การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างทั้งในด้านการวิเคราะห์ และการวิจัยในสังคมศาสตร์ - ยืนยง, กานต์ (วารสารสมาคมรัฐประศาสนศาสตร์แห่งประเทศไทย, 2023)
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่กำลังได้รับความสนใจเป็นพิเศษในการประยุกต์ใช้เพื่อช่วยงานวิจัยในด้านต่าง ๆ บทความนี้วิเคราะห์วิวัฒนาการการเรียนรู้ของเครื่องจักรตลอดจนการถือกำเนิดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยจะเน้นการวิเคราะห์ไปที่โครงการของ DARPA ในการผสมผสานวิจัยคุณภาพและวิธีการคำนวณที่ขั้นสูงโดยเฉพาะผ่านโครงการ Next Generation Social Science (NGS2) และ Ground Truth (GT) ต่อมาโครงการเหล่านี้จะมีพัฒนาการเปลี่ยนเป็นการใช้คอมพิวเตอร์ในสังคมศาสตร์ (Computational Social Science) และกระบวนวิธีวิจัยแบบผสมผสานซึ่งจะรวมวิธีวิจัยเชิงคุณภาพ (QUAL) และวิธีวิจัยเชิงปริมาณ (QUAN) ซึ่งจะทำให้งานวิจัยมีความครอบคลุมหลากหลายมากขึ้น แต่แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างจะมีศักยภาพมาก แต่ยังมีโอกาสที่จะผิดพลาดหรือที่เรียกกันว่าการเกิด “การหลอน” (Hallucination) ในบทความนี้จะพูดถึงมาตรการในการเพิ่มความเที่ยงตรงเรื่องนี้ นอกจากนี้บทความนี้ยังกล่าวถึงตัวอย่างการนำปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างมาใช้งานจริงเพื่อตรวจจับแนวโน้มและการสร้างฉากทัศน์แบบอัตโนมัติ