Исследования в области науки и технологий все чаще полагаются на средства искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в проектах. Однако два выдающихся ученых, доктор Лиза Мессери из Университета Йель и доктор Молли Крокетт из Принстонского университета, предостерегают от соблазна делегировать задания исключительно алгоритмам. В своей недавней научной статье, опубликованной в Nature, они утверждают, что чрезмерное доверие к ИИ может привести к фазе научного поиска, в результате которой производится больше, но действительно меньше понимается.
Через тщательный анализ опубликованных статей, манускриптов, конференционных материалов и книг, Мессери и Крокетт выявили несколько «иллюзий», которые могут ввести исследователей в заблуждение, заставив непомерно доверять помощи ИИ в научных исследованиях. Эти иллюзии, как было подмечено в Nature, включают:
— Иллюзия объяснительной глубины: Полагаться на ИИ или другого человека для получения знаний может создать ложное убеждение, что наше понимание гораздо глубже, чем это на самом деле.
— Иллюзия исследовательской широты: Системы ИИ могут ненароком исказить исследование, отдавая предпочтение темам, которые легко проверяются алгоритмами, что потенциально приводит к игнорированию тех, которые требуют физического представления.
— Иллюзия объективности: Исследователи могут неправильно воспринимать системы ИИ как обладающие всеми возможными точками зрения или лишенные любой позиции. Однако эти инструменты отражают только точки зрения, присутствующие в данных, на которых они были обучены, включая любые предвзятости.
По мнению Мессери и Крокетт, эти иллюзии возникают из недоразумений ученых или идеализированных представлений о том, что может достичь ИИ. Они выделяют три общих взгляда:
— ИИ как оракул: Исследователи могут считать ИИ способным исчерпывающе рассматривать научную литературу и понимать ее содержание. Это может заставить их доверять инструментам более обширному обзору статей, чем людям.
— ИИ как арбитр: Автоматизированные системы могут восприниматься как более объективные, чем люди, что делает их предпочтительными для разрешения разногласий. Однако инструменты ИИ могут также проявлять предвзятости или отдавать предпочтение определенным точкам зрения.
— ИИ как количество: Убеждение в том, что ИИ превосходит человеческие ограничения в анализе сложных наборов данных, может привести исследователей к полной зависимости от ИИ для количественного анализа.
Редакторы Nature подчеркивают, что научное сообщество должно рассматривать использование ИИ не как неизбежное решение, а скорее как обдуманный выбор с сопутствующими рисками и выгодами, которые требуют тщательного внимания.
source : nature.com
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
The source of the article is from the blog bitperfect.pe