Штучний інтелект матиме жахливий вплив на нашу науку

Це погано

Згідно з дослідженням, використання інструментів штучного інтелекту для аналізу даних і моделювання результатів має величезний вплив на кар'єрні перспективи молодих учених, значно підвищуючи їхні шанси зайняти впливові позиції у своїх галузях. Але те, що є благом для окремих дослідників, схоже, має ширшу ціну для всієї науки, повідомляє 24 Канал з посиланням на висновки вчених, опубліковані у вигляді препринту статті, що не пройшла рецензування).

Дивіться також Вчені описали нову екзистенційну загрозу, яка вже торкається мільярдів людей

Дослідники з Чиказького університету та Університету Цінхуа в Китаї проаналізували майже 68 мільйонів наукових робіт з шести наукових дисциплін (без урахування комп'ютерних наук) і виявили, що роботи, в яких використовуються методи ШІ, цитуються частіше, але при цьому зосереджуються на вужчому наборі тем і частіше повторюються. Чим більше вчені використовують ШІ, тим більше вони зосереджуються на одному й тому ж наборі проблем, на які можна відповісти за допомогою великих існуючих наборів даних, і тим менше вони досліджують фундаментальні питання, які можуть привести до абсолютно нових галузей дослідження.

Я був здивований драматичним масштабом висновку: [штучний інтелект] різко збільшує здатність людей залишатись і просуватися в системі. Це означає, що у людей з'являється величезний стимул використовувати такі системи у своїй роботі. Це вибір між процвітанням і виживанням у конкурентній науково-дослідницькій сфері,
– каже Джеймс Еванс, співавтор статті.

Оскільки цей стимул призводить до зростаючої залежності від машинного навчання, "вся система науки, яка робиться за допомогою штучного інтелекту, скорочується", впевнений Еванс.

У дослідженні розглядалися роботи, опубліковані з 1980 по 2024 рік у галузях біології, медицини, хімії, фізики, матеріалознавства та геології. Виявилося, що вчені, які використовували інструменти штучного інтелекту для проведення своїх досліджень, публікували в середньому на 67 відсотків більше робіт щороку, а їхні статті цитувалися втричі частіше, ніж ті, хто не використовував ШІ.

Потім Еванс і його співавтори проаналізували кар'єрні траєкторії 3,5 мільйона вчених і розділили їх на молодших науковців (тобто тих, хто не очолював дослідницьку групу), і визнаних науковців, які очолювали дослідницькі групи. Так було виявлено, що молодші науковці, які використовували ШІ, мали на 32% більше шансів потім очолити дослідницьку групу. Вони просувалися до цього етапу своєї кар'єри набагато швидше, порівняно з їхніми колегами без ШІ, які з більшою ймовірністю взагалі залишили академічну науку.

Далі автори використали моделі штучного інтелекту, щоб класифікувати теми, охоплені дослідженнями зі штучним інтелектом і без нього, а також дослідити, як різні типи робіт цитують один одного і чи стимулюють вони нові напрямки досліджень.

З'ясувалося, що в усіх шести наукових галузях дослідники, які використовували ШІ, "скоротили" тематичну базу на 5 відсотків порівняно з дослідниками, які не застосовували ШІ.

У сфері досліджень з використанням штучного інтелекту також домінували роботи "суперзірок". Приблизно 80 відсотків усіх посилань у цій категорії припадало на 20 відсотків найбільш цитованих робіт, а 95 відсотків усіх посилань — на 50 відсотків найбільш цитованих робіт, що означає, що близько половини досліджень, проведених за допомогою ШІ, дуже рідко або взагалі ніколи не цитувалися знову.

Аналогічно, Еванс і його співавтори — Фенглі Сюй, Юн Лі та Цяньюе Хао — виявили, що дослідження зі штучним інтелектом спричинили на 24% менше подальших публікацій, які розвивали тему, ніж дослідження без ШІ.

Ці результати свідчать про те, що ШІ в науці став більш сконцентрованим навколо конкретних гарячих тем, які стають "самотніми натовпами" зі зниженою взаємодією між працями. Така концентрація призводить до більшого збігу ідей, а також скорочення обсягу та різноманітності знань у науці,
– пишуть автори дослідження.

Джеймс Еванс, який спеціалізується на вивченні того, як люди навчаються та проводять дослідження, каже, що ефект скорочення наукових досліджень подібний до того, що стався з появою інтернету і переходом академічних журналів в онлайн. У 2008 році він опублікував статтю в журналі Science, в якій показав, що з переходом видавців на цифрові технології змінилися типи досліджень, на які посилаються дослідники. Вони цитували менше робіт з меншої групи журналів і надавали перевагу новим дослідженням.