دليل شامل لاستخدام وتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراجعات الأدبيات النظامية!

تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) ونماذج اللغات الضخمة (Large Language Models)، حيث يتم استخدامها بشكل متزايد في مهام أكاديمية مثل مراجعات الأدبيات النظامية (Systematic Literature Reviews). لكن، هل يمكن الاعتماد عليها لتوفير الدقة والموثوقية المطلوبة في هذه المراجعات؟

في هذا السياق، تهدف هذه الإرشادات الجديدة إلى دعم الباحثين الذين يرغبون في إجراء مراجعات أدبية باستخدام أدوات GenAI أو الذين ينفذون دراسات تجريبية تقيم فعالية هذه الأدوات في إنجاز مهام مراجعة الأدبيات.

**الأهداف والطرق**:
بدءًا، أجرينا مراجعة سريعة لتحديد الدراسات التي تقترح إرشادات حول استخدام وتقييم أدوات GenAI لدعم مراجعات الأدبيات. بعد ذلك، اعتمدنا على تجارب فكرية، وإرشادات موجودة في الأدبيات، وتجربتنا الشخصية في إجراء المراجعات لتطوير توصيات حول كيفية استخدام وتقييم GenAI.

**النتائج والتوصيات**:
لقد واجه الباحثون تحديات متعددة عند تقييم أدوات GenAI لمراجعات الأدبيات. لذا، يجب أخذ عدد من العمليات بعين الاعتبار عند التخطيط وإجراء أو تقرير عن مراجعات الأدبيات باستخدام GenAI، وكذلك تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي. في النهاية، قدمنا مجموعة من التوصيات العملية تحت مسمى GUEST (GenAI Use and Evaluation in SLR Tasks).

**الخلاصة**:
نحن نؤكد أن أدوات GenAI تتطلب إشرافًا بشريًا وليست قادرة في الوقت الحالي على إجراء دراسات منهجية دون إشراف. ومع ذلك، فإنها توفر إمكانية المساعدة من حيث التكلفة في بعض المهام المتكررة ومساعدة إضافية في بعض المهام المعقدة. يجب أن تساعد توصيات GUEST الباحثين في مجال هندسة البرمجيات على إجراء ومراجعة موثوقة لمراجعات الأدبيات باستخدام GenAI.