विज्ञान संचार में सामान्यताएँ: सामान्य जनता, वैज्ञानिकों और बड़े भाषा मॉडल के बीच असंगत व्याख्याएँ

वैज्ञानिक अक्सर सामान्यताओं का उपयोग करते हैं, अर्थात, लोगों या घटनाओं के पूरे श्रेणियों के बारे में बिना आंकड़ों के बयान, जब शोध निष्कर्षों को संचारित करते हैं (जैसे "स्टेटिन निश्चित रूप से हृदय संबंधी घटनाओं को कम करते हैं")। बड़े भाषा मॉडल, जैसे ChatGPT, वैज्ञानिक ग्रंथों का संक्षेप करते समय अक्सर इसी शैली को अपनाते हैं। हालाँकि, सामान्यताएँ ओवरजनरलाइजेशन को प्रेरित कर सकती हैं, विशेष रूप से जब उन्हें दर्शकों के बीच भिन्न तरीके से व्याख्यायित किया जाता है। सामान्य जनता, वैज्ञानिकों, और दो प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (ChatGPT-5 और DeepSeek) की तुलना करने वाले अध्ययन में, हमने सामान्यताओं की व्याख्या में व्यवस्थित भिन्नताएँ पाई। अधिकांश वैज्ञानिकों की तुलना में, सामान्य जनता ने वैज्ञानिक सामान्यताओं को अधिक सामान्यीकृत और विश्वसनीय माना, जबकि बड़े भाषा मॉडल ने उन्हें और भी उच्च मूल्यांकन किया। ये असंगतताएँ विज्ञान संचार के लिए महत्वपूर्ण जोखिमों को उजागर करती हैं। वैज्ञानिक सामान्यताओं का उपयोग कर सकते हैं और गलत तरीके से मान सकते हैं कि सामान्य जनता उनकी व्याख्या साझा करती है, जबकि बड़े भाषा मॉडल अनुसंधान का संक्षेप करते समय वैज्ञानिक निष्कर्षों को प्रणालीबद्ध रूप से ओवरजनरलाइज कर सकते हैं। हमारे निष्कर्ष मानव और बड़े भाषा मॉडल-माध्यमित विज्ञान संचार में भाषा की पसंद पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं।