How to Edit a Grant Proposal (NIH / NSF / Horizon Europe) with AI
A practical guide to editing grant proposals with AI for NIH, NSF, and Horizon Europe. Where AI legitimately helps, where it doesn't, the agency-specific disclosure rules, and a workflow that respects the constraints.
การวิเคราะห์ลักษณะธรรมชาติเมื่อต้นปี 2026 รายงานว่าข้อเสนอ NIH ที่แก้ไขด้วยความช่วยเหลือของ AI มีคะแนนความสามารถในการระดมทุนที่สูงกว่าที่วัดได้มากกว่าข้อเสนอที่ยังไม่ได้แก้ไขที่ตรงกันจากแล็บเดียวกัน ผลลัพธ์ที่ได้มีน้อยแต่สม่ำเสมอ การวิเคราะห์แบบเดียวกันนี้แสดงรูปแบบที่น่าหนักใจมากขึ้น: ชุดย่อยของข้อเสนอที่แก้ไขโดย AI แสดงความคิดเห็นของผู้วิจารณ์ที่แนะนำว่าร้อยแก้วให้ความรู้สึก "เหมือนกัน" หรือ "เป็นแบบอย่าง" และข้อเสนอเหล่านั้นได้คะแนนแย่กว่าเกณฑ์พื้นฐาน การแก้ไขด้วย AI ช่วยให้เขียนร้อยแก้วได้ แต่เมื่อทำถูกต้องเท่านั้น
ข้อเสนอทุนสนับสนุนแตกต่างจากต้นฉบับวารสาร ข้อจำกัดนั้นยากกว่า (การจำกัดหน้าที่เข้มงวด ส่วนที่กำหนดไว้ ข้อกำหนดแบบอักษร) ผู้ชมมีความแตกต่างกัน (เจ้าหน้าที่โครงการและคณะกรรมการตรวจสอบอ่านข้อเสนอหลายร้อยฉบับในไม่กี่วัน) เงินเดิมพันกระจุกตัว (หนึ่งข้อเสนอ หนึ่งรอบ การรอคอยหกเดือน) และกฎการเปิดเผยข้อมูลจะแตกต่างกันไปอย่างมากใน NIH, NSF และ Horizon Europe การทำผิดจะทำให้เกิดปัญหาด้านความสมบูรณ์ของเงินทุน ไม่ใช่แค่ความลำบากใจเท่านั้น
คู่มือนี้จะอธิบายส่วนที่ AI ช่วยเหลืออย่างถูกต้องตามกฎหมายในข้อเสนอการให้ทุน ในกรณีที่ไม่ช่วย สิ่งที่ผู้ให้ทุนรายใหญ่แต่ละรายอนุญาตและกำหนดให้เปิดเผยในปัจจุบัน และขั้นตอนการทำงานที่เคารพข้อจำกัด
ข้อจำกัดที่ส่งผลต่อการเขียน
ก่อนที่จะแก้ไขใดๆ โปรดทำความเข้าใจกับสิ่งที่คุณกำลังดำเนินการอยู่ ข้อจำกัดไม่ใช่คำแนะนำ
การจำกัดจำนวนหน้าหรืออักขระถือเป็นค่าสัมบูรณ์ NIH R01 กลยุทธ์การวิจัยคือ 12 หน้า NSF คำอธิบายโครงการหลักคือ 15 หน้า Horizon Europe ข้อเสนอ RIA/IA มีขีดจำกัด Part B อยู่ที่ 45 หน้า การเลื่อนไปแม้แต่ย่อหน้าจะทำให้เอเจนซี่ส่วนใหญ่ถูกปฏิเสธโดยอัตโนมัติ ข้อเสนอของคุณจะไม่ได้รับการตรวจสอบ
ตรวจสอบแบบอักษรและการจัดรูปแบบแล้ว NIH ต้องมี Arial, Helvetica, Palatino Linotype หรือ Georgia ขั้นต่ำ 11 จุด NSF ต้องใช้ Times New Roman, Helvetica หรือที่คล้ายกันที่ 11 จุดโดยมีระยะขอบ 1 นิ้ว ทั้งเช็ค. โปรแกรมได้ปฏิเสธข้อเสนอสำหรับแบบอักษร 10.5 พอยต์
ส่วนที่จำเป็นไม่ใช่ทางเลือก ข้อเสนอ NIH ต้องมีจุดมุ่งหมายเฉพาะ ความสำคัญ นวัตกรรม และแนวทาง NSF ต้องมีการแก้ไขคุณธรรมทางปัญญาและผลกระทบในวงกว้างมากขึ้น Horizon Europe ต้องการความเป็นเลิศ ผลกระทบ และการนำไปปฏิบัติ การขาดส่วนที่จำเป็นถือเป็นอันตรายถึงชีวิต
ผู้ตรวจสอบอ่านอย่างรวดเร็ว เจ้าหน้าที่โปรแกรมหรือผู้ตรวจสอบแผงอาจมีข้อเสนอ 8-15 ข้อให้ประเมินในหนึ่งรอบ พวกเขาพร่องมันเนย พวกเขาสแกนส่วนหัว พวกเขาสร้างการตัดสินในหน้าแรกหรือสองหน้าแรก เป้าหมายเฉพาะ (NIH) หรือสองหน้าแรก (NSF) มีน้ำหนักที่ไม่สมส่วน
ข้อจำกัดเหล่านี้กำหนดความหมายของการแก้ไขในบริบทการให้สิทธิ์ ทุกการตัด ทุกการปรับโครงสร้าง ทุกคำที่เปลี่ยนแปลงต้องให้ความเคารพพวกเขา
Where AI legitimately helps
การใช้งานเหล่านี้สร้างข้อเสนอที่ดีกว่าโดยไม่สร้างปัญหาด้านความสมบูรณ์
การปรับปรุงจุดมุ่งหมายเฉพาะ (NIH) หน้าจุดมุ่งหมายเฉพาะเป็นส่วนที่มีผู้อ่านมากที่สุดเพียงส่วนเดียวของข้อเสนอ NIH AI นั้นยอดเยี่ยมในการกระชับประโยคสำคัญทั้งสี่ประโยค (สิ่งที่เรารู้ สิ่งที่เราไม่รู้ สิ่งที่เราเสนอ และผลกระทบจะเป็นอย่างไร) แก้ไข อย่าสร้างตั้งแต่ต้น
ส่วนที่มีนัยสำคัญกระชับขึ้น ส่วนที่มีนัยสำคัญมักจะมีการเสริม — ผู้เขียนอ้างอิงมากเกินไป เกินเฟรม และอธิบายมากเกินไป การแก้ไข AI เพื่อความชัดเจนและความกระชับสามารถทำได้ที่นี่โดยไม่ต้องเปลี่ยนเนื้อหา
การลดศัพท์เฉพาะสำหรับผู้ตรวจสอบข้ามสาขาวิชา ผู้ตรวจสอบ NSF และ Horizon Europe มักมาจากสาขาที่อยู่ติดกัน AI สามารถระบุศัพท์เฉพาะทางวินัยที่ต้องการคำจำกัดความ และแนะนำทางเลือกที่ชัดเจนกว่าซึ่งรักษาความแม่นยำเอาไว้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับส่วนผลกระทบในวงกว้าง (NSF) และผลกระทบ (Horizon Europe) ซึ่งผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญจะประเมิน
ความสอดคล้องกันของข้อเสนอทั้งหมด ข้อเสนอที่ยาวซึ่งร่างโดย Co-PI หลายรายการซึ่งใช้เวลาหลายสัปดาห์ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกัน — คำจำกัดความของตัวย่อที่แตกต่างกัน กาลกริยาที่แตกต่างกัน กรอบแนวคิดเดียวกันที่แตกต่างกัน การแก้ไข AI ในส่วนต่างๆ จะจับสิ่งเหล่านี้ได้ ใช้ เครื่องพิสูจน์อักษร AI ของเรา พร้อมบัตรผ่านการแก้ไขที่ครอบคลุมสำหรับสิ่งนี้
นำร้อยแก้วมาสู่สไตล์บ้านของเอเจนซี่ ข้อเสนอ NIH อ่านแตกต่างจากข้อเสนอ NSF Horizon Europe มีเกณฑ์การประเมินของตัวเองที่ขับเคลื่อนกรอบที่เฉพาะเจาะจง (การกล่าวอ้าง "ความเป็นเลิศ" ภาษา "เส้นทางผลกระทบ") การแก้ไขด้วย AI สามารถเปลี่ยนร้อยแก้วไปสู่การลงทะเบียนที่คาดหวังของเอเจนซี่ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนเนื้อหา
ปรับปรุงจดหมายปะหน้า จดหมายปะหน้า (NIH) หรือสรุปข้อเสนอ (NSF) สั้นพอที่จะได้รับประโยชน์จากการแก้ไขอย่างเข้มข้น เทคนิคจดหมายปะหน้าที่ใช้กับวารสาร มีผล โดยมีกรอบเฉพาะเอเจนซี่
Where AI should NOT do the work
การใช้งานเหล่านี้ล้ำเส้นไปสู่คุณประโยชน์ทางปัญญาที่สำคัญซึ่งต้องเป็นของคุณ
การตีความข้อมูลเบื้องต้น สิ่งที่ข้อมูลนำร่องของคุณแสดง ความหมายของสมมติฐานของคุณ และข้อจำกัดคืออะไร ข้อมูลเหล่านี้เป็นเพียงการตัดสินทางวิทยาศาสตร์ AI สามารถขัดเกลาวิธีแสดงออกของคุณได้ มันไม่สามารถสร้างมันขึ้นมาเพื่อคุณได้
การโต้แย้งแบบใหม่ กรณีว่าทำไมแนวทางของคุณจึงประสบความสำเร็จในขณะที่คนอื่นล้มเหลว ช่องว่างที่โปรเจ็กต์ของคุณเติมเต็ม ทฤษฎีกลไกที่เป็นรากฐานของเป้าหมายของคุณ สิ่งเหล่านี้จำเป็นต้องมาจากคุณ ผู้ตรวจสอบมักจะสามารถบอกได้ว่าเมื่อใดที่ภาษานี้เป็นภาษาทั่วไป และภาษาทั่วไปจะแพ้ภาษาเฉพาะในการแข่งขันที่เข้มข้น
เหตุผลด้านงบประมาณ อย่าร่างเหตุผลด้านงบประมาณด้วย AI ตัวเลขนั้นง่ายเกินไปที่จะผิดพลาด และผู้ตรวจสอบและเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริหารจะตรวจสอบอย่างรอบคอบ เขียนสิ่งนี้ด้วยตัวเอง ให้ AI ตรวจทานมัน
จดหมายสนับสนุนและภาพร่างทางชีวภาพ จดหมายสนับสนุนลงนามโดยบุคคลอื่น คุณไม่ควรร่างมันเลย ไม่ต้องพูดถึง AI เลย Biosketches เป็นเพียงสูตร แต่ต้องมีประวัติส่วนตัวที่ถูกต้อง
การตอบกลับข้อความสรุปของผู้ตรวจสอบ (การส่งใหม่) บทนำเกี่ยวกับการส่งใหม่เพื่อแก้ไขข้อกังวลของผู้ตรวจสอบมีโครงสร้างคล้ายคลึงกับ จดหมายตอบกลับของผู้ตรวจสอบ คำตอบที่สำคัญจะต้องเป็นของคุณ AI สามารถช่วยกระชับภาษาได้ มันไม่สามารถทำให้เกิดกรณีทางเทคนิคได้
Agency-specific disclosure rules
นี่คือจุดที่ความเอาใจใส่อย่างระมัดระวังส่งผลดี ผู้ให้ทุนแต่ละรายปฏิบัติต่อการใช้งาน AI ที่แตกต่างกัน และกฎมีการเปลี่ยนแปลงหลายครั้งในช่วงสองปีที่ผ่านมา ข้อมูลต่อไปนี้เป็นข้อมูลปัจจุบันในช่วงกลางปี 2026
NIH. คำแนะนำในปัจจุบันอนุญาตให้มีเครื่องมือ AI สำหรับการแก้ไขและการปรับแต่งภาษา การใช้งานจะต้องได้รับการเปิดเผยในจดหมายสมัครงานโดยมีความเฉพาะเจาะจงว่าเครื่องมือใดและส่วนใด AI ไม่สามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหาทางวิทยาศาสตร์ สมมติฐาน หรือการตีความได้ ผู้ตรวจสอบไม่ได้รับอนุญาตให้ใช้เครื่องมือ AI ในการประเมินข้อเสนอ (สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณทางอ้อม - ข้อเสนอของคุณถูกอ่านโดยมนุษย์)
NSF. คำแนะนำปัจจุบันอนุญาตให้ AI สามารถช่วยเหลือในการแก้ไขได้ จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลในคำอธิบายโครงการหากมีการใช้ AI อย่างเป็นรูปธรรม ข้อความที่สร้างโดย AI ไม่ได้รับอนุญาต แต่ต้องเปิดเผย NSF อนุญาตมากกว่า NIH ในการใช้ AI ในการเตรียมข้อเสนอ แต่จะเข้มงวดกว่าในรูปแบบการเปิดเผยข้อมูล
Horizon Europe. กรอบงานปัจจุบันที่เข้มงวดที่สุด จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลในส่วนเฉพาะของข้อเสนอ การใช้ AI ในการสร้างไอเดียถูกจำกัด อนุญาตให้ใช้ AI ในการแก้ไขได้โดยเปิดเผยข้อมูล คณะกรรมการประเมินผลได้รับคำสั่งอย่างชัดเจนให้ประเมิน "การมีส่วนร่วมอย่างแท้จริงของผู้สมัคร" การใช้ AI อย่างหนักซึ่งปิดบังความคิดของผู้สมัครเองอาจส่งผลเสียต่อคะแนนแม้ว่าจะเปิดเผยอย่างถูกต้องก็ตาม
Wellcome Trust, ERC และผู้ให้ทุนรายใหญ่อื่นๆ แต่ละคนมีคำแนะนำของตนเอง และส่วนใหญ่มีการเผยแพร่หรืออัปเดตนโยบายในปี 2025 ตรวจสอบคำแนะนำของผู้ให้ทุนในปัจจุบันเสมอสำหรับรอบที่คุณส่งไป — การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เร็วกว่าคำแนะนำของวารสาร
ข้อกำหนดทั่วไปของผู้ให้ทุนรายใหญ่ทั้งหมด ไม่สามารถระบุ AI เป็นผู้มีส่วนร่วมหรือผู้เขียนข้อเสนอได้ ผู้สมัครจะต้องรับผิดชอบอย่างเต็มที่ต่อเนื้อหา การใช้ AI ใด ๆ จะต้องได้รับการเปิดเผย การไม่เปิดเผยถือเป็นปัญหาด้านความสมบูรณ์ของการวิจัย
หากต้องการภาพรวมที่กว้างขึ้นของการเปิดเผยข้อมูล AI ในการเผยแพร่ทางวิชาการ โปรดดู คู่มือคำชี้แจงการเปิดเผยข้อมูลการใช้ AI — เทมเพลตจำนวนมากปรับให้เข้ากับบริบทของทุนสนับสนุน
Edit Your Grant Without Crossing the Line
Tracked-changes editing on what you wrote. Clear visibility of every change. No content generation.
Try the AI Proofreaderเวิร์กโฟลว์ที่เคารพข้อจำกัด
ลำดับที่สร้างข้อเสนอที่ดีกว่าโดยไม่สร้างปัญหาการเปิดเผยข้อมูลหรือความสมบูรณ์
ขั้นตอนที่ 1: ร่างข้อเสนอทั้งหมดด้วยตนเองก่อน จุดมุ่งหมายเฉพาะ ความสำคัญ นวัตกรรม แนวทาง (NIH); รายละเอียดโครงการที่มีคุณธรรมทางปัญญาและผลกระทบในวงกว้าง (NSF); ความเป็นเลิศ ผลกระทบ การนำไปปฏิบัติ (Horizon Europe) ร่างให้สมบูรณ์ก่อนที่จะเกี่ยวข้องกับ AI เนื้อหาของข้อเสนอ — สิ่งที่คุณเสนอ ทำไม และอย่างไร — มาจากคุณ
ขั้นตอนที่ 2: เรียกใช้บัตรผ่านการแก้ไขด้วยตนเอง อ่านออกเสียง ตัดช่องว่างภายใน ตรวจสอบจำนวนหน้าหรือตัวอักษร แบบร่างแรกส่วนใหญ่เกินขีดจำกัด 15-25% และจำเป็นต้องตัดโครงสร้าง ใช้เทคนิคเดียวกันกับ คำแนะนำการตัดคำ
ขั้นตอนที่ 3: ผ่านการแก้ไข AI บนจุดมุ่งหมายเฉพาะ (NIH) หรือสองหน้าแรก (NSF/Horizon) หน้าเหล่านี้มีน้ำหนักที่ไม่สมส่วน วางลงในเครื่องพิสูจน์อักษร เรียกใช้การแก้ไขแบบมาตรฐาน ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่ติดตามทีละรายการ ยอมรับการเปลี่ยนแปลงที่กระชับหรือชัดเจน ปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เสียงของคุณแบนหรือลบความเฉพาะเจาะจงออก
ขั้นตอนที่ 4: ผ่านการแก้ไขทีละส่วน ดำเนินการตามข้อเสนอโดยแบ่งเป็นส่วนย่อย (500-1,000 คำ) ใช้บัตรมาตรฐานเดียวกัน รับชมโหมดความล้มเหลวสองโหมด: การแก้ไขที่ใช้ถ้อยคำทั่วไป และการแก้ไขที่เปลี่ยนแปลงคำกล่าวอ้างทางเทคนิคอย่างละเอียด ปฏิเสธทั้งคู่
ขั้นตอนที่ 5: ส่งผ่านความสอดคล้องทั่วทั้งเอกสาร เรียกใช้บัตรแก้ไขที่ครอบคลุมในเอกสารที่ประกอบขึ้นเพื่อตรวจดูความไม่สอดคล้องกันของตัวย่อ การเปลี่ยนแปลงที่ตึงเครียด และคำศัพท์เฉพาะทางแบบตัดขวาง ยอมรับการแก้ไขความสอดคล้อง ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญใด ๆ
ขั้นตอนที่ 6: อ่านออกเสียงครั้งสุดท้าย อ่านข้อเสนอตั้งแต่ต้นจนจบ ออกเสียงหากเป็นไปได้ ข้อความที่แก้ไขโดย AI บางครั้งฟังดูราบรื่นเมื่อแยกออกจากกัน แต่เหมือนกันทุกย่อหน้า หากหลายท่อนมีจังหวะเหมือนกัน ให้คืนค่ารูปแบบบางส่วนด้วยตนเอง
ขั้นตอนที่ 7: เขียนการเปิดเผยข้อมูล ใช้เทมเพลตที่เหมาะกับเอเจนซีของคุณ เจาะจงว่าเครื่องมือใด ส่วนไหน และมีบทบาทอย่างไร การเปิดเผยทั่วไปแย่กว่าการเปิดเผยโดยละเอียด
ขั้นตอนที่ 8: ตรวจสอบจำนวนหน้าหรือตัวอักษรอีกครั้ง บางครั้งการแก้ไขอาจมีคำเพิ่มเข้ามา ตรวจสอบว่าคุณยังอยู่ในขีดจำกัด และหากคุณได้รับส่วนต่างเพิ่มขึ้น ให้ตัดสินใจอย่างตั้งใจว่าจะเพิ่มเนื้อหาหรือปล่อยให้ส่วนต่างเป็นห้องหายใจ
ขั้นตอนที่ 9: การลงนามของผู้ตรวจสอบร่วม Co-PI และบุคลากรหลักทุกคนควรอ่านข้อเสนอขั้นสุดท้าย ทราบเกี่ยวกับการใช้ AI และอนุมัติ การเปิดเผยข้อมูลที่น่าประหลาดใจระหว่างการสนทนากับเจ้าหน้าที่โครงการนั้นแย่กว่าการเปิดเผยข้อมูลมาก
ขั้นตอนที่ 10: ตรวจสอบการจัดรูปแบบขั้นสุดท้าย ขนาดแบบอักษร ระยะขอบ ระยะห่างบรรทัด จำนวนหน้า — ตรวจสอบทั้งหมดโดยเทียบกับการโทร หน่วยงานได้ปฏิเสธข้อเสนอแบบอักษร 10.5 จุดในเชิงอรรถ อย่าสูญเสียข้อเสนอของคุณในการจัดรูปแบบ
Common pitfalls
จุดมุ่งหมายเฉพาะฟังดูทั่วไป หน้าจุดมุ่งหมายเฉพาะที่แก้ไขโดย AI มีจังหวะที่จดจำได้: ประโยคหัวข้อสั้น การให้เหตุผลสองประโยค ประโยคการเปลี่ยนผ่าน ผู้ตรวจสอบเห็นรูปแบบนี้บ่อยมากจนตอนนี้กลายเป็นธงสำหรับการแก้ไขมากเกินไป หากจุดมุ่งหมายเฉพาะของคุณฟังดูเหมือนจุดมุ่งหมายเฉพาะที่แก้ไขโดย AI อื่นๆ ที่คุณเคยอ่านในปีนี้ ให้นำเสียงของคุณเองกลับมาใช้ในประโยคที่สามและสี่ของแต่ละจุดมุ่งหมาย
ส่วนนวัตกรรมที่ไม่สร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ส่วนนวัตกรรม (NIH) และส่วนความเป็นเลิศ (Horizon Europe) ต้องการให้คุณกล่าวอ้างอย่างเจาะจงและเจาะจงเกี่ยวกับสิ่งใหม่ๆ การแก้ไขด้วย AI มีแนวโน้มที่จะทำให้การอ้างสิทธิ์เป็นภาษาที่มีการป้องกันความเสี่ยงอ่อนลง ดันกลับ. การกล่าวอ้างที่เฉพาะเจาะจงที่ชัดเจนคือสิ่งที่ชนะ
ผลกระทบในวงกว้างยิ่งขึ้นแบบสำเร็จรูป ผู้ตรวจสอบ NSF เห็นหัวข้อผลกระทบในวงกว้างกว่าหลายพันส่วน การแก้ไขด้วย AI มีแนวโน้มที่จะสร้างเวอร์ชันที่อ่านได้เหมือนกับส่วนผลกระทบในวงกว้างอื่นๆ ส่วนผลกระทบในวงกว้างที่แข็งแกร่งที่สุดอธิบายถึงกิจกรรมเฉพาะเจาะจงที่เป็นรูปธรรมซึ่งเชื่อมโยงกับประชากรและผลลัพธ์ที่ระบุชื่อโดยเฉพาะ แก้ไขไปสู่ความเฉพาะเจาะจง ไม่ใช่ความราบรื่น
ลืมอัปเดตจดหมายปะหน้า จดหมายปะหน้าข้อเสนอที่เหมือนกันกับรอบที่แล้วหลังจากที่คุณแก้ไขข้อเสนออย่างมีนัยสำคัญแล้วบ่งบอกถึงความประมาท แก้ไขจดหมายปะหน้าเพื่อให้สะท้อนถึงกรอบของข้อเสนอปัจจุบันและการตอบกลับใด ๆ ต่อการทบทวนก่อนหน้านี้
จดหมายสนับสนุนเลื่อนลอย หากคุณได้แก้ไขเป้าหมายของคุณ จดหมายสนับสนุนที่เขียนสำหรับเวอร์ชันก่อนหน้าอาจไม่ตรงกัน การแก้ไขข้อเสนอของคุณโดย AI ไม่สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ คุณต้องประสานงานกับผู้เขียนจดหมาย
การเปิดเผยข้อมูลไม่ตรงกัน จดหมายปะหน้าของคุณระบุว่าคุณใช้ AI เพื่อการแก้ไขเท่านั้น ข้อเสนอของคุณมีส่วนที่สร้างโดย AI อย่างชัดเจน ผู้ตรวจสอบและเจ้าหน้าที่โปรแกรมตรวจพบความไม่ตรงกันประเภทนี้บ่อยกว่าที่คุณคาดไว้ จับคู่การเปิดเผยของคุณกับการใช้งานจริงของคุณ
Tracked-changes editing for grants and proposals. Free tier includes every feature.
Frequently asked questions
ถาม: การใช้ AI เพื่อแก้ไขข้อเสนอของฉันจะส่งผลเสียต่อคะแนนความสามารถในการระดมทุนของฉันหรือไม่
การวิเคราะห์ Nature ที่เราอ้างถึงในตอนต้นแสดงให้เห็นว่า ข้อเสนอที่ได้รับการแก้ไขโดย AI มีคะแนนเฉลี่ยสูงกว่า แต่บางส่วนกลับมีคะแนนต่ำลงเมื่อการแก้ไขทำให้ภาษามีความสม่ำเสมอหรือเป็นถ้อยคำแบบแม่แบบ ปัจจัยชี้ขาดคือระดับความลึกของการแก้ไข AI เคยช่วย “ขัดเกลา” ข้อความที่คุณเขียน — แก้ประโยคที่อ่านแล้วฝืด ๆ ปรับให้กระชับขึ้น ตัดส่วนที่ทำให้ยาวโดยไม่จำเป็น และจับข้อผิดพลาดในการพิมพ์ — โดยทั่วไปแล้วเป็นประโยชน์ อย่างไรก็ตาม AI ที่สร้างเนื้อหาสาระขึ้นมาโดยตรง ร่างข้อโต้แย้งด้านความสำคัญ (Significance arguments) หรือทำให้ข้อเสนอไหลลื่นไปตามจังหวะที่เป็นแบบแผนทั่วไป มักทำให้ผลลัพธ์แย่ลง ให้ยึดอยู่ในฝั่งของการ “แก้ไข/ขัดเกลา” และ AI จะช่วยได้
ถาม: การเปิดเผยข้อมูลการใช้ AI ของฉันต้องมีความชัดเจนเพียงใด
ตรงกับข้อกำหนดเฉพาะของเอเจนซี่ ขณะนี้ NIH ยอมรับจดหมายปะหน้าสั้นๆ ที่ระบุถึงเครื่องมือและบทบาทของเครื่องมือ NSF ต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมเล็กน้อยในคำอธิบายโครงการ หากมีการใช้ AI อย่างเป็นรูปธรรม Horizon Europe ต้องการส่วนเฉพาะพร้อมข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับเครื่องมือ ส่วนใด และบทบาทของส่วนนั้น การเปิดเผยที่คลุมเครือ ("ใช้เครื่องมือ AI ในการเตรียมการ") จะถือว่าไม่เป็นไปตามข้อกำหนดโดย Horizon Europe และเพิ่มมากขึ้นโดย NIH ความเฉพาะเจาะจงช่วยปกป้องคุณ
ถาม: ฉันสามารถใช้ AI เพื่อแปลข้อเสนอ Horizon Europe จากภาษาแม่ของฉันเป็นภาษาอังกฤษได้หรือไม่
ใช่ด้วยการเปิดเผย ขณะนี้การแปลด้วย AI ถือเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานสำหรับผู้สมัครที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษในการโทรเป็นภาษาอังกฤษ เปิดเผยเครื่องมือที่ใช้ (DeepL, นักแปล AI ของเรา หรืออื่นๆ) ยืนยันว่าเนื้อหาที่แปลทั้งหมดได้รับการตรวจสอบโดยผู้เขียนที่พูดภาษาอังกฤษได้คล่อง และยืนยันว่ามีการเปิดเผยการแก้ไขสาระสำคัญของข้อความที่แปลด้วย Horizon Europe ไม่มีการลงโทษผู้สมัครที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษอย่างชัดเจนจากการใช้เครื่องมือแปลเมื่อมีการเปิดเผยอย่างเหมาะสม
ถาม: ผู้ร่วมงานของฉันไม่รู้ว่าฉันใช้ AI เพื่อแก้ไขข้อเสนอ พวกเขาจำเป็นต้องทำหรือไม่
ใช่. ผู้ร่วมวิจัยและบุคลากรหลักทุกคนที่มีรายชื่ออยู่ในข้อเสนอมีหน้าที่รับผิดชอบในเนื้อหา ซึ่งหมายความว่าพวกเขาจำเป็นต้องรู้ว่ามีการใช้เครื่องมือใดในการเตรียมการ นี่ไม่ใช่การแสดงความสุภาพ เทมเพลตการเปิดเผยข้อมูลส่วนใหญ่กำหนดให้บุคลากรที่ระบุไว้ทั้งหมดต้องทราบ การเปิดเผยข้อมูลที่น่าประหลาดใจในระหว่างการสนทนาของเจ้าหน้าที่โครงการหรือการตั้งคำถามหลังการรับรางวัลจะทำลายความน่าเชื่อถือของทีมและอาจส่งผลต่อการตัดสินใจให้ทุนในอนาคต สนทนาเรื่องการใช้ AI กับ co-PI ก่อนส่ง ไม่ใช่หลังจากนั้น
Ema is a senior academic editor at ProofreaderPro.ai with a PhD in Computational Linguistics. She specializes in text analysis technology and language models, and is passionate about making AI-powered tools that truly understand academic writing. When she's not refining proofreading algorithms, she's reviewing papers on NLP and discourse analysis.
