人工智能与奶牛研究相遇:大型语言模型的应用在提取每日时间-活动预算数据的应用中,用于元分析研究
M Lamanna1, E Muca2, C Giannone3
1Department of Veterinary Medical Sciences, University of Bologna, 40064 Ozzano dell'Emilia (BO), Italy.
在从科学文献中提取奶牛行为数据时,ChatGPT-4的准确度中等. 虽然有望提高效率,但建议采用混合人类-人工智能方法,以提高行为研究的可靠性.
科学领域:
- 动物行为和动物福利
- 科学研究中的人工智能
- 数据提取和分析数据.
背景情况:
- 准确的时间活动预算对于奶牛的福利和生产力至关重要.
- 分析行为数据的传统方法是劳动密集型的,容易产生偏见.
- 像ChatGPT-4这样的先进AI工具在科学数据提取中的应用正在出现.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4在从科学文献中提取和分类奶牛行为数据中的准确性和可靠性.
- 将人工智能驱动的数据提取和分类与人类分析进行比较,考虑明确,推断和模两可的数据标签.
- 评估AI作为行为研究的补充工具的潜力.
主要方法:
- 利用了55篇关于奶牛行为科学论文的数据集.
- 执行了手动和ChatGPT-4辅助的数据提取,用于饮食,反和撒谎行为.
- 采用描述性统计,混合模型分析和对人工智能与人类结果的准确性评估.
主要成果:
- 聊天GPT-4显示全球数据提取准确度中等 (∼75%) 和标签准确度 (67.3%).
- 人工智能和人类对饮食和反行为的分析之间发现了显著的差异.
- 人工智能和人类对撒谎行为的分析之间观察到很高的一致性 (人工智能:44.4%,人类:44.2%).
结论:
- 聊天GPT-4显示出作为一种有效的行为数据提取工具的潜力,特别是对于推断和模两可的数据.
- 人工智能性能受输入数据质量和结构的影响;明确的数据提取仍然是一个挑战.
- 建议将人工智能与人类监督相结合的混合方法来提高奶牛行为研究的准确性和可靠性.
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