Az AI-nak a tudományban való alkalmazása hatalmas lehetőséget kínál a kutatás előre vivésére, de egyben számos kihívással is jár. Míg némelyek elképzelik az AI-t egy eszközként, amely segítségével áttekintő kutatási összefoglalókat lehet készíteni és új hipotéziseket lehet felvetni, aggodalmak merülnek fel az etikai kérdésekkel, a csalással és azzal kapcsolatban, hogy az AI modellekkel járó elfogultságok.
Egy súlyos probléma az akadémiai hanyagság. Míg néhány folyóirat engedi a kutatóknak, hogy nyelvi modelleket (LLM-ket) használjanak a tanulmányok írásakor, nem mindenki átlátható ezzel kapcsolatban. Guillaume Cabanac, egy számítástechnikus, felfedezte, hogy számos tanulmány tartalmaz olyan kifejezéseket, mint például „visszajátszik válasz”, ami a LLM-ek használatára utal megfelelő elismerés nélkül. Ez felveti a probléma mértékével kapcsolatos kérdéseket.
2022-ben, amikor a LLM-ek hozzáférése korlátozásra került, a Taylor and Francis nevű, egyik vezető tudományos kiadó által vizsgált kutatási integritási esetek száma jelentősen növekedett. Ez arra utal, hogy lehetséges kapcsolat áll fenn a LLM-ek visszaélésszerű használata és az akadémiai hanyagság között. A szokatlan szinonimák és kifejezések figyelmeztető jel lehetnek, amelyek AI által létrehozott tartalmat takarnak emberi szerző művének álcázásával.
Még az őszinte kutatók is szembesülnek kihívásokkal, amikor az AI által szennyezett adatokkal dolgoznak. Robert West és csapata által végzett tanulmány kimutatta, hogy a Mechanical Turk nevű tömeges beszerzési platformon dolgozó távoli munkavállalók több mint egy harmada chatbotok segítségével generált válaszokat adott. Ez aggodalmakat vet fel a kutatás minősége és megbízhatósága miatt, amikor a válaszok gépek helyett valódi emberektől érkeznek.
Nem csak a szöveg manipulálható; a képek is megmódosíthatók az AI segítségével. Elisabeth Bik mikrobiológus felfedezett számos tudományos tanulmányt azonos képekkel, amelyeket gyaníthatóan mesterségesen állítottak elő a konkrét következtetések támogatására. Az AI által generált tartalom, legyen az szöveg vagy kép, valódi vagy hamisra mutatása továbbra is kihívás. A vízjelek, amelyekkel az AI által generált tartalmat lehetne azonosítani, könnyen hamisíthatók.
Az AI modellek, melyeket tudományos felfedezésben használnak, kihívásokkal szembesülnek a gyorsan változó területeken történő lépéstartásban. Mivel ezeknek a modelleknek a képzési adata nagyrészt régebbi információkra épül, lehet, hogy nehézségekbe ütköznek az aktuális kutatások legfrissebb fejlesztéseivel való lépést tartásban. Ez korlátozhatja hatékonyságukat és a tudományos fejlődést.
Ahogy az AI továbbra is alakítja a tudományos környezetet, kulcsfontosságú az előttünk álló kihívások kezelése annak érdekében, hogy biztosítsuk a kutatás integritását és megbízhatóságát. Szigorúbb iránymutatások az AI használatára az akadémiai kiadványokban, jobb detektálási módszerek a gépi generált tartalomra és a tömeges beszerzési platformok folyamatos felügyelete mind lényeges lépések a társadalom által elvárt tudományos szigor fenntartása felé.
Gyakran Ismételt Kérdések
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx