Dirbtinis intelektas dotacijų rašymui: kokie išmanūs įrankiai iš tikrųjų padeda gauti daugiau finansavimo?

Jei kada nors spoksojote į tuščią ekraną ir svarstėte, kaip paaiškinti, kodėl jūsų projektas nusipelno paramos, tikrai ne jūs vienintelis. Dotacijų rašymas yra ir menas, ir biurokratinis galvos skausmas. Rizika? Didelė. Konkurencija? Žiauri. Ir, tiesą sakant, kai kurios dotacijų gairės skamba taip, lyg būtų išverstos iš kitos planetos. Pristatome netikėtą sąjungininką: dirbtinį intelektą dotacijų rašymui . Nuo pasiūlymų struktūrizavimo iki aiškumo didinimo – šie įrankiai pamažu keičia tai, kaip organizacijos siekia finansavimo.

Bet ar dirbtinis intelektas iš tikrųjų veikia šioje įtikinamo pasakojimo ir griežtų atitikties kontrolinių sąrašų aplinkoje? Trumpai tariant: taip – ​​tol, kol jį traktuojate kaip drausmingą akseleratorių, o ne kaip sprendimo pakaitalą. Peržiūros procesas yra griežtas, negailestingas ir pagrįstas taisyklėmis, o tai reiškia, kad vis tiek turite atidžiai susieti savo pasakojimą su dotacijos gyvavimo ciklu ir finansuotojo reikalavimais [1].

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Geriausias dirbtinis intelektas rašymui: geriausi dirbtinio intelekto rašymo įrankiai
Ištirkite geriausius dirbtinio intelekto rašymo įrankius, kurie padės padidinti kūrybiškumą ir produktyvumą.

🔗 Kas yra Jenni AI: Rašymo asistento paaiškinimas
Sužinokite, kaip Jenni AI padeda rimtiems rašytojams kurti greičiau ir sumaniau.

🔗 10 geriausių dirbtinio intelekto įrankių mokslinių darbų rašymui
Kuruojamas dirbtinio intelekto įrankių, skirtų akademiniams tyrimams ir leidybai, sąrašas.

🔗 Dirbtinis intelektas veiklos apžvalgų rašymui: patarimai ir įrankiai
Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas supaprastina darbuotojų vertinimus pateikdamas įžvalgas ir pasiūlymus.

Kuo dirbtinis intelektas yra iš tikrųjų naudingas rašant paraiškas dotacijoms? 🤔

Iš pirmo žvilgsnio dirbtinio intelekto naudojimas rašant paraiškas dotacijoms gali atrodyti kaip taupymas. Juk finansuotojai nenori robotiško žargono – jie tikisi kažko, kas skambėtų kaip tikras žmogaus balsas. Tačiau tinkamai naudojamas dirbtinis intelektas labiau primena konsultantą, kuris stumia jus į priekį:

• Greitis : per kelias minutes surinkite juodraščio skyrius, perfrazuokite tankų tekstą ir sugeneruokite santraukas.

• Aiškumas : painius sakinius paverskite recenzentui patogia proza.

• Struktūra : netvarkingus užrašus paverskite planais ir netgi loginiais modeliais, kurie atspindi finansuotojų lūkesčius.

• Personalizavimas : tam tikri įrankiai gali būti pritaikyti konkretiems finansuotojų prioritetams.

Viena išlyga: dideli modeliai gali skambėti autoritetingai, tačiau būti visiškai klaidingi (liūdnai pagarsėjusios „haliucinacijos“). Štai kodėl protinga praktika reikalauja žmogaus priežiūros, greito registravimo ir faktų patvirtinimo prieš pateikiant duomenis [3]. 

Greita dirbtinio intelekto įrankių, skirtų dotacijų rašymui, palyginimo lentelė 📊

Štai apytikslis įrankių, kuriuos rašytojai iš tikrųjų naudoja, sąrašas (kai kurie sukurti specialiai dotacijoms, kiti pritaikyti iš platesnių dirbtinio intelekto platformų). Kainos dažnai keičiasi, todėl laikykite juos vidutiniais, o ne fiksuotais įrankiais.

Kaip dirbtinis intelektas dera prie viso dotacijos gyvavimo ciklo 🛠️

Dirbtinis intelektas stebuklingai nepateiks laimėjusio pasiūlymo vienu spustelėjimu (na, gali , bet nereikėtų tuo pasikliauti). Vietoj to, jis įsijungia į skirtingus gyvavimo ciklo etapus:

1. Tyrimas – apibendrinkite tinkamumą, išryškinkite pagrindinius kriterijus ir palyginkite galimybes.

2. Projektų rengimas – parengti pirmąsias poreikių aprašymų, programų aprašymų, rezultatų ir terminų versijas.

3. Redagavimas – padidinkite žodžių skaičių, sumažinkite žargoną ir pagerinkite teksto skaitomumą greitai peržiūrintiems recenzentams.

4. Galutinė peržiūra – nustatyti neatitikimus, patikrinti atitiktį reikalavimams ir įsitikinti, kad visi reikalingi skyriai yra savo vietose.

Tai atspindi federalinį paraiškų teikimo → peržiūros → skyrimo procesą, o tai reiškia, kad jūsų procesas turėtų atitikti šią struktūrą, kad būtų išvengta spragų [1].

Dažniausios klaidos, kurias žmonės daro rašydami paraiškas dotacijoms naudojant dirbtinį intelektą 🚨

• Pernelyg didelis pasitikėjimas juo : jei viską rašo dirbtinis intelektas, recenzentai gali aptikti „tą patį“ toną.

• Haliucinacijos : Visada patikrinkite faktus – rezultatus traktuokite kaip juodraščius, kuriuos reikia patvirtinti [3].

• Politikos ignoravimas : Kai kurie finansuotojai jau yra nustatę apribojimus – pavyzdžiui, NIH draudžia recenzentams naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą kritikose (pareiškėjai taip pat turi nepamiršti konfidencialumo) [4].

• Formatavimo klaidos : Šriftai, paraštės, žodžių/puslapių apribojimai – agentūros yra griežtos. Jų pažeidimas gali sužlugdyti net ir stiprų pasiūlymą (pvz., NSF PAPPG diktuoja tikslias šrifto ir tarpų taisykles) [5].

Neleiskite, kad tvirta strategija žlugtų dėl to, kad jūsų dokumentas viršijo puslapių limitą arba naudojo netinkamą šriftą.

Dirbtinis intelektas ir žmogiškasis prisilietimas rašant dotacijas ✍️

Ar dirbtinis intelektas kada nors galėtų pakeisti patyrusį dotacijų rašytoją? Tikriausiai ne. Žmonės atneša:

• Emocinis intelektas (žinojimas, kaip prisitaikyti prie finansuotojo vertybių).

• Institucinė atmintis (istorija, kontekstas, laikui bėgant užmegzti santykiai).

• Strategija (šiandienos pasiūlymo pozicionavimas daugiametėje finansavimo vizijoje).

Dirbtinis intelektas puikiai atlieka pačius sudėtingiausius darbus – apibendrina, struktūrizuoja, šlifuoja, kad galėtumėte sutelkti dėmesį į pačius svarbiausius dalykus: strategiją, santykius ir poveikio demonstravimą. Kadangi daugelis federalinių programų yra labai konkurencingos (sėkmės rodikliai dažnai yra maži), net ir nedideli kokybės pokyčiai susisumuoja [2]. 

Realaus pasaulio momentinės nuotraukos: kur padėjo dirbtinis intelektas 🌍

• Maža jaunimo menų ne pelno siekianti organizacija (2 darbuotojai) : dirbtinis intelektas netvarkingus lentos užrašus pavertė loginiu modeliu ir rezultatų lentele, leisdamas jiems per mėnesį pateikti tris mini dotacijas, o ne vieną.

• Bendruomenės sveikatos koalicija : Fed dirbtinis intelektas patikrino programos duomenis (be asmeninių duomenų) ir gavo kelias poreikių aprašymo versijas su skirtingu skaitymo lygiu, o tada sujungė stipriausias dalis.

• Savivaldybės tvarumo biuras : naudojo dirbtinį intelektą atitikties kontroliniam sąrašui pagal RFP – prieš pateikiant aptiko du trūkstamus priedus.

Ne magija – tik darbo eigos atnaujinimai, kurie suteikia žmonėms laisvę įtikinėjimo dalims.

Praktiškas, etiškas darbo procesas, kurį galite nukopijuoti ✅

1) Įleidimo anga ir apsauginiai turėklai

• Sukurkite vieno puslapio „santrauką“: finansuotojas, nuoroda, terminas, tinkamumas, vertinimo kriterijai, priedai, puslapių/žodžių apribojimai.

• Apibrėžkite dirbtinio intelekto apsauginius barjerus: kokius duomenis saugu įklijuoti? Kas juos peržiūri? Kaip registruosite raginimus ir galutinius redagavimus? (Kontrolės ir priežiūra dera su dirbtinio intelekto rizikos valdymu [3].) 

2) Pirmiausia struktūra

• Užduotis: „Parašykite dotacijos planą su skyrių antraštėmis, kurios atitiktų šį RFP. Po kiekviena antrašte pridėkite ženklelius su reikiama informacija.“

• Paverskite planą bendrinamu kontroliniu sąrašu.

3) Grimzlė dalimis

• Užduotis: „Parašykite 200 žodžių poreikių aprašymą, pritaikytą recenzentams, teikiantiems pirmenybę X ir Y. Naudokite tik toliau pateiktus faktus; jokių išgalvotų duomenų.“

• Įklijuokite tik patikrintus faktus. Jei kažko trūksta – nustokite, ieškokite informacijos.

4) Sugriežtinkite taisykles recenzentams

• Užduotis: „Redaguokite, kad būtų aiškiau ir lengviau skaitoma. Apimkite ne daugiau kaip 300 žodžių. Naudokite paantraštes, venkite žargono ir sutrumpinkite sakinius iki maždaug 22 žodžių.“

5) Atitikties patikrinimas

• Užduotis: „Palyginkite šį juodraštį su RFP. Išvardykite: (a) trūkstamus skyrius, (b) viršijančius limitą skyrius, (c) formatavimo pažeidimus, (d) neįtrauktus privalomus priedus.“

• Patikrinkite pagal RFP + agentūros gaires (pvz., NSF PAPPG šriftą / tarpus) [5]. 

6) Galutinė žmogaus atliekama peržiūra

• Ne autorius skaito ieškodamas suderinamumo, logikos, autentiškumo.

• Veskite „Šaltinių žurnalą“, kuriame pažymėtumėte, iš kur kilo kiekvienas faktas. Jei jo negalima pacituoti, iškirpkite jį.

Užkandžių rinkinys: paruošti naudoti užkandžiai 🧰

• Tinkamumo ištraukimo įrankis : „Perskaitykite šį pasiūlymų teikimo pasiūlymą. Tinkamumo kriterijus nurodykite kaip „taip“ / „ne“. Pažymėkite viską, kas dviprasmiška.“

• Recenzento vertinimo kriterijaus veidrodis : „Perrašykite mūsų aprašymą, kad jis būtų aiškiai susijęs su kiekvienu vertinimo kriterijumi, naudodami paantraštes, atitinkančias vertinimo kriterijų.“

• Rezultatų lentelė : „Šiuos tikslus paverskite SMART rezultatais, nurodydami rodiklius, šaltinius ir dažnumą.“

• Paprastos kalbos išlaikymas : „Perrašykite 8–10 klasėse. Išsaugokite būtinus techninius terminus, bet sumažinkite nereikalingą žargoną.“

Duomenys, privatumas ir etika: nederybų objektai 🔒

• Konfidencialumas : Niekada neklijuokite neskelbtinų ar asmenį identifikuojančių duomenų į viešus įrankius. Naudokite įmonių versijas su duomenų apsauga ir dokumentų peržiūros darbo eigomis [3].

• Politikos supratimas : Net ir apribojimai, skirti recenzentams (pvz., NIH draudimas vertinti dirbtinį intelektą kolegų vertinimu) užsimena apie finansuotojų lūkesčius dėl konfidencialumo. Prieš rengdami projekto projektą, žinokite ribas [4].

• Formatavimo laikymasis : tiksliai laikykitės formatavimo taisyklių, nurodytų RFP arba agentūros vadove (pvz., NSF PAPPG). Neatitikimas gali reikšti visišką atmetimą [5].

Ar rašant paraiškas dotacijoms reikėtų naudoti dirbtinį intelektą? 🎯

Taip – ​​su apsauginiais turėklais. Dirbtinis intelektas rašant paraiškas dotacijoms geriausiai veikia kaip turbo asistentas: jis pagreitina juodraščių rašymą, užtikrina aiškumą ir sumažina proceso bauginimą. Tačiau laimėjusios dotacijos esmė vis tiek kyla iš žmonių, pasakojančių tikras istorijas apie realų poveikį. Konkurencingose ​​programose struktūrizuotas ir drausmingas dirbtinio intelekto naudojimas gali lemti, ar bus „artimas“ rezultatas, ar faktinis finansavimas [2]. Naudokite dirbtinį intelektą kaip partnerį , o ne pakaitalą – ir susigrąžinsite valandas, teikdami stipresnius pasiūlymus.

Nuorodos

[1] Grants.gov – Dotacijų gyvavimo ciklas. Paaiškinami paraiškos teikimo, peržiūros ir skyrimo etapai, taikomi federalinėms dotacijoms.
https://www.grants.gov/learn-grants/grants-101/the-grant-lifecycle

[2] NIH ataskaita – sėkmės rodikliai. Oficialūs NIH mokslinių tyrimų projektų dotacijų sėkmės rodiklio duomenys; iliustruoja konkurencingumą pagal mechanizmus / metus.
https://report.nih.gov/funding/nih-budget-and-spending-data-past-fiscal-years/success-rates

[3] NIST – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema: generatyvinio dirbtinio intelekto profilis (NIST AI 600-1, 2024). Atsakingo, dokumentuoto generatyvinio dirbtinio intelekto naudojimo ir priežiūros gairės.
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf

[4] NIH pranešimas NOT-OD-23-149. recenzentams naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą atliekant NIH vertinimus; pabrėžiami konfidencialumo lūkesčiai.
https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-23-149.html

[5] NSF PAPPG (NSF 24-1), II skyrius – Pasiūlymo šrifto, tarpų ir paraščių reikalavimai. Griežtų formatavimo taisyklių, kurias turi atitikti pasiūlymai, pavyzdys.
https://www.nsf.gov/policies/pappg/24-1/ch-2-proposal-preparation

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus