Dirbtinio intelekto naudojimas moksle
Dirbtinis intelektas (DI) mokslo srityje kelia nemažai diskusijų. Naujausias žurnalo „Nature” atliktas tyrimas, kuriame dalyvavo daugiau nei 1900 mokslininkų iš 75 šalių, atskleidė įdomų paradoksą. Nors mokslininkai dažnai skeptiškai vertina DI, jie vis tiek bijo atsilikti, jei jo nenaudos.
Neigiamas požiūris ir baimė atsilikti
Apklausa parodė, kad beveik pusė respondentų (48%) į DI žiūri neigiamai, o tik 30% – teigiamai. Net 63% mano, kad didelių kalbinių modelių rizika analizuojant duomenis ir mokslinę literatūrą viršija naudą. Nepaisant to, apie 60% mokslininkų pripažino, kad nenaudojant tokių įrankių, kyla pavojus atsilikti nuo kolegų.
Pasyvus spaudimas ir įrankių pasirinkimas
„Pasyvus spaudimas” – taip šią situaciją apibūdina Aleksandras Gibsonas, Kvinslendo technologijos universiteto doktorantas. Jis pats naudojo kalbinį modelį duomenims iš PDF straipsnių gauti. Nors tai buvo greičiau, tačiau modelis padarė klaidų, dėl kurių darbo kokybė nepagerėjo. Mokslininkai labiau pasitiki siauresniais modeliais, pritaikytais konkrečioms užduotims, nei universaliais pokalbių robotais, tokiais kaip ChatGPT.
Kritikos stoka ir pavyzdžiai
Viena iš didesnių problemų – mokslininkų kritikos stoka. Karnegi Melono universiteto kompiuterinės biologijos specialistė Irina Kėplou pabrėžia, kad kolegos dažnai naudoja įrankius, neįsigilinę į jų ribas. Pavyzdžiui, DeepMind sukurtas modelis AlphaGenome, mokytas tik su žmogaus ir pelės duomenimis, naudojamas ir kitiems organizmams, nors jo veiksmingumas ten yra mažesnis.
Baigiamasis žodis
Akivaizdu, kad pagrindinis DI variklis moksle šiuo metu yra ne tiek meilė technologijoms, kiek baimė atsilikti nuo kitų.
