Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in der Wissenschaft ein enormes Potenzial, um die Forschung voranzutreiben, steht aber auch vor einer Reihe von Herausforderungen. Während einige KI als Werkzeug zur Generierung aufschlussreicher Forschungszusammenfassungen und zur Entwicklung neuartiger Hypothesen betrachten, gibt es Bedenken hinsichtlich ethischer Fragen, Betrug und Voreingenommenheiten im Zusammenhang mit KI-Modellen.
Ein drängendes Problem ist wissenschaftliches Fehlverhalten. Während einige Zeitschriften Forschern die Verwendung von Sprachmodellen (LLMs) zur Unterstützung bei der Verfassung von Papieren erlauben, sind nicht alle transparent. Der Informatiker Guillaume Cabanac entdeckte zahlreiche Arbeiten, die Ausdrücke wie „Antwort regenerieren“ enthielten, was auf die Verwendung von LLMs ohne angemessene Anerkennung hinweist. Dies wirft Fragen über das Ausmaß dieses Problems auf.
Im Jahr 2022, als der Zugang zu LLMs eingeschränkt wurde, stieg die Anzahl der von Taylor and Francis, einem großen wissenschaftlichen Verlag, untersuchten Fälle von Forschungsintegrität signifikant an. Dies legt einen potenziellen Zusammenhang zwischen dem Missbrauch von LLMs und wissenschaftlichem Fehlverhalten nahe. Ungewöhnliche Synonyme und Phrasen können ein Warnsignal sein, das auf potenziell von KI generierten Inhalten hindeutet, die als menschliche Arbeiten getarnt sind.
Auch ehrliche Forscher haben Schwierigkeiten, wenn sie mit Daten arbeiten müssen, die durch KI verfälscht wurden. Eine Studie von Robert West und seinem Team ergab, dass über ein Drittel der Antworten, die sie von Fernarbeitern auf der Plattform Mechanical Turk erhielten, mit Hilfe von Chatbots generiert wurden. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Qualität und Zuverlässigkeit von Forschung auf, wenn die Antworten von Maschinen und nicht von echten Menschen stammen.
Nicht nur Texte können manipuliert werden, auch Bilder können mithilfe von KI bearbeitet werden. Die Mikrobiologin Elisabeth Bik entdeckte zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten mit identischen Bildern, bei denen vermutet wurde, dass sie künstlich generiert wurden, um bestimmte Schlussfolgerungen zu unterstützen. Die Erkennung von von KI generierten Inhalten, sei es in Texten oder Bildern, bleibt eine Herausforderung. Wasserzeichen, ein Versuch, maschinengenerierte Inhalte zu identifizieren, erwiesen sich als leicht zu fälschen.
KI-Modelle, die in der wissenschaftlichen Entdeckung eingesetzt werden, können Schwierigkeiten haben, mit sich schnell entwickelnden Feldern Schritt zu halten. Da ein Großteil der Trainingsdaten für diese Modelle auf älteren Informationen beruht, können sie Schwierigkeiten haben, mit dem neuesten Stand der Forschung Schritt zu halten. Dies könnte ihre Wirksamkeit einschränken und den wissenschaftlichen Fortschritt behindern.
Während KI weiterhin die wissenschaftliche Landschaft prägt, ist es entscheidend, diese Probleme anzugehen, um die Integrität und Zuverlässigkeit der Forschung zu gewährleisten. Striktere Richtlinien für die Verwendung von KI in wissenschaftlichen Veröffentlichungen, bessere Methoden zur Erkennung von maschinengenerierten Inhalten und eine fortlaufende Überprüfung von Crowdsourcing-Plattformen sind alle wesentliche Schritte zur Aufrechterhaltung der wissenschaftlichen Rigorosität, auf die die Gesellschaft angewiesen ist.
FAQ
The source of the article is from the blog krama.net