VET422 Praktisk bruk av kunstig intelligens i biomedisinsk forskning

Emnet er organisert som en seminarrekke med månedlige møter for PhD-studenter og ansatte ved NMBU. Målet er å bygge praktisk kompetanse i bruk av generativ kunstig intelligens som støtteverktøy på tvers av akademiske aktiviteter.

Emnet gir en innføring i hvordan språkmodeller fungerer, deres muligheter og begrensninger, og hvordan de kan brukes ansvarlig i ulike deler av en forskers daglige arbeid.

Temaer inkluderer:

Prompt engineering og strukturering av instruksjoner

KI som støtte til litteraturarbeid og akademisk skriving

KI for kvalitativ analyse av tekst og ustrukturerte data

Mønstergjenkjenning og konseptuell metodeutvikling (inkludert design av forskningsprotokoller og logisk strukturering av arbeidsprosesser)

Utvikling av læremidler og vurderingsoppgaver (inkludert det juridiske skillet mellom å generere oppgaver og høyrisikoaktiviteten ved å bruke KI til å karaktersette eller evaluere studenter)

KI for administrative oppgaver som søknadsskriving, rapportering, prosjektplanlegging og navigering i høyrisikoregler ved rekruttering

KI i innovasjonsprosesser og kommersialisering av forskning Kvalitetssikring og obligatorisk merking av KI-generert innhold

Institusjonelle og europeiske retningslinjer for ansvarlig bruk

Personvern og datasikkerhet Etiske betraktninger knyttet til KI i akademisk praksis

Videre introduserer kurset KI-agenter og autonome arbeidsflyter, og tar for seg de metodiske kompleksitetene, de strengere kravene til manuell kvalitetssikring, samt de juridiske implikasjonene ved å ta i bruk slike systemer under EUs KI-forordning.

Kunnskap:

Kandidaten kan forklare hvordan store språkmodeller fungerer på et konseptuelt nivå og identifisere deres viktigste begrensninger, inkludert hallusinering, skjevheter (biases) og mangel på reell forståelse.

Kandidaten er kjent med institusjonelle og regulatoriske rammeverk for bruk av KI i forskning, undervisning og administrasjon, inkludert NMBUs retningslinjer og EUs AI Act (KI-forordningen). Dette inkluderer forståelse av de strenge juridiske kravene til høyrisiko-KI (som studentvurdering og ansettelsesbeslutninger) versus unntak for vitenskapelig forsknings-KI.

Kandidaten vet hvor man kan finne videre støtte og ressurser for ansvarlig KI-bruk.

Kandidaten forstår de metodiske og regulatoriske forskjellene mellom bruk av standard KI-modeller og autonome KI-agenter, inkludert hvordan det å ta i bruk agenter kan utløse strengere krav til menneskelig tilsyn og endre juridiske roller (for eksempel en overgang til å bli en ‘nedstrøms leverandør’) under EUs KI-forordning.

Ferdigheter:

Kandidaten kan utforme effektive instruksjoner (prompts) for en rekke akademiske oppgaver, inkludert litteratursøk, skrivestøtte, dataanalyse, metodeutvikling, utvikling av læremidler og administrative oppgaver som søknadsskriving og rapportering. Kandidaten kan kritisk vurdere KI-generert innhold, anvende passende prosedyrer for kvalitetssikring og sikre samsvar med krav til åpenhet og merking av syntetisk innhold. Kandidaten kan konfigurere KI-verktøy for spesifikke formål ved bruk av strukturerte instruksjonssett. Kandidaten kan selvstendig vurdere når og hvordan KI-verktøy bør brukes i ulike deler av det akademiske arbeidet, inkludert når det kreves en vurdering av konsekvenser for grunnleggende rettigheter (FRIA).

Generell kompetanse:

Kandidaten kan ta informerte beslutninger om hensiktsmessig bruk av KI-verktøy på tvers av ulike faser av forskning, undervisning, administrasjon og innovasjon. Kandidaten kan bidra til diskusjoner om ansvarlig KI-bruk i sine faglige miljøer. Kandidaten kan kritisk vurdere risikoer, fordeler og krav til etterlevelse ved å integrere KI-agenter i sine arbeidsflyter, og ta det fulle personlige ansvaret for prosesser som opererer med en grad av autonomi. Kandidaten kan holde seg oppdatert på utviklingen av KI-verktøy og tilpasse sin praksis i tråd med nye muligheter og retningslinjer.