ИИ в науке: бунт машин или эволюция познания?

Научное сообщество все активнее внедряет инструменты искусственного интеллекта (ИИ), стремясь улучшить качество и эффективность исследований. ИИ представляется как средство для преодоления человеческих ограничений, включая вопросы продуктивности, бюджета и субъективности. Такое использование ИИ обещает радикальные изменения в научном процессе, от автоматизации лабораторий до генерации новых данных и составления научных работ.

Однако исследование выявило потенциальные недостатки этого оптимизма в отношении роли ИИ в науке. Ученые из Йельского и Принстонского университетов выделили четыре основные перспективы использования ИИ в академической работе. ИИ рассматривается как «оракул», способный обрабатывать обширную литературу, оценивать качество источников и генерировать гипотезы с повышенной точностью. Кроме того, ИИ может выступать в роли «суррогата», симулируя данные в областях с их ограниченной доступностью, таких как звезды и галактики.

В социальных науках ИИ видится в качестве потенциального участника исследований для ответов на анкеты, представляя широкий спектр человеческого опыта и перспектив. Предсказательные возможности ИИ (категория «квант») позволяют обнаруживать закономерности в огромных объемах данных, недосягаемые для человеческого познания. А так называемые «арбитры» на основе ИИ могли бы стать решением для проведения недорогих, быстрых и точных экспертных оценок.

Несмотря на перспективы, всеобщее принятие ИИ в научной сфере может привести к «научным монокультурам», где преобладают узкие методы и идеи, что снижает инновационность и увеличивает вероятность ошибок. Исследователи сравнивают такую ситуацию с сельскохозяйственными монокультурами, менее разнообразными и более уязвимыми к вредителям и болезням. Они утверждают, что пределы и точность предсказаний ИИ в областях, выходящих за рамки информатики, плохо изучены.

Особое внимание уделено риску потери глубины и контекста в исследованиях при замене человека ИИ в роли участника экспериментов. Также поднимается вопрос о влиянии человеческого фактора на выбор данных и обучение ИИ, что может привести к внедрению в алгоритмы субъективных предвзятостей их создателей.

Исследователи подчеркивают, что научные знания формируются в социальном контексте и зависят от субъективных взглядов исследователей. Разнообразие в командах, включая когнитивное, демографическое и этическое, способствует более глубокому решению проблем и приводит к созданию более качественных исследований. Авторы предостерегают от полной зависимости от ИИ, подчеркивая необходимость осознания и предварительной оценки потенциальных рисков на начальном этапе интеграции ИИ в научные процессы, чтобы предотвратить сложности в будущем.

Хотя ИИ открывает новые возможности для научных исследований, крайне важно находить баланс между его использованием и сохранением человеческого участия и разнообразия мышления, что гарантирует глубину и качество научных открытий.