Тооцооллын онолын олон улсын хурал (STOC), машин сургалтын олон улсын хурал (ICML), мэдээлэл боловсруулах нейро системийн хурал (NeurIPS) зэрэг олон улсын эрдэм шинжилгээний хурлуудад ирүүлсэн 16,000 гаруй өгүүлэлд амжилттай туршиж, ашигласны дараа Deep Review системийг олон нийтэд нээлттэй болгож байна. Энэхүү систем нь математик болон шинжлэх ухааны судалгааны бүтээлүүдэд нарийвчилсан хяналт хийхээс гадна Google Docs баримт бичиг, танилцуулга зэрэг мэдлэгт суурилсан төрөл бүрийн баримт бичгийн агуулгыг шалгаж, бодит нотолгоонд тулгуурлан үнэн зөв байдлыг нь баталгаажуулах чиглэлд өргөжин хөгжиж байна.
Үүсгэгч хиймэл оюун нь шинжлэх ухаан, технологийн олон салбарын хөгжлийг хурдасгаж байна. Өнөөдөр хиймэл оюуныг эрдэм шинжилгээний өгүүлэл, мэргэжлийн баримт бичиг бичих, программын код ажиллуулах, туршилт төлөвлөх, төсөл болон судалгааны санал боловсруулах зэрэг ажилд өргөнөөр ашиглах болжээ. Гэвч хиймэл оюуны тусламжтайгаар мэдээлэл, баримт бичиг боловсруулах хурд нэмэгдэхийн хэрээр тэдгээрийн үнэн зөв байдлыг шалгах шинэ хүндрэл үүсэж байна. Учир нь хиймэл оюунаар бүтээсэн агуулгын хэмжээ хурдацтай өсөж байгаа ч түүнийг хүн нэг бүрчлэн шалгаж, баталгаажуулах боломж төдийлөн нэмэгдээгүй байна. Ялангуяа олон хуудастай эрдэм шинжилгээний бүтээл, нарийн төвөгтэй хууль эрх зүйн гэрээ зэрэг баримт бичгийг шалгахад тухайн салбарын мэргэжлийн мэдлэг, туршлага шаардлагатай байдаг. Үүний улмаас шинэ мэдээлэл бий болох хурд түүнийг нягталж, үнэн зөв эсэхийг баталгаажуулах хурднаас давж, мэдээллийг шалгах, баталгаажуулах үйл явцад саатал үүсэж байна.
Өнөөдөр бид нарийн төвөгтэй баримт бичигт нарийвчилсан дүн шинжилгээ хийж, үндэслэл бүхий санал, дүгнэлт өгөх, мэргэжлийн үнэн зөв байдлыг шалгаж баталгаажуулах зориулалттай тусгай программ суурьтай хиймэл оюуны систем болох Deep Review-г олон нийтэд нээлттэй болгож байгаагаа баяртайгаар зарлаж байна. Анх компьютерын шинжлэх ухааны эрдэм шинжилгээний өгүүлэлд дүн шинжилгээ хийх зорилгоор бүтээгдсэн энэхүү системийн боломжууд өргөжин хөгжиж, хууль эрх зүй, санхүү зэрэг олон салбарын баримт бичгийг хянах чадвартай болжээ. Deep Review-г баримт бичиг боловсруулах явцад агуулгыг үе шаттайгаар хянан сайжруулах хэрэгсэл болгон ашиглахаас гадна хяналтын шатанд судалгааны үйл явц, дэвшүүлсэн үндэслэл, мэдэгдэл болон үнэлгээний үр дүнг шалгаж, баталгаажуулахад ашиглах боломжтой.
Deep Review нь эрдэм шинжилгээний хуралд өгүүллээ илгээхээс өмнө судлаачдад бүтээлээ нарийвчлан шалгаж, алдаа дутагдлыг нь илрүүлэхэд туслах зорилгоор боловсруулсан туршилтын төсөл болох судалгааны өгүүлэл хянах туслах хэрэгсэл (Paper Assistant Tool, PAT)-ийн хөгжүүлсэн хувилбар юм. Өнгөрсөн нэг жилийн хугацаанд бид компьютерын шинжлэх ухааны салбарын олон улсын тэргүүлэх эрдэм шинжилгээний хурлуудтай хамтран ажиллаж, сайн дурын үндсэн дээр хөтөлбөрт хамрагдсан 16,000 гаруй эрдэм шинжилгээний бүтээлийн зохиогчдод өгүүллээ албан ёсоор илгээхээс өмнө хувийн санал, зөвлөмж өгсөн. PAT систем болон эдгээр туршилтын хөтөлбөрийн талаарх дэлгэрэнгүй мэдээллийг манай “Towards Automating Scientific Review with Google’s Paper Assistant Tool” буюу “Google-ийн Paper Assistant Tool ашиглан шинжлэх ухааны судалгааны бүтээлийн хяналтыг автоматжуулах чиглэлд” нэртэй эрдэм шинжилгээний өгүүллээс авах боломжтой.
Deep Review системийг олон нийтэд нээлттэй болгосноор дэлхийн хаанаас ч ашиглах боломжтой болж байна.
Deep Review нь мэргэжлийн баримт бичгийн үнэн зөв байдлыг шалгах үйл явцыг хурдасгана.
Мэдээллийг хянаж, баталгаажуулах үйл явцад үүсэж буй хүндрэл буюу баталгаажуулалтын саатал хамгийн тод илэрч буй салбаруудын нэг нь эрдэм шинжилгээний бүтээлийн хөндлөнгийн хяналт юм. Энэ нь эрдэм шинжилгээний сэтгүүл, хурлуудад ирүүлэх бүтээлийн тоо нэмэгдэж байгаагаас, ялангуяа хиймэл оюуны судалгааны чиглэлийн эрдэм шинжилгээний хурлуудад илгээж буй өгүүллийн тоо огцом өссөнөөс харагдаж байна. Тухайлбал, энэ онд хиймэл оюуны салбарын олон улсын томоохон гурван эрдэм шинжилгээний хуралд нийт 74,000 гаруй эрдэм шинжилгээний өгүүлэл ирүүлжээ. Энэ үзүүлэлт 2025 онд ойролцоогоор 45,000, 2024 онд 32,000, 2023 онд 23,000 байсантай харьцуулахад мэдэгдэхүйц өссөн байна.
Том хэмжээтэй, нарийн төвөгтэй баримт бичгийг үнэлэхэд хэлний үлэмж загварт нэг удаагийн заавар өгч ажиллуулах арга нь төдийлөн үр дүнтэй байдаггүй. Учир нь загварын логик дүгнэлт хийхэд ашиглах мэдээлэл боловсруулах нэгжийн нөөц хүрэлцэхгүй болох, урт баримт бичгийн өөр өөр хэсгүүдийн хоорондын уялдаа холбоог анзаарахгүй өнгөрөөх, эсвэл нарийн утга агуулгатай мэдэгдэл, үндэслэлүүдийг бүрэн шалгалгүйгээр зөв гэж хүлээн авах зэрэг асуудал үүсдэг. Deep Review нь эдгээр хүндрэлүүдийг шийдвэрлэхийн тулд дөрвөн үе шаттай, хиймэл оюуны тусгай бие даасан программуудад суурилсан үйл ажиллагааны бүтэц ашигладаг.
Баримт бичгийн олон төрөлд хяналт, баталгаажуулалт хийх нь: Зөвхөн эрдэм шинжилгээний өгүүллээр хязгаарлагдахгүй.
Deep Review нь анх эрдэм шинжилгээний өгүүллийг хянах зорилгоор бүтээгдсэн боловч урт хэмжээний баримт бичгийг шалгах аргачлалыг бусад салбарт ч ашиглах боломжтой. Тухайлбал, судалгааны өгүүлэл дэх математик баталгаа зөв эсэхийг шалгахад ашигладаг логик дүгнэлт хийх аргууд нь нотолгоогоор баталгаажуулах шаардлагатай мэдээлэл агуулсан бусад төрлийн баримт бичгийн логик алдаа, зөрчил болон дутуу үндэслэлийг илрүүлэхэд мөн тусалдаг. Иймээс Deep Review-г өдөр тутмын олон төрлийн ажилд ашиглаж, баримт бичгийн агуулгыг системтэйгээр хянах, алдаа дутагдлыг илрүүлэх, сайжруулах санал зөвлөмж авах боломжтой.
Хэрэглэгчид Deep Review системийг ашиглан төрөл бүрийн салбарын нарийн төвөгтэй баримт бичигт дүн шинжилгээ хийлгэх боломжтой. Тухайлбал:
- Загварчлалын баримт бичиг: Системийн бүтэц, зохион байгуулалттай холбоотой тодорхой тайлбарлаагүй таамаглал, урьдчилан тооцоолоогүй онцгой нөхцөлүүдийг илрүүлж, сайжруулах тодорхой санал зөвлөмж өгөх.
- Танилцуулга: Танилцуулгын хуудсууд логик дараалалтай, хоорондоо уялдаа холбоотой эсэхийг шалгах, мөн гол санааг нэгтгэсэн товч мэдээлэл нь дүрслэл, диаграммаар үзүүлсэн мэдээлэлтэй нийцэж байгаа эсэхийг нягтлах
- Хууль эрх зүй, санхүүгийн баримт бичиг: Гэрээний заалтууд болон өгөгдлийн хүснэгтүүдийн мэдээлэл хоорондоо зөрчилдөж байгаа эсэхийг шалгах, хоёрдмол утгатай нэр томьёо, цаашид үүсэж болзошгүй үр дагаврыг илрүүлэх, мөн баримт бичигт дурдсан мэдээлэл, дүгнэлтүүдийг холбогдох нотлох баримттай тулган баталгаажуулах.
Бид дэлхийн өнцөг булан бүрд ажиллаж буй судлаачид, инженерүүд болон бүтээл туурвигчдыг Deep Review системийн боломжуудтай танилцаж, туршиж үзэхийг урьж байна.
- Deep Review-г туршиж үзэх: Google Research-ийн цахим хуудсанд зочилж, өөрийн баримт бичгийг хянуулж, дүн шинжилгээ хийлгэх боломжтой.
- Програм хоорондын холболтоор бусад системтэй холбох: Өөрийн Gemini API түлхүүрийг ашиглан програм хангамжийг тасралтгүй нэгтгэх, баримт бичиг боловсруулах үйл явцдаа автомат шалгалт, баталгаажуулалтын боломжийг нэвтрүүлж болно.
- Судалгааны ажилтай танилцах: Deep Review системийн үндсэн арга зүй болон туршилтын хөтөлбөрүүдийн үнэлгээний үр дүнгийн талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл эрдэм шинжилгээний өгүүллийн урьдчилсан хувилбарыг унших боломжтой.
Ражеш Жаярам болон Винсент Коэн-Аддад, Google-ийн судалгааны баг 2026.10.14
Эх сурвалж : 1. https://research.google/blog/analyzing-technical-documents-with-deep-review/
Мэдээ бэлтгэсэн: Математикийн салбарын эрдэм шинжилгээний ажилтан Б. Дөлгөөнтуяа