AI能否根据研究问题生成相关的实验设计？

AI确实可以根据研究问题生成相关的实验设计。现代生成性AI系统利用复杂的算法来提出可行的研究框架，在接收到明确定义的查询后。 其效果取决于向AI提供高度具体的研究问题、背景、相关变量、已知的限制条件（例如，资源限制、伦理指南）和所需的方法论。AI分析大量数据集和已发布的协议，以识别模式并建议新颖或优化的设计。在已有大量训练数据的既定领域中，其能力最强，但对于需要深度上下文理解的高度新颖或复杂的跨学科问题，可能不太可靠。 研究人员通过将他们详细的研究目标和方法偏好输入专门的AI工具来实现这一点。AI建议设计选项，包括对照、抽样策略和测量。研究人员对这些AI生成的蓝图进行批判性评估、迭代和完善。这个过程加速了假设的生成，增强了设计的可靠性，通过减少认知偏见和遗漏，从而探索更具创意的方法，显著提高了研究效率，并可能改善科学探究的质量。