{"id":11908,"date":"2024-05-02T18:41:38","date_gmt":"2024-05-02T18:41:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11908"},"modified":"2024-05-04T17:24:35","modified_gmt":"2024-05-04T17:24:35","slug":"princeton-led-team-warns-that-machine-learning-brings-peril-to-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/05\/princeton-led-team-warns-that-machine-learning-brings-peril-to-science\/","title":{"rendered":"Ein Team unter Leitung von Princeton schl\u00e4gt Alarm: KI birgt Risiken f\u00fcr wissenschaftliche Integrit\u00e4t"},"content":{"rendered":"

Die k\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die wissenschaftliche Forschung, aber ohne angemessene Anleitung kann sie mehr schaden als nutzen.<\/strong><\/p>\n

Das ist die pointierte Schlussfolgerung einer <\/span>neues Papier<\/span><\/a> ver\u00f6ffentlicht in Science Advances von einem interdisziplin\u00e4ren Team von 19 Forschern unter der Leitung der Informatiker Arvind Narayanan und Sayash Kapoor von der Princeton University.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das Team argumentiert, dass der Missbrauch des maschinellen Lernens in allen wissenschaftlichen Disziplinen zu einer Krise der Reproduzierbarkeit f\u00fchrt, die die Grundlagen der Wissenschaft zu untergraben droht.<\/span><\/p>\n

\"Wenn wir von den traditionellen statistischen Methoden zu den Methoden des maschinellen Lernens \u00fcbergehen, gibt es viel mehr M\u00f6glichkeiten, sich selbst ins Bein zu schie\u00dfen\". <\/span>sagte Narayanan<\/span><\/a>, der das Zentrum f\u00fcr Informationstechnologiepolitik in Princeton leitet.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Wenn wir nicht eingreifen, um unsere wissenschaftlichen Standards und Berichterstattungsstandards zu verbessern, wenn es um die auf maschinellem Lernen basierende Wissenschaft geht, riskieren wir, dass nicht nur eine Disziplin, sondern viele verschiedene wissenschaftliche Disziplinen diese Krisen nacheinander wiederentdecken.\"<\/span><\/p>\n

Nach Ansicht der Autoren besteht das Problem darin, dass das maschinelle Lernen in fast allen wissenschaftlichen Bereichen rasch Einzug gehalten hat, oft ohne klare Standards, die die Integrit\u00e4t und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse gew\u00e4hrleisten. <\/span><\/p>\n

Sie betonen, dass t<\/span>Es wurden bereits Tausende von Arbeiten ver\u00f6ffentlicht, in denen mangelhafte Methoden des maschinellen Lernens verwendet wurden.<\/span><\/p>\n

Doch das Team unter Leitung von Princeton sagt, dass noch Zeit ist, diese drohende Krise zu vermeiden. Sie haben eine einfache Checkliste mit bew\u00e4hrten Praktiken vorgelegt, die, wenn sie allgemein angenommen werden, die Zuverl\u00e4ssigkeit des maschinellen Lernens in der Wissenschaft gew\u00e4hrleisten k\u00f6nnten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Checkliste mit der Bezeichnung REFORMS (Recommendations for Machine-learning-based Science) besteht aus 32 Fragen zu acht Schl\u00fcsselbereichen:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Ziele der Studie<\/b>: Geben Sie klar die wissenschaftliche Behauptung an, die Sie aufstellen, und wie das maschinelle Lernen zu deren Untermauerung eingesetzt werden soll. Begr\u00fcnden Sie die Wahl des maschinellen Lernens gegen\u00fcber traditionellen statistischen Methoden.<\/span><\/li>\n
  2. Rechnerische Reproduzierbarkeit<\/b>: Stellen Sie den Code, die Daten, die Spezifikationen f\u00fcr die Computerumgebung, die Dokumentation und ein Reproduktionsskript zur Verf\u00fcgung, damit andere die Ergebnisse der Studie unabh\u00e4ngig reproduzieren k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n
  3. Qualit\u00e4t der Daten<\/b>: Dokumentieren Sie die Datenquellen, den Stichprobenrahmen, die Ergebnisvariablen, den Stichprobenumfang und den Umfang der fehlenden Daten. Begr\u00fcnden Sie, dass der Datensatz f\u00fcr die wissenschaftliche Fragestellung geeignet und repr\u00e4sentativ ist.<\/span><\/li>\n
  4. Vorverarbeitung der Daten<\/b>: Geben Sie an, wie die Daten bereinigt, umgewandelt und in Trainings- und Tests\u00e4tze aufgeteilt wurden. Geben Sie eine Begr\u00fcndung f\u00fcr alle Daten, die ausgeschlossen wurden.<\/span><\/li>\n
  5. Modellierung<\/b>: Beschreiben und begr\u00fcnden Sie alle getesteten Modelle, die Methode zur Auswahl des\/der endg\u00fcltigen Modells\/Modelle und das Verfahren zur Abstimmung der Hyperparameter. Vergleichen Sie die Leistung mit den entsprechenden Baselines.<\/span><\/li>\n
  6. Datenverluste<\/b>: Vergewissern Sie sich, dass der Modellierungsprozess nicht versehentlich Informationen aus den Testdaten verwendet hat und dass die eingegebenen Merkmale das Ergebnis nicht verf\u00e4lschen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    \"Dies ist ein systematisches Problem mit systematischen L\u00f6sungen\", erkl\u00e4rt Kapoor. <\/span><\/p>\n

    Die Kosten eines Fehlers sind jedoch<\/span> k\u00f6nnten immens sein. Fehlerhafte Wissenschaft k\u00f6nnte vielversprechende Forschung zunichte machen, Forscher entmutigen und das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit in die Wissenschaft untergraben.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Fr\u00fchere Forschungsarbeiten, wie z. B. <\/span>Die gro\u00df angelegte Umfrage der Natur<\/span><\/a> von Akademikern \u00fcber generative KI in der Wissenschaft zeigte, dass eine tiefere und fortschreitende Integration von KI in wissenschaftliche Arbeitsabl\u00e4ufe unvermeidlich ist. <\/span><\/p>\n

    Die Teilnehmer hoben zahlreiche Vorteile hervor: 66% merkten an, dass KI eine schnellere Datenverarbeitung erm\u00f6glicht, 58% glaubten, dass sie die Berechnungen verbessert, und 55% sagten, dass sie Zeit und Geld spart.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Allerdings waren 53% der Meinung, dass die Ergebnisse nicht reproduzierbar sein k\u00f6nnten, 58% bef\u00fcrchteten eine Verzerrung, und 55% glaubten, dass KI betr\u00fcgerische Forschung erm\u00f6glichen k\u00f6nnte.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Wir haben Beweise daf\u00fcr beobachtet, als Forscher <\/span>ver\u00f6ffentlichte einen Artikel<\/span><\/a> mit unsinnigen KI-generierten Diagrammen in der Zeitschrift Frontiers - eine Ratte mit riesigen Hoden, nicht weniger. Komisch, aber es zeigte, dass die Peer Review nicht einmal die offensichtlichsten Anwendungen von KI erfasst.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Letztlich ist die KI wie jedes Werkzeug nur so sicher und effektiv wie der Mensch, der dahinter steht. Ein unvorsichtiger Einsatz, auch wenn er nicht beabsichtigt ist, kann die Wissenschaft in die Irre f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

    Die neuen Leitlinien zielen darauf ab, \"ehrliche Leute ehrlich zu halten\", wie Narayanan es ausdr\u00fcckte. <\/span><\/p>\n

    Eine weit verbreitete Annahme durch Forscher, Gutachter und Zeitschriften k\u00f6nnte einen neuen Standard f\u00fcr wissenschaftliche Integrit\u00e4t im Zeitalter der KI setzen.<\/span><\/p>\n

    Es wird jedoch schwierig sein, einen Konsens zu finden, zumal die Krise der Reproduzierbarkeit bereits unter dem Radar fliegt.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die k\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die wissenschaftliche Forschung, doch ohne angemessene Anleitung k\u00f6nnte sie mehr schaden als nutzen. Zu diesem Schluss kommt ein interdisziplin\u00e4res Team von 19 Forschern unter der Leitung der Informatiker Arvind Narayanan und Sayash Kapoor von der Princeton University in einem neuen Artikel, der in Science Advances ver\u00f6ffentlicht wurde. Das Team argumentiert, dass der Missbrauch des maschinellen Lernens in allen wissenschaftlichen Disziplinen zu einer Krise der Reproduzierbarkeit f\u00fchrt, die die Grundlagen der Wissenschaft zu untergraben droht. \"Wenn wir von traditionellen statistischen Methoden zu Methoden des maschinellen Lernens \u00fcbergehen, gibt es viel mehr M\u00f6glichkeiten, sich selbst ins Bein zu schie\u00dfen\", sagte Narayanan, der<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":11910,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[105,135],"class_list":["post-11908","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-machine-learning","tag-science"],"yoast_head":"\nPrinceton-led team sounds the alarm: AI poses risks to scientific integrity | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/05\/princeton-led-team-warns-that-machine-learning-brings-peril-to-science\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Princeton-led team sounds the alarm: AI poses risks to scientific integrity | DailyAI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"AI is transforming scientific research, but without proper guidance, it may do more harm than good. 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