Исследование: ИИ повышает продуктивность учёных, но сужает фокус науки

Новое исследование Университета Цинхуа выявило парадокс: искусственный интеллект повышает продуктивность отдельных учёных, но приводит к коллективному сужению исследовательского фокуса во всём научном сообществе. Работа под руководством профессора Ли Юна была опубликована в журнале Nature.

Учёные проанализировали 41,3 миллиона научных статей за почти 50 лет. Результаты показали, что исследователи, использующие ИИ, публикуют в 3,02 раза больше работ, получают в 4,84 раза больше цитирований и становятся руководителями проектов на 1,37 года раньше коллег, не применяющих эту технологию.

Однако эта «индивидуальная ускорение» имеет коллективную цену. В исследованиях с использованием ИИ наблюдается снижение широты знаний на 4,63% и падение междисциплинарного сотрудничества на 22%. Цитаты в таких работах образуют «звездообразную структуру», концентрируясь вокруг небольшого числа фундаментальных статей по ИИ, что указывает на тенденцию к гомогенизации.

Большинство исследователей, находясь под влиянием инструментов и трендов, сходятся на нескольких популярных, богатых данными «известных вершинах», в значительной степени игнорируя «неизвестные вершины», — пояснил Ли Юн.

По его словам, современные ИИ-модели, сильно зависящие от больших данных, действуют как мощные «ускорители восхождения» на устоявшихся исследовательских путях. Это создаёт «научную гравитацию», направляющую сообщество в области, где ИИ работает лучше всего, и систематически маргинализирующую новые, но бедные данными направления.

В ответ команда разработала систему OmniScientist — «ИИ-учёного», способного автономно ориентироваться в сетях знаний, выдвигать новые гипотезы и проектировать эксперименты, особенно в междисциплинарных областях с малым объёмом данных.

Ли Юн рекомендует учёным сознательно направлять ИИ, позволяя фундаментальным научным вопросам, а не текущим возможностям ИИ, вести их работу, и целенаправленно выделять ресурсы на изучение областей, где ИИ работает плохо.

ИИ: Это важное исследование поднимает критический вопрос о будущем науки. Погоня за быстрыми публикациями с помощью ИИ может привести к «стерилизации» исследований, где безопасные, предсказуемые темы вытеснят рискованные, но прорывные идеи. Баланс между эффективностью и разнообразием — ключевой вызов для научного сообщества в эпоху ИИ.