Исследование: ИИ расширяет возможности учёных, но сужает научные горизонты

Искусственный интеллект обещает ускорить научные открытия и открыть новые горизонты исследований. Однако новое исследование Джеймса Эванса (содиректора программы Novel Intelligence, профессора социологии и науки о данных, директора Knowledge Lab в Чикагском университете) и его коллег показывает, как инструменты ИИ расширяют возможности отдельных учёных, но сужают коллективный охват науки.

Автор: Pixabay/CC0 Public Domain

Исследование, опубликованное в журнале Nature, проанализировало 41,3 миллиона научных работ. Оно показало, что учёные, использующие ИИ, публикуют в 3,02 раза больше статей, получают в 4,85 раза больше цитирований и даже становятся лидерами в исследованиях на 1,4 года раньше, чем те, кто ИИ не пользуется. Тем не менее, в целом внедрение ИИ сокращает объём исследуемых научных тем на 4,63% и уменьшает взаимодействие между учёными на 22%.

Почему? Учёные, применяющие ИИ, смещаются в области с обильными данными, где инструменты ИИ демонстрируют измеримый прогресс по понятным научным критериям. Вместо того чтобы расширять исследование всей науки, ИИ концентрирует внимание на богатых данными областях, оставляя растущее число потенциально плодотворных направлений неисследованными.

Исследование показало, что работа с ИИ создаёт то, что авторы называют «одинокими толпами» — популярные темы, которые привлекают сконцентрированное внимание, но с уменьшенным взаимодействием между статьями, цитирующими одну и ту же работу. Это приводит к большему количеству перекрывающихся исследований и сокращению объёма знаний, поскольку учёные сходятся к одним и тем же решениям известных проблем вместо того, чтобы генерировать новые.

Как обсуждал Эванс в своей недавней статье в Science «После науки», эффективность ИИ рискует создать методологические монокультуры. Без разнообразных подходов наука рискует преждевременно сойтись на устоявшихся парадигмах вместо исследования по-настоящему новых направлений.

«Чтобы сохранить коллективное исследование в эпоху использования ИИ, — заключают авторы, — нам нужно заново представить системы ИИ, которые расширяют не только когнитивные способности, но и сенсорные и экспериментальные возможности, позволяя и стимулируя учёных искать, выбирать и собирать новые типы данных из ранее недоступных областей, а не просто оптимизировать анализ существующих данных».

Они утверждают, что эта способность — создавать, а не просто сжимать данные — будет необходима для того, чтобы ИИ поддерживал устойчивый научный прогресс.

Источник: University of Chicago