释放 AI 力量以获得定性见解 – ATLAS.ti 首席执行官 Jörg Hecker 访谈

约尔格·赫克

ATLAS.ti首席执行官

Neringa Kalpokas（内林加·卡尔波卡斯）

培训与伙伴关系发展总监

最后更新 3月 24， 2023

了解 ATLAS.ti 的 AI 解决方案：简化数据编码并节省时间

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花费无数小时手动编码数据的日子已经一去不复返了。ATLAS.ti 提供了一个 AI 解决方案，可以全自动对文本材料进行开放和描述性编码，为您节省大量时间和精力。

在这次采访中，您将了解更多关于人工智能编码、背景、为什么 ATLAS.ti 决定在全球研究界的定性分析中迈出这一重要一步，以及它在实践中对研究人员意味着什么。采访由ATLAS.ti培训与合作伙伴发展总监Neringa Kalpokas博士与ATLAS.ti首席执行官Jörg Hecker进行

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ATLAS.ti 现已将 OpenAI 集成到其分析工具中，包括 Windows 和 Mac 的桌面版本以及网络版本。这对软件用户意味着什么？

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Jörg Hecker：嗯，理解数据的含义既费时又费力。这就是为什么我们开发了一种新工具来处理文本的含义，以帮助您快速获得准确和有用的见解！随着 23.1 版的免费更新，用户可以使用新的 AI 编码工具处理他们的数据，该工具提供了结果的摘要可视化，可以对哪些代码或标签做出有根据的预测，正如一些人所说，可能对应用于数据有用。换句话说，此工具创建一个完整的代码集，并就哪些代码一起出现做出声明。我们相信 AI 编码可以为研究人员节省大量的时间和精力，使他们能够轻松探索数据并专注于更关键的分析。ATLAS.ti 被来自各个领域的研究人员和学生、商人、UX 设计师、营销专家、顾问以及任何需要分析数据的人广泛使用。凭借其生成式 AI 功能，ATLAS.ti 使所有这些应用程序及其所有应用程序能够执行更快、更高质量的分析，从而根据可靠的数据做出明智的决策。

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人工智能目前发展非常迅速，并被用于许多不同的领域。您能告诉我们更多关于 AI 编码背后的 AI 模型吗？

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Jörg Hecker：我们与领先的人工智能研究机构OpenAI合作。在他们的帮助下，我们将最新的 GPT 模型集成到 AI 编码中。GPT 是一种复杂的语言模型，它使用最先进的技术，例如强化学习、深度学习和迁移学习。

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您能告诉我们更多关于 GPT 如何使使用 ATLAS.ti 的研究人员受益的信息吗？

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Jörg Hecker：我们真正喜欢 GPT 的地方在于它能够在令人难以置信的高水平上处理和理解文本，这要归功于基于一万亿个参数的强大语言模型。OpenAI 研究人员使用先进的机器学习技术对 GPT 进行了广泛的改进，以提高其语言能力，并且已经使用大型人类生成的文本语料库对其进行了训练，以确保它与人类的思维模式相匹配。当将 AI 编码与 GPT 一起使用时，我们的用户可以放心，他们正在使用由 AI 专家开发的可靠工具来提供最准确的结果。

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然而，也有人仍然怀疑人工智能的准确性。与 OpenAI 合作的决定是如何产生的？

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Jörg Hecker：人工智能日益增长的能力正变得越来越明显。我们现在使用的 GPT 语言模型在效率、创造力和语言理解方面都有显着提高。我们已经进行了广泛的测试，并对其广泛而深入地理解语音的能力充满信心，为用户提供了快速获得可以进一步完善的有用见解的方法。此外，几篇已发表的研究论文将 ChatGPT 列为合著者，强调了人工智能对研究的影响和影响。人工智能技术的持续进步证明了其在从数据中学习和解决复杂问题方面的前景。

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人工智能如何使用 ATLAS.ti 分析定性数据？

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Jörg Hecker：OpenAI 的算法已经过各种文本数据类型的严格测试，包括科学文本和采访记录，以确保 ATLAS.ti 用户的最佳性能。我们的团队进行了广泛的测试，以确定查询 GPT 的最有效方法，并反复执行自动验证以确保准确性。通过反复让 GPT 分析数据，我们能够获得高度准确和高效的自动化 AI 编码结果，这要归功于 OpenAI 的尖端机器学习算法。

考虑将 AI 编码作为您在数据分析中的助手。ATLAS.ti AI 编码生成大量代码，准确反映数据内容。这些代码从属于几个主要类别，并且该工具还可以识别共现。研究人员可以使用此概述通过将代码合并到更大的主题中来进一步完善分析，使用 AI 编码作为开发调查的起点。

虽然 ATLAS.ti AI 分析工具与 GPT 非常相似，可能并不完美，单个研究人员也不完美，但利用 AI 进行数据编码的协作过程可以通过提供更快、更高质量的结果来大大增强研究体验。

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在在线论坛上，一些研究人员对人工智能编码产生的研究质量表示怀疑，与人类研究人员相比。您对此事有何看法？

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Jörg Hecker：根据我之前所说的话，这是一个错误的假设，表明人们对人工智能的理解是多么的少。在进行研究之前，研究人员必须确定他们想要调查的内容以及他们计划如何进行研究。在此过程中，人工智能可以充当有用的助手或工具。通过利用人工智能，研究人员可以专注于其研究的基本方面，获得有用的建议，甚至生成全面的分析。

在人工智能协助分析过程后，研究人员可以确定生成结果的哪些方面与他们的工作相关。在某些情况下，自动生成的分析可能已经足以满足他们的需求，这可以为研究人员节省大量时间和精力。但是，调整和微调 AI 提供的建议的能力也可以提供很大的帮助，并且可以极大地加快编码过程。然而，重要的是要记住，人工智能生成的结果的有用性最终取决于研究人员的具体需求和目标。

我想做一个比较来说明这一点：想象一下，您需要计算 A 点和 B 点之间路径上的所有桥梁，两点之间的距离相当长。在这种情况下，使用汽车比步行旅行更有效、更快捷。但是，如果您的任务是识别和区分路径上的所有花草，并且路径相对较短，那么使用汽车是不切实际的。步行将是一个更好的选择，因为汽车甚至可能阻碍您仔细检查植物群的能力。尽管如此，这并不意味着汽车毫无用处。在第一种情况下，它可以大大加快您的任务。

但是，也许通过沿途开车探索植物群可能会在这方面产生更快的结果。通过记录驾驶时特定花朵的频率和种类等初步观察结果，可以进行分析，即使分析不那么准确，也可能为决策提供相关见解。在某些情况下，这种分析可能足以得出有意义的结论。

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您如何看待人工智能在研究中的应用？

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Jörg Hecker：总结一下我的想法以及我们刚才所说的其他一切，研究人员只能从人工智能工具的使用中受益。人工智能可以作为研究人员的宝贵资源，提供帮助并进行分析。最终，由研究人员个人来评估人工智能生成的结果对其特定需求的有用性。

我们不能对具有巨大潜力的新技术视而不见。我认为人们最初可能会犹豫是否使用它，直到他们意识到这可以为研究带来的好处。借助 ATLAS.ti，任何人都可以直接探索生成式 AI 编码，并充分利用它进行研究。

我们还必须考虑到，我们才刚刚开始快速发展生成式人工智能的指数级发展。在很短的时间内，人工智能系统不断出现更好的进步。在ATLAS.ti，我们将始终尽最大努力将人工智能的最新发展整合到ATLAS.ti中，以便我们的用户能够从他们的分析中获得最大的收益。我们还将很快在 ATLAS.ti 中集成 AI 的更多功能。所有的概念都已经到位，我们的用户可以期待在未来几周和几个月内使用额外的功能和工具，这将极大地帮助自动化数据分析过程，并为ATLAS.ti用户节省时间和资源。这仅仅是个开始。

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