Este un fapt deja, anume că inteligența artificială transformă cercetarea științifică. Un prim efect, vizibil, este acela că AI-ul economisește timp, bani și crește productivitatea. Există însă și un efect ascuns, cel al dependenței pe care o dă AI-ul, iar oamenii de știință trag un semnal de alarmă cu privire la acest aspect, informează Nature.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Potrivit unui sondaj realizat compania editorială Wiley, sondaj la care au răspuns peste 2.400 de cercetători, 62% dintre participanți au declarat că utilizează AI pentru sarcini legate de cercetare sau publicare, în creștere față de 45% în 2024, când au participat 1.043 de cercetători. Tinerii cercetători și cei din domeniile științelor fizice sunt cei mai predispuși să folosească instrumente AI. Și, conform datelor statistice, o fac mai des decât colegii lor cu experiență mai mare sau cei din domeniile umaniste, matematică sau statistică.
„Oportunitățile educaționale sunt fenomenale”
Cercetătorii, conform propriilor declarații, folosesc AI pentru scriere, editare și traducere, dar și pentru detectarea erorilor sau a prejudecăților în texte și pentru rezumarea unui volum mare de studii. Într-un eșantion de 2.059 de respondenți, 85% au spus că AI le-a crescut eficiența, 77% că a ajutat la creșterea volumului de muncă realizat, iar 73% că a îmbunătățit calitatea rezultatelor.
Matthew Bailes, astrofizician la Swinburne University of Technology din Melbourne, Australia, afirmă că instrumentele AI sunt populare printre astronomi, și că îi ajută să proceseze seturi uriașe de date. Echipa sa folosește AI de aproape un deceniu pentru a identifica semnături de stele neutronice în date. „Când ai 10.000 de candidați, e mult mai rapid să parcurgi totul în câteva secunde, decât să verifici manual fiecare caz”, explică acesta.
Echipa lui Bailes dezvoltă și o simulare virtuală a Universului, folosind versiunea plug-in a modelului generativ Claude, dezvoltat de Anthropic, pentru a afișa date alături de vizualizări. El speră să o folosească ca un „co-profesor”, pentru a arăta simulări ale clusterelor globulare de stele și grafice care indică evoluția găurilor negre sau a stelelor neutronice. „Oportunitățile educaționale sunt fenomenale”, adaugă cercetătorul australian.
AI influențează productivitatea cercetătorilor și evoluția carierei acestora
Un preprint din 2024 publicat pe arXiv arată că oamenii de știință care au folosit AI au publicat mai multe lucrări, au avut mai multe citări și au devenit lideri de echipă cu patru ani mai devreme decât cei care nu au folosit AI. Studiul a identificat peste un milion de lucrări asistate de AI printre 67,9 milioane de lucrări publicate între 1980 și 2024, ceea ce demonstrează că „AI accelerează munca în domenii bogate în date”. Totuși, autorii avertizează că, deși AI poate crește productivitatea cercetătorilor individuali, ar putea reduce diversitatea științifică.
În același timp, mulți cercetători se tem de efectele negative ale AI. Sondajul Wiley arată că 87% dintre respondenți sunt îngrijorați de erorile generate de AI (așa-numitele „halucinații”), precum și de securitatea datelor, probleme etice și lipsa de transparență în antrenarea modelelor. În sondajul de anul trecut, procentul era de 81%.
Cel mai mare risc? Oamenii presupun că modelele AI oferă răspunsuri corecte
Nigel Hitchin, matematician la University of Oxford, consideră că cel mai mare risc al utilizării AI în cercetare este că oamenii presupun că modelele AI oferă răspunsuri corecte. „Aceasta poate induce și comoditate în comunitate”, adaugă el, pentru că tehnologia nu îi ajută pe oameni să înțeleagă de ce un răspuns este corect sau greșit.
Bailes a observat studenți și cercetători car folosesc modele de limbaj mari, precum ChatGPT, pentru a scrie cod fără a înțelege cum funcționează. Într-un caz, o lucrare a echipei sale a conținut o eroare cauzată de un cod pe care un student l-a cerut de la ChatGPT și nu l-a testat personal.
„Este important să învățăm studenții să verifice răspunsurile și să dezvolte o intuiție pentru ceea ce ar putea fi corect. Trebuie să îmbrățișăm entuziast AI-ul, dar să tratăm rezultatele cu scepticismul cu care abordăm orice rezultat științific”, spune Bailes.
