Una recente indagine di Nature, che ha coinvolto più di 1.600 ricercatori a livello mondiale, ha fatto luce sul ruolo crescente dell'IA nella scienza e nella ricerca.
L'indagine ha rivelato che, mentre molti sono ottimisti sui potenziali benefici dell'IA nella scienza, cresce la preoccupazione su come l'IA stia cambiando l'industria scientifica nel suo complesso.
Il studio tra i partecipanti ci sono:
- Coloro che sviluppano o studiano attivamente l'IA (48%)
- Coloro che utilizzano strumenti di IA per la loro ricerca ma non li sviluppano (30%)
- Coloro che non utilizzano l'IA nelle loro attività scientifiche (22%)
L'ascesa dell'IA nella ricerca scientifica
Lo studio ha rilevato che negli ultimi dieci anni c'è stato un notevole aumento dei documenti di ricerca che fanno riferimento a termini di IA.
L'analisi dei dati e le tecniche statistiche che utilizzano l'apprendimento automatico (ML) sono diventate la norma.
Inoltre, l'IA generativa, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), viene utilizzata per generare testo, immagini e codice per la ricerca scientifica.
Alcune statistiche chiave sui vantaggi dell'IA nella ricerca:
- 66% dei ricercatori notano che l'IA consente un'elaborazione più rapida dei dati
- 58% ritengono che acceleri i calcoli precedentemente non realizzabili
- 55% ritiene che si tratti di una soluzione economica e di risparmio di tempo.
Irene Kaplow, biologa computazionale presso la Duke University, ha dichiarato: "L'intelligenza artificiale mi ha permesso di fare progressi nel rispondere a domande biologiche che prima non erano possibili".
Preoccupazioni
Tuttavia, c'è un rovescio della medaglia. I ricercatori hanno espresso preoccupazione per quanto segue:
- Maggiore dipendenza dal riconoscimento dei modelli senza una vera comprensione (69%)
- Potenziale perpetuazione di pregiudizi o discriminazioni nei risultati (58%)
- La facilità con cui possono essere condotte attività fraudolente (55%)
- La possibilità di risultati di ricerca irripetibili a causa di un utilizzo incauto dell'IA (53%)
Jeffrey Chuang, esperto di analisi delle immagini del cancro presso il Jackson Laboratory, ha sottolineato: "Il problema principale è che l'IA sta sfidando i nostri standard esistenti per la prova e la verità".
LLM sotto i riflettori
I LLM, in particolare i ChatGPT, sono stati spesso citati come preziosi strumenti di IA nella scienza. Tuttavia, questi modelli erano anche in cima alla lista degli strumenti di IA che interessano.
Tra le principali preoccupazioni vi sono:
- Proliferazione della disinformazione (68%).
- Plagio facilitato (68%).
- Introduzione di errori nei documenti di ricerca (66%).
Isabella Degen, ricercatrice di AI in medicina presso l'Università di Bristol, ha commentato: "È evidente che i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono utilizzati in modo improprio. Non capiamo bene quale sia il confine tra il buon uso e l'abuso".
Inoltre, la proprietà degli strumenti di IA e le risorse di calcolo sono state evidenziate come barriere alla ricerca moderna. Le GPU sono eccezionalmente costose ed è difficile per gli istituti di ricerca addestrare i loro potenti modelli internamente.
Come ha descritto Garrett Morris, chimico dell'Università di Oxford, "solo un numero molto ristretto di entità sul pianeta ha le capacità di addestrare modelli molto grandi. Questo vincolo limita la capacità della scienza di fare scoperte".
Nel complesso, la maggior parte dei ricercatori ritiene che l'IA sia una forza irreversibile nella scienza.
Come ha concluso Yury Popov, specialista in malattie del fegato presso il Beth Israel Deaconess Medical Center, "l'IA è trasformativa. Ora dobbiamo concentrarci su come fare in modo che porti più benefici che problemi".
