Tehisintellekti (AI) mõju teadusele kriitilise pilguga erinevatest vaatenurkadest ja osapooltest – riiklikest rahastajatest erakõrgtehnoloogiliste asutusteni – ilmneb ühine mure läbipaistvuse ja koostöö puudumise pärast inimkesksema lähenemisviisi loomisel. täitma teaduse kui ülemaailmse avaliku hüve lubaduse.
'Küsimus ei ole enam if AI muudab teadust, kuid kuidas,” avas tänavusel üritusel sõna Mathieu Denis Eesmärgiga digitaalne ülemaailmne tippkohtumine koos paneelseanss tehisintellekti mõjude teemal kuidas teadust tehakse ja korraldatakse.
Vähem kui aasta pärast ChatGPT 4 esmast avalikku väljaandmist on huvi AI teema ja selle rakendamise vastu kogu teaduse tootmistsüklis plahvatuslikult kasvanud. Prantsusmaa riikliku uurimisagentuuri (ANR) digitaal- ja matemaatikaosakonna juhataja Yamine Ait-Ameur näeb seda huvi peaaegu kõigis teadusharudes. Ja kuigi agentuur ei kasuta tehisintellekti tööriistu uurimisettepanekute hindamiseks, on nad teadlikud, et nad ei saa oma teadustöös teistele sarnaseid tehisintellekti kasutamise piiranguid kehtestada.
Kuigi tehisintellekti kasutamine teaduses tekitab palju küsimusi ja mõnikord ka kahtlusi, on selle lubadustes ka palju elevust. Potentsiaal on olemas, kui paneme paika sobivad struktuurid. Terviseuuringutega tegeleva koostööprojekti I-DAIR tegevjuht Ricardo Batista Leite räägib minevikust, mil häirivad tehnoloogiad, mida rakendati katkiste süsteemide puhul, tekitasid rohkem rikkeid. Tehisintellekti tehnoloogiad võivad aidata kaasa üldsuse heaolule – kui me need algusest peale spetsiaalselt selleks kavandame.
Praegust tehisintellekti arendamise lainet juhib aga peaaegu eranditult erasektor, mille ressursid ületavad kaugelt mis tahes avaliku sektori investeeringuid. Ja pole võimalik rääkida vastutustundlikuma ja kaasavama tehisintellekti ühisest kavandamisest, ilma et see kaotaks üle avaliku ja erasektori lõhe teadus- ja arendustegevuses.
Metaverse Instituudi tegevjuht Christina Yan Zhang usub avaliku ja erasektori koostöösse teaduse ja tehnoloogia vallas. Ta nõustub, et inimeste heaolu tuleb seada tehnoloogia arengu keskmesse. Praeguses teadussüsteemis on teadlased sunnitud tegeliku mõju asemel järgima selliseid mõõdikuid nagu ajakirjade tsitaadid.
Yamine Ait-Ameur lisab, et see pole ainult see. Tehisintellekti kasutamisel teaduses on veel üks oluline väljakutse. AI-tööriistad võivad sageli anda tulemusi ja tulemusi, mis on paremad kui inimeste omad. AlphaFold, tehisintellekti süvaõppesüsteem, mis on koolitatud näiteks valgu struktuuri ennustamiseks, ületab juba inimjõul töötavaid meetodeid. Kuid me ei saa selle tulemusi usaldusväärselt korrata, kontrollida ja selgitada. Kuni me ei suuda mõista tehisintellekti "mustas kastides" toimuvaid protsesse, tekitab AI kasutamine teaduses suuri tehnilisi ja eetilisi probleeme.
Paneelil osalenud jagasid arvamust, et suured nihked, mida praegu teaduses näeme, on alles algus: „Käes on 19. sajandi keskpaik tööstusrevolutsiooni alguses. Kas me püüame kohandada feodaalsüsteemi või analüüsime tekkivat perioodi?
Ricardo Batista Leite nõustub. "Me vaatame sellele ajahetkele tagasi ja küsime endalt, kas oleme teinud õiget asja. Meil oli võimalus mõõn ümber pöörata,” lõpetas ta.
