໍ້ສະເໜີ; ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທີ່ຊັນກວ່າ |
| Otter.ai | ທີມງານທີ່ເກັບກຳຂໍ້ມູນລະດົມສະໝອງ | $ | ບໍ່ແມ່ນຊອບແວຊ່ວຍເຫຼືອ, ແຕ່ສະດວກໃນການປ່ຽນບັນທຶກການປະຊຸມໃຫ້ເປັນໂຄງຮ່າງ |
| Wordtune | ການແກ້ໄຂ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ | ລາຄາບໍ່ແພງ | ຂັດເງົາສ່ວນທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບໃຫ້ເປັນປະໂຫຍກທີ່ລຽບງ່າຍ ແລະ ເປັນທຳມະຊາດຫຼາຍຂຶ້ນ |
ວິທີທີ່ AI ເໝາະສົມກັບວົງຈອນຊີວິດຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ 🛠️
AI ຈະບໍ່ສົ່ງຂໍ້ສະເໜີທີ່ຊະນະໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນພາຍໃນຄລິກດຽວ (ດີ - ມັນ ສາມາດເຮັດໄດ້ , ແຕ່ເຈົ້າບໍ່ຄວນເພິ່ງພາອາໄສສິ່ງນັ້ນ). ແທນທີ່ຈະ, ມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງວົງຈອນຊີວິດ:
-
ການຄົ້ນຄວ້າ - ສະຫຼຸບເງື່ອນໄຂການມີສິດໄດ້ຮັບ, ເນັ້ນໃສ່ເງື່ອນໄຂຫຼັກ, ແລະ ປຽບທຽບໂອກາດຕ່າງໆຄຽງຄູ່ກັນ.
-
ການຮ່າງ - ຜະລິດໃບລາຍງານຄວາມຕ້ອງການ, ລາຍລະອຽດຂອງໂຄງການ, ຜົນໄດ້ຮັບ ແລະ ໄລຍະເວລາສະບັບທຳອິດ.
-
ການແກ້ໄຂ - ບັງຄັບໃຊ້ຈຳນວນຄຳ, ຫຼຸດຜ່ອນຄຳສັບສະເພາະ, ແລະ ປັບປຸງຄວາມສະດວກໃນການອ່ານສຳລັບຜູ້ທົບທວນທີ່ອ່ານຜ່ານໄດ້ໄວ.
-
ການທົບທວນຄັ້ງສຸດທ້າຍ - ກວດຫາຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ, ກວດສອບການປະຕິບັດຕາມ, ແລະຮັບປະກັນວ່າທຸກພາກສ່ວນທີ່ຕ້ອງການແມ່ນມີຢູ່.
ນີ້ສະທ້ອນເຖິງ ການສະໝັກ → ການທົບທວນ → ກະແສການໃຫ້ລາງວັນຂອງລັດຖະບານກາງ - ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າຂະບວນການຂອງທ່ານຄວນຕິດຕາມໂຄງສ້າງນັ້ນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນຊ່ອງຫວ່າງ [1].
ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ຄົນເຮົາເຮັດກັບ AI ໃນການຂຽນຂໍທຶນ 🚨
-
ເພິ່ງພາມັນຫຼາຍເກີນໄປ : ຖ້າ AI ຂຽນທຸກຢ່າງ, ຜູ້ທົບທວນສາມາດກວດພົບນໍ້າສຽງ "ຄືກັນ".
-
ການຫຼອນ : ກວດສອບຄວາມຈິງ ແລະ ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນຮ່າງທີ່ຕ້ອງການການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງສະເໝີ [3].
-
ການບໍ່ສົນໃຈນະໂຍບາຍ : ຜູ້ໃຫ້ທຶນບາງຄົນໄດ້ກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດແລ້ວ - ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ NIH ຫ້າມບໍ່ ໃຫ້ຜູ້ທົບທວນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການວິພາກວິຈານ (ຜູ້ສະໝັກຍັງຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງຄວາມລັບ) [4].
-
ການຈັດຮູບແບບຜິດພາດ : ຕົວອັກສອນ, ຂອບ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຄຳສັບ/ໜ້າ - ອົງການຕ່າງໆແມ່ນເຂັ້ມງວດ. ການລະເມີດພວກມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຂໍ້ສະເໜີທີ່ເຂັ້ມແຂງລົ້ມເຫຼວ (ເຊັ່ນ, PAPPG ຂອງ NSF ກຳນົດກົດລະບຽບຕົວອັກສອນ ແລະ ໄລຍະຫ່າງທີ່ແນ່ນອນ) [5].
ຢ່າປ່ອຍໃຫ້ຍຸດທະສາດທີ່ແຂງແກ່ນລົ້ມເຫຼວຍ້ອນວ່າເອກະສານຂອງທ່ານຮົ່ວໄຫຼເກີນຂີດຈຳກັດຂອງໜ້າ ຫຼື ໃຊ້ຕົວອັກສອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
AI ທຽບກັບ ການສຳຜັດຂອງມະນຸດໃນການຂຽນຂໍທຶນ ✍️
AI ສາມາດທົດແທນຜູ້ຂຽນທຶນທີ່ມີປະສົບການໄດ້ບໍ? ອາດຈະບໍ່. ມະນຸດນຳເອົາ:
-
ຄວາມສະຫຼາດທາງດ້ານອາລົມ (ຮູ້ວິທີການສະທ້ອນກັບຄຸນຄ່າຂອງຜູ້ໃຫ້ທຶນ).
-
ຄວາມຊົງຈຳຂອງສະຖາບັນ (ປະຫວັດສາດ, ສະພາບການ, ຄວາມສຳພັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນຕາມການເວລາ).
-
ຍຸດທະສາດ (ວາງຕຳແໜ່ງຂໍ້ສະເໜີໃນມື້ນີ້ພາຍໃນວິໄສທັດການສະໜອງທຶນຫຼາຍປີ).
AI ໂດດເດັ່ນໃນວຽກງານທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ - ການສະຫຼຸບ, ການຈັດໂຄງສ້າງ, ການປັບປຸງ - ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດສຸມໃສ່ສ່ວນທີ່ "ອາຮາ!": ຍຸດທະສາດ, ຄວາມສຳພັນ, ແລະການສະແດງຜົນກະທົບ. ແລະເນື່ອງຈາກໂຄງການລັດຖະບານກາງຫຼາຍໂຄງການມີການແຂ່ງຂັນສູງ (ອັດຕາຄວາມສຳເລັດມັກຈະມີໜ້ອຍ), ແມ່ນແຕ່ຜົນປະໂຫຍດດ້ານຄຸນນະພາບເລັກນ້ອຍກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເຊັ່ນກັນ [2].
ພາບຖ່າຍຕົວຈິງໃນໂລກ: ບ່ອນທີ່ AI ໄດ້ຊ່ວຍ 🌍
-
ອົງການບໍ່ຫວັງຜົນກຳໄລດ້ານສິລະປະຊາວໜຸ່ມຂະໜາດນ້ອຍ (ພະນັກງານ 2 ຄົນ) : AI ໄດ້ປ່ຽນບັນທຶກກະດານທີ່ສັບສົນໃຫ້ກາຍເປັນຮູບແບບເຫດຜົນ + ຕາຕະລາງຜົນໄດ້ຮັບ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສົ່ງ ສາມ ທຶນໃນເດືອນໜຶ່ງແທນທີ່ຈະເປັນພຽງທຶນດຽວ.
-
ພັນທະມິດສຸຂະພາບຊຸມຊົນ : Fed AI ໄດ້ກວດສອບຂໍ້ມູນໂຄງການ (ບໍ່ມີຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ຕິດເຊື້ອ) ແລະ ໄດ້ຮັບຖະແຫຼງການຄວາມຕ້ອງການຫຼາຍສະບັບໃນລະດັບການອ່ານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງປະສົມສ່ວນທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດເຂົ້າກັນ.
-
ຫ້ອງການຄວາມຍືນຍົງຂອງເທດສະບານ : ໄດ້ໃຊ້ AI ສຳລັບບັນຊີກວດສອບການປະຕິບັດຕາມ RFP - ກວດພົບເອກະສານຄັດຕິດສອງສະບັບທີ່ຂາດຫາຍໄປກ່ອນການສົ່ງ.
ບໍ່ແມ່ນເວດມົນ - ພຽງແຕ່ການຍົກລະດັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ເຮັດໃຫ້ມະນຸດມີອິດສະຫຼະສຳລັບສ່ວນທີ່ຊັກຊວນ.
ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ມີຈັນຍາບັນທີ່ທ່ານສາມາດຄັດລອກໄດ້ ✅
1) ທໍ່ຮັບນ້ຳ ແລະ ຮາວກັ້ນ
-
ສ້າງ “ບົດສະຫຼຸບ” ໜ້າດຽວ: ຜູ້ໃຫ້ທຶນ, ລິ້ງ, ເສັ້ນຕາຍ, ເງື່ອນໄຂການມີສິດໄດ້ຮັບ, ເງື່ອນໄຂການໃຫ້ຄະແນນ, ເອກະສານແນບ, ຂີດຈຳກັດໜ້າ/ຄຳສັບ.
-
ກຳນົດແນວປ້ອງກັນ AI: ຂໍ້ມູນໃດທີ່ປອດໄພໃນການວາງ? ໃຜເປັນຜູ້ກວດສອບ? ເຈົ້າຈະບັນທຶກການກະຕຸ້ນເຕືອນ ແລະ ການແກ້ໄຂສຸດທ້າຍແນວໃດ? (ການຄວບຄຸມ + ການຕິດຕາມກວດກາສອດຄ່ອງກັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ AI [3].)
2) ໂຄງສ້າງກ່ອນ
-
ການກະຕຸ້ນ: “ຂຽນໂຄງຮ່າງການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າພ້ອມດ້ວຍຫົວຂໍ້ພາກສ່ວນທີ່ສະທ້ອນກັບ RFP ນີ້. ເພີ່ມລາຍການສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການພາຍໃຕ້ແຕ່ລະຫົວຂໍ້.”
-
ປ່ຽນໂຄງຮ່າງໃຫ້ເປັນລາຍການກວດສອບທີ່ແບ່ງປັນ.
3) ຮ່າງເປັນຕ່ອນໆ
-
ການກະຕຸ້ນ: “ຮ່າງຖະແຫຼງການຄວາມຕ້ອງການ 200 ຄຳ ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຜູ້ທົບທວນທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບ X ແລະ Y. ໃຊ້ພຽງແຕ່ຂໍ້ເທັດຈິງຂ້າງລຸ່ມນີ້; ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ປະດິດຂຶ້ນ.”
-
ວາງສະເພາະຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ກວດສອບແລ້ວເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຂາດຫາຍໄປ - ໃຫ້ຢຸດ, ໃຫ້ອ້າງອີງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ.
4) ຮັດກຸມສຳລັບຜູ້ທົບທວນຄືນ
-
ການກະຕຸ້ນ: “ແກ້ໄຂເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ ແລະ ອ່ານງ່າຍ. ໃຫ້ບໍ່ເກີນ 300 ຄຳ. ໃຊ້ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍ, ຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ຄຳສັບສະເພາະ, ແລະ ປິດປະໂຫຍກໃຫ້ຢູ່ປະມານ 22 ຄຳ.”
5) ການກວດສອບຄວາມສອດຄ່ອງ
-
ການກະຕຸ້ນ: “ປຽບທຽບຮ່າງນີ້ກັບ RFP. ລະບຸ: (ກ) ພາກສ່ວນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, (ຂ) ພາກສ່ວນທີ່ເກີນຂອບເຂດ, (ຄ) ການລະເມີດຮູບແບບ, (ງ) ເອກະສານຄັດຕິດທີ່ຕ້ອງການບໍ່ໄດ້ລວມຢູ່.”
-
ກວດສອບກັບ RFP + ຄຳແນະນຳຂອງອົງການ (ເຊັ່ນ NSF PAPPG ສຳລັບຕົວອັກສອນ/ໄລຍະຫ່າງ) [5].
6) ການທົບທວນຄັ້ງສຸດທ້າຍໂດຍມະນຸດ
-
ການອ່ານທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຂຽນເພື່ອຄວາມສອດຄ່ອງ, ເຫດຜົນ, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ.
-
ໃຫ້ເກັບຮັກສາ “ບັນທຶກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ” ໂດຍບັນທຶກວ່າແຕ່ລະຂໍ້ເທັດຈິງມາຈາກໃສ. ຖ້າບໍ່ສາມາດອ້າງອີງໄດ້, ໃຫ້ຕັດມັນອອກ.
ຊຸດດ່ວນ: ອາຫານເລີ່ມຕົ້ນທີ່ພ້ອມໃຊ້ແລ້ວ 🧰
-
ເຄື່ອງມືສະກັດເງື່ອນໄຂການມີສິດໄດ້ຮັບ : “ອ່ານ RFP ນີ້. ລະບຸເງື່ອນໄຂການມີສິດໄດ້ຮັບເປັນການກວດສອບແມ່ນ/ບໍ່. ລາຍງານສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.”
-
ກະຈົກຂອງ Rubric ຂອງຜູ້ທົບທວນ : “ຂຽນຄຳອະທິບາຍຂອງພວກເຮົາຄືນໃໝ່ເພື່ອໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບແຕ່ລະເງື່ອນໄຂການໃຫ້ຄະແນນຢ່າງຊັດເຈນ, ໂດຍໃຊ້ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍທີ່ກົງກັບ rubric.”
-
ຕາຕະລາງຜົນໄດ້ຮັບ : “ປ່ຽນເປົ້າໝາຍຕໍ່ໄປນີ້ໃຫ້ເປັນຜົນໄດ້ຮັບ SMART ດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມຖີ່.”
-
ໃບຜ່ານພາສາທຳມະດາ : “ຂຽນຄືນໃໝ່ໃນລະດັບຊັ້ນຮຽນທີ 8–10. ຮັກສາຄຳສັບທາງວິຊາການໄວ້ໃນບ່ອນທີ່ຈຳເປັນ ແຕ່ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຄຳສັບສະເພາະທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ.”
ຂໍ້ມູນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຈັນຍາບັນ: ສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດເຈລະຈາໄດ້ 🔒
-
ການຮັກສາຄວາມລັບ : ຢ່າວາງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ລະບຸຕົວຕົນສ່ວນຕົວໃສ່ໃນເຄື່ອງມືສາທາລະນະ. ໃຊ້ເວີຊັນວິສາຫະກິດທີ່ມີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂັ້ນຕອນການທົບທວນເອກະສານ [3].
-
ການຮັບຮູ້ນະໂຍບາຍ : ແມ່ນແຕ່ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ແນໃສ່ຜູ້ທົບທວນ (ເຊັ່ນ: ການຫ້າມ AI ການທົບທວນຄືນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງ NIH) ບົ່ງບອກເຖິງຄວາມຄາດຫວັງຂອງຜູ້ໃຫ້ທຶນກ່ຽວກັບການຮັກສາຄວາມລັບ. ຮູ້ຂອບເຂດກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຮ່າງ [4].
-
ການປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ : ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບການຈັດຮູບແບບທີ່ແນ່ນອນໃນ RFP ຫຼື ຄູ່ມືຂອງອົງການ (ເຊັ່ນ NSF PAPPG). ການບໍ່ປະຕິບັດຕາມອາດໝາຍເຖິງການປະຕິເສດຢ່າງເດັດຂາດ [5].
ເຈົ້າຄວນໃຊ້ AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນບໍ? 🎯
ແມ່ນແລ້ວ - ມີການປ້ອງກັນ. AI ສຳລັບການຂຽນຂໍທຶນ ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ວຍແບບ turbo-assistant: ມັນເລັ່ງຮ່າງ, ຂັດເງົາຄວາມຊັດເຈນ, ແລະເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເປັນຕາຢ້ານໜ້ອຍລົງ. ແຕ່ຈິດວິນຍານຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຊະນະຍັງມາຈາກຄົນທີ່ເລົ່າເລື່ອງຈິງກ່ຽວກັບຜົນກະທົບທີ່ແທ້ຈິງ. ດ້ວຍໂຄງການແຂ່ງຂັນ, ການນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະ ມີວິໄນສາມາດເປັນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການ "ໃກ້ຊິດ" ແລະ ໄດ້ຮັບທຶນຕົວຈິງ [2]. ໃຊ້ AI ເປັນ ຄູ່ຮ່ວມງານ , ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນ - ແລະ ທ່ານຈະໄດ້ຮັບເວລາເຮັດວຽກຄືນໃນຂະນະທີ່ຜະລິດຂໍ້ສະເໜີທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] Grants.gov – ວົງຈອນຊີວິດຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ. ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນຂອງການສະໝັກ, ການທົບທວນ, ແລະ ການມອບທຶນທີ່ໃຊ້ໃນການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າຂອງລັດຖະບານກາງ.
https://www.grants.gov/learn-grants/grants-101/the-grant-lifecycle
[2] ບົດລາຍງານ NIH – ອັດຕາຄວາມສຳເລັດ. ຂໍ້ມູນອັດຕາຄວາມສຳເລັດຢ່າງເປັນທາງການສຳລັບທຶນຊ່ວຍເຫຼືອໂຄງການຄົ້ນຄວ້າຂອງ NIH; ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນໃນທົ່ວກົນໄກ/ປີ.
https://report.nih.gov/funding/nih-budget-and-spending-data-past-fiscal-years/success-rates
[3] ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ NIST – AI: ໂປຣໄຟລ໌ AI ທີ່ສ້າງສັນ (NIST AI 600-1, 2024). ຄຳແນະນຳສຳລັບການນຳໃຊ້ ແລະ ການກວດກາ AI ທີ່ສ້າງສັນຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf
[4] ແຈ້ງການ NIH NOT-OD-23-149. ຫ້າມການນຳໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນໂດຍ ຜູ້ທົບທວນຮ່ວມກັນ ໃນການທົບທວນ NIH; ເນັ້ນໃສ່ຄວາມຄາດຫວັງດ້ານການຮັກສາຄວາມລັບ.
https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-23-149.html
[5] NSF PAPPG (NSF 24-1), ບົດທີ II – ຂໍ້ກຳນົດກ່ຽວກັບຕົວອັກສອນ, ໄລຍະຫ່າງ, ແລະ ຂອບຂອງຂໍ້ສະເໜີ. ຕົວຢ່າງຂອງກົດລະບຽບການຈັດຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມງວດ ຂໍ້ສະເໜີຕ້ອງຕອບສະໜອງ.
https://www.nsf.gov/policies/pappg/24-1/ch-2-proposal-preparation