השימוש בAI במדע מציע פוטנציאל עצום לקידום המחקר, אך הוא מהווה גם את האתגרים המשלווים לו. בעוד שחלק מהאנשים עיינו בAI ככלי לייצר סיכומי מחקר מעמיקים ולהציע היפותזות חדשות, יש חששות על נושאים אתיים, רמאות וגידוך הקשורים למודלי AI.
בעיה לחצות היא פרסום אקדמי לא תקני. בעוד שחלק מהמגזינים מאפשרים לחוקרים להשתמש במודלי שפה (LLMs) לסייע בכתיבת מאמרים, לא כולם שקופים לגבי זה. גיומ קבנאק, מדען מחשב, גילה מספר רב של מאמרים המכילים ביטויים כמו "החלפת תגובה", ממצה על השימוש בLLMs מבלום הודאה תקנית. זה גורם לשאלות על תיחום הבעיה הזו.
ב-2022, כאשר גישה ל-LLMs הוגבלה, מספר המקרים של אמיפיות מחקר שנחקרו על ידי טיילור ופרנסיס, מוציאים לאור מדעיים משמעותי, גדל באופן משמעותי. זה מרמז על קורלצית פוטנציאל בין השימוש לרעה בLLMs לפרסום אקדמי לא תקני. סינונימים וביטויים לא רגילים עשויים להופיע כסמן אדום, המלכה לתוכן שנוצר באמצעות AI הנחבא כעבודה של בני האדם.
גם חוקרים ישרים נתקלים באתגרים בזמן שעובדים עם מידע שנטשטש על ידי AI. חקירה שנערכה על ידי רוברט ווסט וצוותו חשפה כי מעל שליש מהתגובות שקיבלו מעובדים מרחוק ב- Mechanical Turk, פלטפורמת crowdsourcing גרמה עם עזרת chatbots. זה גורם לסכנה לאיכות ולאמינות של תוצאות המחקר כאשר תגובות מעובדים מתקבלות ממכונות במקום אנשים אמיתיים.
זה לא רק טקסט שיכול להיות מזויף; תמונות יכולות גם להיות מזויפות בעזרת AI. ביולוגית-מיקרוביולוגיסט אליזבת ביק גילתה מספר מאמרים מדעיים עם תמונות זהות, בנושאות ליצור באופן מלאכותי לתמוך במסקנות ספציפיות. זיהוי תוכן שנוצר על ידי AI, בין אם בטקסט או בתמונות, נותר אתגר. סימני מים, ניסיוני לזהות תוכן שנוצר באמצעות מכונה, הוכחו קלים להזדמנות.
מודלי AI המשמשים בגילוי מדעי עשויים להתמודד עם אתגרים בשמר על ההתפתחות בעניינים ששוטפים. מאחר ורוב המידע של אימון למודלים אלו מבוסס על מידע ישן יותר, הם עשויים ללכת לאחור בידע העדכני בענפים החדים עם המחקר. כך עשוי להגביל את היעילות שלהם ולהפריע לקידום המדע.
אחרי שAI ממשיכה לצור את נוף המדע, חיובי לטפל בבעיות אלו כדי להבטיח את האינטגרציה והאמימות של המחקר. קווים מנחים יותר לשימוש בAI בפרסומים אקדמיים, שיטות זיהוי טובות יותר עבור תוכן שנוצר באמצעות מכונה, ובדיקה מתמדה של פלטפורמות ההמונים הן כל צעד מהתקן הנדרש כדי לשמור על האורבנות המדעית שבה נסמכת החברה.
שאלות נפוצות
האם ניתן להשתמש בAI באופן לא אתי במחקר מדעי?
כן, קיימים מקרים של שימוש לא אתי בAI במחקר מדעי. זה כולל אמיפיות אקדמית, רמאות ושימוש בתוכן שנוצר על ידי AI ללא הודאה תקנית. קווים מנחים קשים ושקיפות הם נחוצים כדי לטפל בבעיות אלו.
כיצד ניתן לזהות תוכן שנוצר על ידי AI?
ניכרת לאין דרך חכמה לזהות תוכן שנוצר על ידי מכונה, בין אם זה טקסט או תמונות. חוקרים מחקרים שיטות שונות, כמו סימני מים, אך הן הוכחו קלות לזיוף. פיתוח שיטות זיהוי מורכבות יותר הוא אתגר מחקר.
אילו אתגרים נתקלים מודלי הAI בגילוי מדעי?
אחד האתגרים הוא התלות במידע הבסיסי שעשוי להתעדף בתחומים בהירים המתפתחים מהר. זה עשוי למצום את יכולתם של מודלי AI לעקוב אחר המחקר החדיש. שימור יתרון הAI אל מול הצורך במידע מעודכן היא חיונית להתקדמות מדעית.
משק הAI רכיש בקדם וצפוי להמשיך לגדול בשנים הקרובות. לפי תחזיות שוק, צפוים צפויים של בשוק הAI צפוים להגיע לערך של 190.61 מיליארד דולר עד 2025, עם צמיחה שנתית ממוצג ממות 36.62% מ-2019 עד 2025. הצמיחה הזו מובילה על ידי יישום מוגבר של טכנולוגיות AI על פני תחומים שונים, כולל בתחומי הבריאות, הפיננסים, המזון והיצרנות.
בעניין המחקר המדעי, AI מחזיק פוטנציאל עצום עבור קידום הידע ולתת ביד גילויים. הכלים המופעלים על ידי AI יכולים לסייע לחוקרים בניתוח מסדי נתונים גדולים, זיהוי דפוסים וייצור הבהרות שאינן נראות לחוקרים האנושיים לבד. הדבר יכול להוביל לתהליכי מחקר יעילים ולגילוי חוכמתות חדשות.
אך, לצד יתרונותיו הפוטנציאליים, AI במדע נתקל גם במספר גורמים מאתגרים. נגישות הכיבושות את שימוש במודלי AI במחקר גרמה לחששות. אחד הדאגות המרכזיים הוא אמיפיות אקדמית, שבה מדענים יכול להשתמש בתוכן שנוצר על ידי AI ללא הודאה תקנית. הדבר מעלה שאלות על תוקפו ושקיפותו של המחקר.
אתגר נוסף הוא אמימות הנתונים שנוצרים על ידי AI. מחקרים מצאו מקרים בהם תגובות מפלטפורמות crowdsourcing, כמו Mechanical Turk, נוצרו על ידי צ'וטבוטים במקום אנשים אמיתים. זה גורם לסיכנה על איכותו וחוקיותו של ממצאי המחקר.
השימוש בתמונות בעזרת AI גם גורם לאתגרים. מדענים גילו מאמרים מדעיים עם תמונות זהות, שחשדוי נוצרו באופן מלאכותי על מנת לתמוך במסקנות ספציפיות. לזהות תוכן שנוצר על ידי AI, בין אם בטקסט או בתמונות, נותר אתגר, מתוקנות מים, ניסיון לזהות תוכן שנוצר באמצעות מכונה, הוכחו כקל להזדמנות.
בנוסף, מודלי AI המשמשים בגילוי מדעי נתקלים באתגר של שמירה על בק עם ענויים ששוטפים. מאחר ואלו מודלי האימון למשך הזמן המאוחר במידע קיים, יכולותיהם להישאר עדכניים עם המחקר ה
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es