Kunstig intelligens (AI) i videnskaben har potentiale til at fremskynde forskningen, men det bringer også en række udfordringer med sig. Mens nogle ser AI som et værktøj til at generere indsigtsfulde forskningsoversigter og foreslå nye hypoteser, er der bekymringer om etiske spørgsmål, svig og bias forbundet med AI-modeller.
Et af de presserende problemer er akademisk misconduct. Mens nogle tidsskrifter tillader forskere at bruge sprogmodeller (LLM’er) til at hjælpe med at skrive artikler, er det ikke alle, der er gennemsigtige omkring det. Guillaume Cabanac, en datalog, opdagede talrige artikler indeholdende fraser som “regenerate response,” hvilket indikerer brugen af LLM’er uden korrekt anerkendelse. Dette rejser spørgsmål om omfanget af dette problem.
I 2022, da adgangen til LLM’er var begrænset, steg antallet af research-integrity sager undersøgt af Taylor og Francis, en betydningsfuld videnskabelig udgiver, markant. Dette antyder en potentiel sammenhæng mellem misbrug af LLM’er og akademisk misconduct. Ualmindelige synonymer og fraser kan være et advarselssignal, der indikerer potentiel AI-genereret indhold, der er forklædt som menneskeskabt arbejde.
Selv ærlige forskere står over for udfordringer, når de arbejder med data, der er forurenet af AI. En undersøgelse udført af Robert West og hans hold afslørede, at over en tredjedel af svarene, de modtog fra fjernarbejdere på Mechanical Turk, en crowdsourcing-platform, blev genereret med hjælp fra chatbots. Dette rejser bekymringer om kvaliteten og pålideligheden af forskning, når svarene kommer fra maskiner i stedet for rigtige mennesker.
Det er ikke kun tekst, der kan manipuleres; billeder kan også redigeres med hjælp fra AI. Mikrobiologen Elisabeth Bik opdagede talrige videnskabelige artikler med identiske billeder, der mistænkes for at være kunstigt genereret for at støtte specifikke konklusioner. At opdage AI-genereret indhold, uanset om det er tekst eller billeder, forbliver en udfordring. Vandmærker, et forsøg på at identificere maskin-genereret indhold, har vist sig let at forfalske.
AI-modeller, der anvendes i videnskabelige opdagelser, kan stå over for udfordringer med at holde trit med hurtigt udviklende felter. Da meget af træningsdataene til disse modeller er baseret på ældre information, kan de have svært ved at holde sig opdaterede med den nyeste forskning. Dette kunne begrænse deres effektivitet og hæmme videnskabelig udvikling.
Mens AI fortsætter med at forme det videnskabelige landskab, er det afgørende at adressere disse problemer for at sikre integriteten og pålideligheden af forskningen. Strammere retningslinjer for brugen af AI i akademiske publikationer, bedre detektionsmetoder til maskin-genereret indhold og løbende undersøgelse af crowdsourcing-platforme er alle væsentlige skridt mod at opretholde den videnskabelige stringens, som samfundet er afhængig af.
Ofte Stillede Spørgsmål
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br