人工智慧能夠承擔撥款申請中很大一部分工作量，這表明該系統似乎越來越過時。 現在是我們簡化科學家尋求研究資金的流程的時候了。
讓我們面對現實吧，資助寫作可能是一種考驗。
身為科學家，我們靠著構思、繪製圖表和透過文字表達我們的想法而茁壯成長。 然而，申請資助的過程需要大量的工作，遠遠超出了僅僅傳達研究計畫想法的範圍。 這是一項耗時且費力的工作。
通常，資助申請要求您提供標準的支持案例，概述您提出的研究。 但是，正如任何經驗豐富的研究人員都會證明的那樣，通常還涉及其他幾個因素。 These could range from a lay summary, a long abstract, your CV, impact statements, public-engagement plans, to detailed explanations of staff involvement, project management plans, letters of support from colleagues, data handling strategies, and the projected timeline of the專案. 我們不要忘記風險分析！ 所有的努力，只是面臨90-95%機率的拒絕。
儘管進行了廣泛的準備，但嚴酷的現實是，一旦研究開始，事情可能不會按預期進行。 里程碑可能無法實現，一些預期的結果可能仍未實現，如果實驗失敗，您可能沒有足夠的資源來執行撥款申請中概述的所有公眾參與活動。 然而，在專案結束時，即使結果與您最初的建議有所不同，您仍然可能為科學進步做出重大貢獻。 這應該是完全可以接受的。
從負責授予贈款的小組成員的角度來看，這個過程遠非無縫。 我自己曾在小組中任職，很明顯，並不總是有足夠的時間來詳細閱讀每個申請。 小組成員通常專注於三個主要問題：提案是否與電話會議簡報相符？ 所提出的科學是否合理且具創新性？ 申請人是各自領域的專家嗎？ 摘要和研究計劃的一部分回答了前兩個問題，而快速的谷歌搜尋可以提供對申請人專業知識的深入了解。
那麼，為什麼申請人需要提供如此廣泛的文件呢？ 系統設計嚴謹、穩健且無偏見； 其目的是確保資助機構收到嚴肅的提案。 此流程的詳盡性確保只有真正敬業的個人才能申請。 然而，這些冗長、看似多餘的文件的創建消耗了科學家大量的時間。
輸入聊天，人工智慧 (AI) 聊天機器人正在揭示系統的缺陷。
最近，我和一位同事討論一份撥款提案時，提到自己沒有時間按照設想來起草提案。他建議我使用聊天功能，因為他經常用它來處理撥款申請中比較繁瑣的部分。
我決定在處理另一份資助提案時嘗試 Chat。摘要已經準備好了，但我請 Chat 詳細說明我記下的核心思想。結果令人印象深刻，AI 產生了高品質的英文文本。我還用 Chat 解釋了我們提出的研究方案如何與資助方的要求相符。結果同樣令人滿意。雖然需要進行一些細微的修改以掩蓋 AI 的使用，但這將我的工作量從三天減少到了三個小時。
提交資助申請後，我隨口跟一位朋友提了一下，我剛剛寫完了我的第一份「聊天」資助申請。令我驚訝的是，他透露，他和許多其他科學家已經為此使用了幾個月的人工智慧。 《自然》雜誌在2023年對1,600名研究人員進行了一項調查，發現超過25%的研究人員使用人工智慧協助撰寫論文，超過15%的研究人員使用該技術來撰寫資助申請。
雖然有些人可能認為使用聊天工具提交資助申請是一種作弊行為，但這凸顯了一個更大的問題：為什麼我們要要求科學家製作人工智慧可以輕鬆產生的文件？我們能帶來什麼額外的價值？或許資助機構是時候重新評估他們的申請流程了。