En nylig Nature-undersøkelse som involverte mer enn 1600 forskere verden over, kastet lys over AIs økende rolle i vitenskap og forskning.
Undersøkelsen avdekket at selv om mange er optimistiske med tanke på de potensielle fordelene med kunstig intelligens i vitenskapen, er det en økende bekymring for hvordan kunstig intelligens vil endre forskningsbransjen som helhet.
Den studie deltakerne inkludert:
- De som aktivt utvikler eller studerer AI (48%)
- De som bruker AI-verktøy i forskningen sin, men ikke utvikler dem (30%)
- De som ikke bruker AI i sin vitenskapelige virksomhet (22%)
Fremveksten av kunstig intelligens i vitenskapelig forskning
Studien viste at det i løpet av det siste tiåret har vært en merkbar økning i forskningsartikler som refererer til AI-begreper.
Dataanalyse og statistiske teknikker ved hjelp av maskinlæring (ML) har blitt normen.
I tillegg brukes generativ kunstig intelligens, særlig store språkmodeller (LLM-er), til å generere tekst, bilder og kode for vitenskapelig forskning.
Noen nøkkeltall om fordelene med kunstig intelligens i forskning:
- 66% av forskerne mener at AI muliggjør raskere databehandling
- 58% mener det fremskynder beregninger som tidligere var umulige å gjennomføre
- 55% mener det er en kostnadseffektiv og tidsbesparende løsning
Irene Kaplow, en beregningsbiolog ved Duke University, beskriver det slik: "KI har gjort det mulig for meg å gjøre fremskritt når det gjelder å besvare biologiske spørsmål der det tidligere var umulig å gjøre fremskritt."
Bekymringer
Det finnes imidlertid en bakside av medaljen. Forskerne uttrykte bekymring for følgende:
- Økt avhengighet av mønstergjenkjenning uten reell forståelse (69%)
- Potensielt opprettholdende skjevheter eller diskriminering i resultatene (58%)
- Hvor lett det er å utføre bedragerske aktiviteter (55%)
- Sjansen for uopprettelige forskningsresultater på grunn av uforsiktig bruk av AI (53%)
Jeffrey Chuang, ekspert på bildeanalyse av kreft ved Jackson Laboratory, understreket: "Hovedproblemet er at kunstig intelligens utfordrer våre eksisterende standarder for bevis og sannhet."
LLM-er i søkelyset
LLM-er, særlig ChatGPT, ble ofte nevnt som uvurderlige AI-verktøy i vitenskapen. Men disse modellene sto også øverst på listen over AI-verktøy.
De største bekymringene var blant annet
- Spredning av feilinformasjon (68%).
- Tilrettelagt plagiering (68%).
- Innføring av feil i forskningsdokumenter (66%).
Isabella Degen, som forsker på kunstig intelligens i medisin ved University of Bristol, kommenterte: "Det er helt klart misbruk av store språkmodeller. Vi forstår ikke helt hvor grensen mellom god bruk og misbruk går."
Videre ble eierskap til AI-verktøy og databehandlingsressurser fremhevet som barrierer for moderne forskning. GPU-er er svært kostbare, og det er vanskelig for forskningsinstitusjoner å trene opp de kraftige modellene sine internt.
Som Garrett Morris, kjemiker ved University of Oxford, beskrev det: "Det er bare et svært lite antall enheter på planeten som har kapasitet til å trene opp de svært store modellene. Denne begrensningen begrenser vitenskapens evne til å gjøre oppdagelser."
De fleste forskere mener at kunstig intelligens er en irreversibel kraft i vitenskapen.
Yury Popov, spesialist på leversykdommer ved Beth Israel Deaconess Medical Center, konkluderte med følgende: "AI er transformativ. Nå må vi fokusere på hvordan vi kan sørge for at den gir flere fordeler enn problemer."
