FSAIM to moja autorska metodyka i cyfrowa warstwa nadzoru (Governance Layer), która zamienia swobodne generowanie tekstu przez AI w audytowalny, rzetelny i 100% powtarzalny proces badawczy w ekonomii i finansach.
Oto wyczerpujący zestaw zadań analitycznych, technicznych i redakcyjnych, które AI realizuje w pipeline FSAIM w reżimie Klasy A (pod moim i Twoim nadzorem).
Dedykowany moduł Science Idea Generator wyłania z luźnego obszaru tematycznego precyzyjne hipotezy (idea-intake), ocenia deltę nowości na tle literatury i poddaje pomysł obowiązkowej wczesnej falsyfikacji (A0), zanim poświęcimy czas na badanie.
Organizacja adwersarialnego turnieju metodologicznego (A0.5) z udziałem wirtualnych audytorów, budowanie konstytucji kontekstu (grounding-constitution) oraz precyzyjne matryce hipotez przed zobaczeniem danych.
Generowanie czystych, deterministycznych skryptów (R, Python, Stata), automatyczny sensu-check danych empirycznych (construct-check), testowanie wrażliwości (Multiverse) oraz audyt matematyczny (math-verify).
Szkicowanie raportu pojednania expected_finding z rzeczywistymi wynikami (A4.5 / R-15), formułowanie propozycji wyciąganych wniosków i implikacji badawczych, analiza konkurencyjnych wyjaśnień oraz pełnienie roli adwersarialnego recenzenta.
Równoległa generacja tekstu, tabel i wykresów w PL i EN z jednego źródła, renderowanie wykresów z uwzględnieniem CVD/skali szarości, budowanie samowystarczalnego pakietu replikacyjnego oraz anonimizacja manuskryptu.
Automatyczne zapisywanie każdego kroku w dzienniku procesu (_LOG_procesu), zbieranie wniosków i lekcji uogólnialnych (session-lessons) oraz pilnowanie tool-agnostyczności i niezależności od jednego dostawcy LLM.
FSAIM wyraźnie rozdziela pracożerną wykonawczą rolę sztucznej inteligencji od konstytucyjnych decyzji naukowych, które pozostają w 100% w moich i Twoich rękach.
idea-intake) i obowiązkowy test obalenia pomysłu (A0) przez Science Idea Generator.construct-check) i wykrywanie anomalii.math-verify).expected_finding z wynikiem kodu (A4.5 / R-15), proponowanie wyciąganych wniosków naukowych i dyskusji z literaturą do weryfikacji przez człowieka._LOG_procesu oraz zbieranie wniosków uogólnialnych (session-lessons).„Decyzje o tym, co jest prawdą naukową i jak mocne twierdzenie możemy postawić, są konstytucyjnie zarezerwowane dla człowieka. AI w FSAIM to turbina o wielkiej mocy, ale ster, nawigacja i odpowiedzialność zawsze spoczywają w rękach naukowca.”
Zamiast traktować AI jako bezrefleksyjnego generatora treści, w FSAIM nakładam na proces badawczy inżynierski rygor specyfikacji (Spec-Driven Development).
Zwykłe użycie chatu AI w nauce rodzi ryzyko zmyślania cytowań, podglądania danych i "zmniejszania p-value na siłę". FSAIM eliminuje te zagrożenia.
Liczby w publikacji pochodzą wyłącznie ze skryptów analitycznych. AI nie ma prawa wpisywać danych "z pamięci" ani "zgadywać" statystyk.
Hipotezy i metody są zamrażane w formacie zakodowanym zanim AI zobaczy finalne zbiory danych. Zapobiega to dopasowywaniu teorii do wyniku (HARKing).
Każdy wynik, tabela i wykres jest wyjściem deterministycznym z audytowalnego skryptu. Inni naukowcy mogą powtórzyć badanie 1:1.
FSAIM jest silnikiem agnostycznym modelowo — gotowym na dowolny i coraz doskonalszy LLM.
Pracuje wydajnie z modelami z rodziny Claude Cowork, ChatGPT/Codex, Cursor, Github Copilot oraz modelami open-weights. System nie zależy od dostawcy API.
Im mądrzejsze stają się modele i dedykowane środowiska badawcze (np. Claude Science), tym potężniejszy staje się FSAIM. Warstwa nadzoru wyznacza nienaruszalne ramy, a rosnąca moc LLM przyspiesza analizy wewnątrz bezpiecznych bram.