公的資金提供者から民間のハイテク機関に至るまで、さまざまな視点や関係者から人工知能 (AI) が科学に与える影響を批判的に考察すると、より人間中心のアプローチを構築する上での透明性と協力の欠如に対する共通の懸念が明らかになります。世界的な公共財としての科学の約束を果たします。
「その質問はもうありません」 if AIは科学を変えますが、 の」とマチュー・ドゥニが今年のイベントでフロアのオープニングを飾った。 デジタル・ウィズ・パーパス・グローバル・サミット また、 AIの影響に関するパネルセッション 科学がどのように行われ、組織されるかについて。
ChatGPT 4 の最初の公開リリースから XNUMX 年も経たないうちに、AI の主題および科学生産サイクル全体にわたるその応用に対する関心が爆発的に高まりました。フランス国立研究庁 (ANR) のデジタル数学部門の責任者、ヤミネ・エアムール氏は、この関心はほぼすべての分野にわたっていると見ています。また、当局は研究提案の評価に AI ツールを使用していませんが、科学的研究において他の人に同様の AI 使用制限を課すことはできないことをよく認識しています。
科学における AI の使用には多くの疑問が生じ、時には疑問も生じますが、その期待については多くの興奮が高まっています。適切な構造を導入すれば、可能性は十分にあります。 AI for health を研究する共同企業 I-DAIR の CEO、リカルド・バティスタ・レイテ氏は、破壊的テクノロジーが壊れたシステムに適用され、さらなる壊れさを生み出した過去からの教訓を語ります。 AI テクノロジーは、最初からそうするように特別に設計されていれば、公共の福祉に貢献できます。
しかし、現在の AI 開発の波はほぼ独占的に民間部門によって推進されており、そのリソースは公共投資をはるかに上回っています。そして、研究開発における官民の溝を埋めることなく、より責任ある包括的な AI を共同設計することについて語ることは不可能になります。
Metaverse Institute の CEO、Christina Yan Zhang は、科学技術における官民協力を強く信じています。彼女は、人類の幸福を技術開発の中心に据えるべきであることに同意します。現在の科学システムでは、研究者は実際の影響ではなく、雑誌の引用などの指標を追求することを余儀なくされています。
それだけではない、とヤミネ・アイト・アムール氏は付け加えた。科学における AI の使用には、もう 1 つの重要な課題があります。 AI ツールは、多くの場合、人間のツールよりも優れた結果や成果を生み出すことができます。たとえば、タンパク質の構造を予測するように訓練された AI 深層学習システムである AlphaFold は、すでに人力による手法を上回っています。しかし、その結果を確実に再現、検証、説明することはできません。 AIの「ブラックボックス」で起こっているプロセスを理解できない限り、科学におけるAIの使用は技術的および倫理的に大きな問題を引き起こすでしょう。
パネルセッションの聴衆は、現在私たちが見ている科学の大きな変化は始まりにすぎないという意見を共有しました。私たちは封建制度を適応させようとしているのでしょうか、それとも新興時代を分析しているのでしょうか？」
リカルド・バティスタ・レイテも同意する。 「私たちはこの瞬間を振り返り、自分たちが正しいことをしたのかどうかを自問します。我々には流れを変えるチャンスがあった」と彼は締めくくった。
