Eine aktuelle Nature-Umfrage, an der mehr als 1 600 Forscher weltweit teilgenommen haben, gibt Aufschluss über die wachsende Rolle der KI in Wissenschaft und Forschung.
Die Umfrage ergab, dass viele zwar optimistisch sind, was die potenziellen Vorteile der KI in der Wissenschaft angeht, dass aber auch die Besorgnis darüber wächst, wie die KI die Wissenschaftsbranche insgesamt verändert.
Die Studie Teilnehmer enthalten:
- Personen, die aktiv AI entwickeln oder erforschen (48%)
- Diejenigen, die KI-Tools für ihre Forschung nutzen, sie aber nicht entwickeln (30%)
- Diejenigen, die keine KI in ihrer wissenschaftlichen Arbeit verwenden (22%)
Der Aufstieg der KI in der wissenschaftlichen Forschung
Die Studie ergab, dass in den letzten zehn Jahren die Zahl der Forschungsarbeiten, die sich auf KI-Begriffe beziehen, deutlich zugenommen hat.
Datenanalyse und statistische Verfahren mit maschinellem Lernen (ML) sind zur Norm geworden.
Darüber hinaus wird generative KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), zur Generierung von Text, Bildern und Code für die wissenschaftliche Forschung eingesetzt.
Einige wichtige Statistiken über den Nutzen von KI in der Forschung:
- 66% der Forscher stellen fest, dass KI eine schnellere Datenverarbeitung ermöglicht
- 58% ist der Meinung, dass es bisher nicht durchführbare Berechnungen beschleunigt
- 55% halten es für eine kostengünstige und zeitsparende Lösung
Irene Kaplow, eine Computerbiologin an der Duke University, beschreibt: "KI hat es mir ermöglicht, Fortschritte bei der Beantwortung biologischer Fragen zu erzielen, die vorher nicht möglich waren."
Betrifft
Es gibt jedoch auch eine Kehrseite der Medaille. Die Forscher äußerten Bedenken über Folgendes:
- Verstärkte Abhängigkeit von der Mustererkennung ohne wirkliches Verständnis (69%)
- Potenzielle Beibehaltung von Vorurteilen oder Diskriminierung in den Ergebnissen (58%)
- Die Leichtigkeit, mit der betrügerische Aktivitäten durchgeführt werden können (55%)
- Die Gefahr von nicht wiederholbaren Forschungsergebnissen durch unvorsichtigen Einsatz von KI (53%)
Jeffrey Chuang, Experte für die Analyse von Krebsbildern am Jackson Laboratory, betonte: "Das Hauptproblem ist, dass die KI unsere bestehenden Standards für Beweis und Wahrheit in Frage stellt."
LLMs im Rampenlicht
LLMs, insbesondere ChatGPT, wurden oft als unschätzbare KI-Werkzeuge in der Wissenschaft angeführt. Allerdings standen diese Modelle auch ganz oben auf der Liste der KI-Werkzeuge.
Zu den Hauptsorgen gehörten:
- Verbreitung von Fehlinformationen (68%).
- Erleichtertes Plagiat (68%).
- Einführung von Fehlern in Forschungsdokumenten (66%).
Isabella Degen, Forscherin für künstliche Intelligenz in der Medizin an der Universität Bristol, kommentierte: "Es gibt eindeutig einen Missbrauch von großen Sprachmodellen. Wir wissen nicht genau, wo die Grenze zwischen gutem Gebrauch und Missbrauch liegt.
Darüber hinaus wurden der Besitz von KI-Tools und Rechenressourcen als Hindernisse für die moderne Forschung hervorgehoben. Grafikprozessoren sind außerordentlich kostspielig, und es ist für Forschungseinrichtungen schwierig, ihre leistungsstarken Modelle intern zu trainieren.
Garrett Morris, Chemiker an der University of Oxford, beschreibt: "Nur eine sehr kleine Anzahl von Einrichtungen auf der Welt hat die Fähigkeit, sehr große Modelle zu trainieren. Diese Einschränkung schränkt die Fähigkeit der Wissenschaft ein, Entdeckungen zu machen.
Insgesamt glauben die meisten Forscher, dass die KI eine unumkehrbare Kraft in der Wissenschaft ist.
Yury Popov, ein Spezialist für Lebererkrankungen am Beth Israel Deaconess Medical Center, kam zu dem Schluss: "KI ist ein Umbruch. Wir müssen uns jetzt darauf konzentrieren, wie wir sicherstellen können, dass sie mehr Nutzen als Probleme bringt".
