Den artificiella intelligensens förmåga att axla en betydande del av arbetsbördan i anslagsansökningar är ett tecken på ett system som verkar allt mer förlegat. Det är hög tid att vi förenklar processen för forskare som söker forskningsfinansiering.
Låt oss inse det, att skriva bidrag kan vara en prövning.
Som vetenskapsmän trivs vi med idéer, av att skissa diagram och artikulera våra tankar genom ord. Processen att ansöka om bidrag kräver dock ett berg av arbete som sträcker sig långt utöver att bara kommunicera en idé till ett forskningsprojekt. Detta är en tidskrävande och arbetskrävande strävan.
Vanligtvis kräver anslagsansökningar att du presenterar ett standardfall för stöd, som beskriver din föreslagna forskning. Men, som vilken erfaren forskare som helst skulle intyga, finns det ofta flera andra element inblandade. Dessa kan sträcka sig från en lekmannasammanfattning, ett långt sammandrag, ditt CV, konsekvensutlåtanden, planer för offentligt engagemang, till detaljerade förklaringar av personalens engagemang, projektledningsplaner, stödbrev från kollegor, datahanteringsstrategier och den beräknade tidslinjen för projekt. Och låt oss inte glömma riskanalysen! Alla dessa ansträngningar, bara för att möta en 90-95% sannolikhet för avslag.
Trots de omfattande förberedelserna är den svåra verkligheten att när forskningen väl har börjat, kanske det inte går som förväntat. Milstolpar kanske inte uppnås, vissa prognostiserade resultat kan förbli orealiserade och om experimenten sviktar kanske du inte har bandbredden för att utföra alla de offentliga engagemangsaktiviteter som beskrivs i bidragsansökan. Ändå, i slutet av projektet, kan du fortfarande bidra väsentligt till vetenskapliga framsteg, även om resultaten avviker från ditt ursprungliga förslag. Och det borde vara helt acceptabelt.
Ur panelmedlemmarnas perspektiv som har i uppdrag att bevilja bidragen är processen långt ifrån sömlös. Efter att ha varit på paneler själv är det tydligt att det helt enkelt inte alltid finns tillräckligt med tid för att läsa igenom varje ansökan i detalj. Panelmedlemmarna koncentrerar sig ofta på tre huvudfrågor: Stämmer förslaget överens med ansökningsomgången? Är den föreslagna vetenskapen sund och innovativ? Och är de sökande experter inom sitt område? Sammanfattningen och en del av forskningsförslaget svarar på de två första frågorna, medan en snabb Google-sökning kan ge insikter i de sökandes expertis.
Så varför behöver sökande producera ett så omfattande utbud av dokument? Systemet är utformat för att vara rigoröst, robust och utan fördomar; det är avsett att säkerställa att finansiärer får seriösa förslag. Processens uttömmande karaktär säkerställer att endast verkligt dedikerade individer ansöker. Men skapandet av dessa långa, till synes överflödiga dokument tar en orimlig mängd forskarnas tid.
Möt Chat, chatboten med artificiell intelligens (AI) som belyser systemets brister.
Nyligen, när jag diskuterade en bidragsansökan med en kollega, nämnde jag min brist på tid att utarbeta förslaget som jag hade tänkt mig. Han rekommenderade att använda Chat, som han använder för att hantera de mer omständliga aspekterna av bidragsansökningar.
Jag bestämde mig för att prova Chat medan jag arbetade med en annan ansökningsblankett. Sammanfattningen var klar, men jag bad Chat att utveckla de kärnidéer jag hade antecknat. Resultaten var imponerande, med AI som producerade högkvalitativ engelsk text. Jag använde också Chat för att förklara hur vår föreslagna forskning stämde överens med finansiärens utlysning. Återigen var resultaten tillfredsställande. Några mindre redigeringar var nödvändiga för att maskera användningen av AI, men det minskade min arbetsbelastning från tre dagar till bara tre timmar.
När jag skickade in ansökan nämnde jag i förbigående för en vän att jag just hade skrivit på mitt första ”Chat-anslag”. Till min förvåning avslöjade han att han och många andra forskare hade använt AI för detta ändamål i månader. En Nature-undersökning från 2023 med 1 600 forskare visade att över 25 % använder AI för att hjälpa till med manuskriptskrivning och mer än 15 % använder tekniken för ansökningar.
Även om vissa kan se att använda chatt för bidragsansökningar som en form av fusk, understryker det en större fråga: varför ber vi forskare att producera dokument som AI enkelt kan generera? Vilket mervärde tillför vi? Kanske är det dags för finansieringsorgan att ompröva sina ansökningsprocesser.