Ера штучного інтелекту в науці: Благо чи загроза оригінальності та прогресу?
В останні роки ми стали свідками стрімкого розвитку штучного інтелекту (ШІ), і його вплив проникає в усі сфери нашого життя. Не дивно, що Науковий світ, який завжди прагне до інновацій та оптимізації процесів, також опинився в зоні підвищеної уваги ШІ. Зокрема, все більше вчених використовують великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, щоб допомогти писати наукові статті. Нещодавнє дослідження, проаналізувавши понад мільйон наукових праць, підтвердило цю тенденцію та виявило значне зростання використання LLM у різних дисциплінах, особливо в галузі інформатики.
Але що це означає для майбутнього науки? Чи є це революцією, яка прискорить науковий прогрес, або ж це початок ери, коли оригінальність і достовірність наукових робіт знаходяться під загрозою? У цій статті я спробую розібратися в цих питаннях, спираючись на результати дослідження і, звичайно ж, на свій досвід в якості людини, яка працює в сфері освіти і науки.
Підйом LLM у науковому світі: що ми спостерігаємо?
Дослідження, опубліковане в журналі Nature Human Behavior, надало цінні дані про поширеність використання LLM у наукових публікаціях. Найбільш помітне збільшення використання спостерігалося в розділах “Анотація” та “вступ” – ймовірно, через їх більш узагальнюючий характер. Однак, хоча методи та експерименти, що вимагають специфічних знань та аналізу, поки що менш схильні до впливу ШІ, ця тенденція може змінитися в майбутньому.
Найбільш вражаючим є зростання використання LLM в області комп’ютерних наук-дисципліни, яка сама знаходиться на передовій розвитку ШІ. За даними дослідження, до 2024 року до 22,5% анотацій і 19,5% введень в цій області були згенеровані або модифіковані LLM. Це колосальний стрибок порівняно з 2022 роком, коли ці показники становили лише 2,4%.
Але чому саме комп’ютерні науки стали лідером у цій галузі? Я думаю, що це пов’язано з кількома факторами. По – перше, це сама природа дисципліни-комп’ютерні вчені постійно працюють з алгоритмами та даними, і використання ШІ для допомоги в написанні статей здається їм цілком логічним кроком. По-друге, у цій галузі існує величезна конкуренція за публікації, і вчені прагнуть максимально прискорити процес написання та подання статей. І, нарешті, в комп’ютерних науках часто зустрічаються статті, в яких описуються теоретичні концепції та моделі, які можуть бути легко згенеровані або модифіковані за допомогою LLM.
Вплив на якість та оригінальність наукових праць: що говорять дані?
Безсумнівно, використання LLM може значно прискорити процес написання наукових статей. Це особливо актуально для вчених, які відчувають брак часу або мають труднощі з написанням текстів англійською мовою (який є lingua franca наукового світу). Однак, разом з прискоренням процесу, виникають серйозні питання про якість і оригінальності наукових робіт.
Дослідження, на яке я посилаюся, прямо вказує, що необхідно відповісти на ряд питань: чи відрізняються статті, створені або модифіковані LLM, за точністю, креативністю чи різноманітністю? Як читачі реагують на анотації та вступи, підготовлені LLM? Як показники цитованості статей, підготовлених LLM, порівнюються з іншими статтями в подібних областях?
Я думаю, що відповіді на ці запитання потребують серйозних досліджень. Однак, виходячи зі свого досвіду, я можу припустити наступне:
- Точність: LLM можуть генерувати текст, який звучить переконливо, але при цьому містить неточності або навіть неправдиві відомості. Це особливо небезпечно в наукових роботах, де важлива кожна деталь.
- Креативність: LLM, як правило, генерують текст, який є передбачуваним і позбавлений оригінальних ідей. Це може призвести до того, що наукові праці стануть менш цікавими та менш корисними для читачів.
- Різноманітність: LLM навчаються на великих обсягах даних, які можуть містити упередження та стереотипи. Це може призвести до того, що наукові праці стануть менш різноманітними та менш репрезентативними для всієї наукової спільноти.
Небезпека домінування комерційних організацій: незалежність науки під загрозою?
Дослідження також піднімає важливе питання про домінування обмеженої кількості комерційних організацій у галузі LLM. Це може призвести до того, що незалежність наукових публікацій буде поставлена під загрозу. Якщо комерційні організації контролюють розробку та розповсюдження LLM, вони можуть використовувати цей вплив для просування власних інтересів, а не інтересів наукової спільноти.
Я вважаю, що необхідно розробити альтернативні моделі розробки та розповсюдження LLM, які були б більш відкритими та демократичними. Це може включати створення відкритих LLM, які були б доступні для всіх, а також розробку механізмів, які дозволяли б науковому співтовариству контролювати розробку та розповсюдження LLM.
Як науковому співтовариству адаптуватися до нової реальності?
Безсумнівно, використання LLM у науковому світі є незворотним процесом. Замість того, щоб намагатися зупинити його, науковому співтовариству необхідно адаптуватися до нової реальності та розробити стратегії, які дозволять скористатися перевагами LLM, мінімізуючи ризики.
Я пропоную наступні заходи:
- Розробка чітких етичних принципів: Необхідно розробити чіткі етичні принципи, які б регулювали використання LLM у науковому світі. Ці принципи повинні включати в себе вимоги до прозорості, достовірності та оригінальності наукових робіт.
- Розробка інструментів для виявлення текстів, згенерованих ШІ: Необхідно розробити інструменти, які дозволяли б виявляти Тексти, згенеровані ШІ. Ці інструменти повинні бути доступними для всіх науковців та наукових видавництв.
- Навчання вчених навичкам критичного мислення: Необхідно навчити вчених навичкам критичного мислення, щоб вони могли оцінити достовірність та оригінальність текстів, створених ШІ.
- Заохочення відкритості та прозорості: Необхідно заохочувати відкритість і прозорість щодо використання LLM в наукових роботах. Вчені повинні вказати, які LLM вони використовували і як вони їх використовували.
- Перегляд системи оцінки наукових робіт: Необхідно переглянути систему оцінки наукових робіт, щоб вона враховувала використання LLM. Необхідно розробити нові метрики, які дозволяли б оцінювати якість наукових робіт, незалежно від того, чи використовувалися в них LLM чи ні.
Особистий досвід та спостереження:
Як викладач і науковий співробітник, я бачу, як змінюється підхід студентів до написання робіт. Багато, особливо ті, хто не є носіями англійської мови, активно використовують інструменти ШІ для допомоги в написанні. З одного боку, це може бути корисним для покращення граматики та стилю. З іншого боку, я стурбований тим, що студенти можуть занадто сильно покладатися на ШІ, втрачаючи навички самостійного мислення та письма.
Я намагаюся навчити своїх студентів критичному мисленню та навичкам самостійного написання. Я також вчу їх правильно використовувати інструменти ШІ, як помічники, а не як замінники власної праці. Важливо розуміти, що ШІ – це інструмент, і його ефективність залежить від того, як ми Його використовуємо.
Укладення:
Ера штучного інтелекту в науці-це реальність, і вона вимагає від нас серйозних роздумів і дій. Використання LLM може прискорити науковий прогрес і зробити наукові роботи більш доступними. Однак, разом з цим, виникають серйозні питання про якість, оригінальності та незалежності наукових робіт.
Наукове співтовариство повинне розробити чіткі етичні принципи, інструменти для виявлення текстів, згенерованих ШІ, і переглянути систему оцінки наукових робіт. Важливо пам’ятати, що ШІ – це інструмент, і його ефективність залежить від того, як ми Його використовуємо. Тільки тоді ми зможемо скористатися перевагами ШІ, мінімізуючи ризики та забезпечуючи майбутнє науки, засноване на оригінальності, достовірності та незалежності.
Майбутнє науки – це не протистояння людини і машини, а симбіоз, де людина використовує можливості ШІ для вирішення складних завдань і досягнення нових горизонтів знань. Головне-зберігати критичне мислення, етичні принципи і прагнення до істини, які завжди були основою наукового прогресу.
