Um inquérito recente da Nature, que envolveu mais de 1600 investigadores de todo o mundo, lançou luz sobre o papel crescente da IA na ciência e na investigação.
O inquérito revelou que, embora muitos estejam optimistas quanto aos potenciais benefícios da IA na ciência, existe uma preocupação crescente quanto à forma como a IA está a mudar a indústria científica no seu conjunto.
O estudo participantes incluídos:
- As pessoas que desenvolvem ou estudam ativamente a IA (48%)
- Aqueles que utilizam ferramentas de IA para a sua investigação mas não as desenvolvem (30%)
- As pessoas que não utilizam a IA nas suas actividades científicas (22%)
A ascensão da IA na investigação científica
O estudo concluiu que, ao longo da última década, se registou um aumento notável de artigos de investigação que fazem referência a termos de IA.
A análise de dados e as técnicas estatísticas que utilizam a aprendizagem automática (ML) tornaram-se a norma.
Além disso, a IA generativa, em particular os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), está a ser utilizada para gerar texto, imagens e código para investigação científica.
Algumas estatísticas importantes sobre os benefícios da IA na investigação:
- 66% dos investigadores referem que a IA permite um processamento de dados mais rápido
- 58% considera que acelera os cálculos anteriormente inviáveis
- 55% considera que se trata de uma solução económica e que poupa tempo
Irene Kaplow, bióloga computacional da Universidade de Duke, descreveu: "A IA permitiu-me progredir na resposta a questões biológicas onde anteriormente não era possível progredir".
Preocupações
No entanto, há um outro lado da moeda. Os investigadores manifestaram preocupação com o seguinte:
- Aumento da dependência do reconhecimento de padrões sem uma verdadeira compreensão (69%)
- Potencialmente perpetuando preconceitos ou discriminação nos resultados (58%)
- A facilidade com que podem ser realizadas actividades fraudulentas (55%)
- A possibilidade de resultados de investigação irrepetíveis devido à utilização descuidada da IA (53%)
Jeffrey Chuang, especialista em análise de imagens de cancro no Laboratório Jackson, salientou: "O principal problema é que a IA está a desafiar os nossos padrões existentes de prova e verdade".
LLMs em destaque
Os LLM, em particular os ChatGPT, foram frequentemente citados como ferramentas de IA de valor inestimável na ciência. No entanto, estes modelos estavam também no topo da lista de ferramentas de IA preocupantes.
As principais preocupações incluíam:
- Proliferação da desinformação (68%).
- Plágio facilitado (68%).
- Introdução de erros em documentos de investigação (66%).
Isabella Degen, investigadora de IA em medicina na Universidade de Bristol, comentou: "Há claramente uma utilização incorrecta de grandes modelos linguísticos. Não sabemos bem onde fica a fronteira entre a boa utilização e a má utilização".
Além disso, a propriedade das ferramentas de IA e os recursos informáticos foram apontados como obstáculos à investigação moderna. As GPUs são excecionalmente dispendiosas e é difícil para as instituições de investigação treinarem internamente os seus poderosos modelos.
Como descreveu Garrett Morris, um químico da Universidade de Oxford, "apenas um número muito reduzido de entidades no planeta tem capacidade para treinar modelos de grande dimensão. Este constrangimento está a limitar a capacidade da ciência para fazer descobertas".
De um modo geral, a maioria dos investigadores acredita que a IA é uma força irreversível na ciência.
Como concluiu Yury Popov, especialista em doenças hepáticas do Beth Israel Deaconess Medical Center, "a IA é transformadora. Temos de nos concentrar agora em como garantir que traz mais benefícios do que problemas".
