يتمتع الذكاء الاصطناعي في المجال العلمي بإمكانات هائلة لدفع البحث للأمام، لكنه يأتي أيضًا مع نصيبه العادل من التحديات. بينما يرى البعض الذكاء الاصطناعي كأداة لتوليد ملخصات بحثية مفيدة واقتراح فرضيات جديدة، هناك مخاوف بشأن القضايا الأخلاقية، والاحتيال، والتحيزات المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي.
**مشكلة ملحة تتعلق بالتصرفات الأكاديمية**
إحدى المشكلات الحيوية هي التصرفات الأكاديمية. في الوقت الذي يسمح فيه بعض المجلات للباحثين باستخدام نماذج اللغة (LLMs) للمساعدة في كتابة الأوراق، لا يُظهر الشفافية لدى الجميع في هذا المجال. اكتشف العالِم الحاسوبي غيوم كابناك عددًا كبيرًا من الأوراق المحتوية على عبارات مثل “إعادة تكوين الاستجابة”، مما يشير إلى استخدام LLMs دون الاعتراف السليم. وهذا يثير تساؤلات حول مدى هذه المشكلة.
في عام 2022، عندما تم تقييد الوصول إلى LLMs، ارتفع عدد حالات تحقيق النزاهة البحثية التي قامت بها تايلور وفرنسيس، أحد الناشرين العلميين الرئيسيين، بشكل كبير. وهذا يشير إلى وجود ترابط محتمل بين سوء استخدام LLMs والتصرفات الأكاديمية. يمكن أن تكون المرادفات والعبارات غير المألوفة علامة حمراء، تشير إلى المحتوى المحتمل للذكاء الاصطناعي الذي يتم تمويهه كعمل بشري.
حتى الباحثون الصادقون يواجهون تحديات عند العمل مع البيانات التي تم تلويثها بواسطة الذكاء الاصطناعي. كشفت دراسة أجراها روبرت ويست وفريقه عن أن أكثر من ثلث الاستجابات التي تلقوها من العاملين عن بعد على منصة Mechanical Turk، كانت مولَّدة بمساعدة الروبوتات الدردشة. وهذا يثير مخاوف بشأن جودة وموثوقية الأبحاث عندما تنطلق الاستجابات من الآلات بدلاً من الأشخاص الحقيقيين.
ليس فقط النصوص يمكن أن تُعدل؛ بل يمكن أن تُزيَّف الصور أيضًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي. اكتشفت عالمة الأحياء الدقيقة إليزابيث بيك كميات كبيرة من الأبحاث العلمية تحتوي على صور متطابقة، مشتبه في أنها تم إنشاؤها اصطناعيًا لدعم استنتاجات محددة. إن الكشف عن المحتوى الذي أنتجه الذكاء الاصطناعي، سواء كان في النصوص أو الصور، لا زال تحدياً. لقد تبين أن العلامات المائية، محاولة تعريف المحتوى الذي أنتجته الآلة، من السهل تقليدها.
قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الاكتشاف العلمي تحديات في مواكبة المجالات التي تتطور بسرعة. نظرًا لأن العديد من بيانات التدريب لهذه النماذج تعتمد على المعلومات القديمة، فإنها قد تواجه صعوبة في البقاء على اطلاع دائم على أحدث الأبحاث. وهذا يمكن أن يقيد فاعليتها ويعوق تقدم العلوم.
في حين تستمر الذكاء الاصطناعي في تشكيل المناظر العلمية، فإنه من الضروري أن نتعامل مع هذه المشكلات لضمان نزاهة وموثوقية البحث. الإرشادات الأكثر صرامة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في النشرات الأكاديمية، وطرق الكشف الأفضل للمحتوى الذي أنتجته الآلة، والمراقبة المستمرة لمنصات جلب البيانات المشهورة جميعها خطوات أساسية نحو الحفاظ على الصرامة العلمية التي يعتمد عليها المجتمع.
## الأسئلة الشائعة
**هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة غير أخلاقية في البحث العلمي؟**
نعم، هناك حالات للاستخدام غير الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. وتشمل ذلك التصرفات الأكاديمية، والاحتيال، واستخدام المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي دون الاعتراف السليم. الإرشادات الأكثر صرامة والشفافية ضرورية لمعالجة هذه المشكلات.
**كيف يمكن تحديد المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي؟**
حاليًا، لا يوجد طريقة مضمونة لتحديد المحتوى الذي تنتجه الآلة، سواء كانت نصوصًا أم صورًا. يقوم الباحثون باستكشاف أساليب مختلفة، مثل العلامات المائية، لكنها تبين سهولة تقليدها. تطوير أساليب كشف أكثر تطورًا هو تحد كبير للبحث.
**ما التحديات التي تواجهها نماذج الذكاء الاصطناعي في الاكتشاف العلمي؟**
أحد التحديات هو الاعتماد على بيانات التدريب التي قد تصبح قديمة في المجالات التطورية بسرعة. يمكن أن يحد هذا من قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على مواكبة البحث الحديث. إيجاد توازن بين فوائد الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى معلومات محدثة هو أمر أساسي للتقدم العلمي.
تعزز الصناعة الذكاء الاصطناعي زخمًا كبيرًا ومن المتوقع أن تستمر في النمو في السنوات القادمة. وفقًا للتوقعات السوقية، من المتوقع أن يصل السوق العالمية للذكاء الاصطناعي إلى قيمة 190.61 مليار دولار بحلول عام 2025، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 36.62% من عام 2019 إلى عام 2025. يتم تعزيز هذا النمو بزيادة اعتماد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والتمويل، والتجزئة، والتصنيع.
في مجال البحث العلمي، يحمل الذكاء الاصطناعي وعودًا كبيرة في تقدم المعرفة وتسريع الاكتشافات. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة الباحثين في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتحديد الأنماط، وتوليد الإبداعات التي قد لا تكون واضحة للباحثين البشر وحدهم. وهذا يمكن أن يؤدي إلى عمليات بحث أكثر كفاءة واكتشاف فرضيات جديدة.
ومع كل فوائده المحتملة، يواجه الذكاء الاصطناعي في المجال العلمي أيضًا العديد من التحديات. حيث رفعت القضايا الأخلاقية المحيطة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في البحث مخاوف كبيرة. واحدة من أهم المخاوف هي التصرفات الأكاديمية، حيث يمكن للباحثين استخدام المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي دون الاعتراف السليم. يثير هذا تساؤلات حول نزاهة وشفافية البحث.
تحد آخر هو موثوقية البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. لقد وجد الباحثون حالات حيث تم إنشاء استجابات من المنصات الجماعية، مثل Mechanical Turk، عن طريق الروبوتات الدردشة بدلاً من الأشخاص الحقيقيين. وهذا يشكل خطرًا على جودة وصحة نتائج الأبحاث.
تشكل التلاعب بالصور باستخدام الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا. اكتشف العلماء أبحاثًا تحتوي على صور متطابقة، يُشتبه في أنها تم إنشاؤها اصطناعيًا لدعم استنتاجات محددة. إن الكشف عن المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي، سواء كان في النصوص أو الصور، يظل تحديًا، حيث يمكن تقليد الطرق المائية بسهولة.
وعلاوة على ذلك، تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في اكتشافات علمية تحدي البقاء على مواكبة المجالات التي تتطور بسرعة. نظرًا لأن تدريب هذه النماذج يعتمد على البيانات الحالية، فإنها قد تواجه صعوبة في متابعة أحدث تطورات البحث. وهذا يمكن أن يقيد فاعليتها ويعوق تقدم العلم.
لحل هذه التحديات، من الضروري تنفيذ إرشادات أكثر صرامة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في النشرات الأكاديمية. يمكن أن تساعد التقارير الشفافة حول استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والاعتراف السليم بإسهاماتها في ضمان النزاهة في البحث. بالإضافة إلى ذلك، فإن تطوير أساليب أكثر تطورًا لاكتشاف المحتوى الذي أنشأته الآلة يعتبر أحد الأولويات البحثية. ومن الضروري أيضًا إجراء مراقبة مستمرة للمنصات الجماعية لضمان موثوقية البيانات التي تم جمعها من هذه المصادر.
من خلال التعامل مع هذه القضايا، يمكن للمجتمع
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx