Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στην επιστήμη έχει τεράστιο δυναμικό για την προώθηση της έρευνας, αλλά παρουσιάζει επίσης τις δικές της προκλήσεις. Ενώ ορισμένοι φαντάζονται την ΤΝ ως ένα εργαλείο για τη δημιουργία ενδιαφέρουσων συνόψεων έρευνας και την πρόταση πρωτότυπων υποθέσεων, υπάρχουν ανησυχίες για ηθικά θέματα, απάτες και προκαταλήψεις που σχετίζονται με τα μοντέλα της ΤΝ.
Ένα προβληματικό ζήτημα είναι η ακαδημαϊκή ανακριβία. Ενώ ορισμένα περιοδικά επιτρέπουν στους ερευνητές να χρησιμοποιούν μοντέλα γλωσσικής επεξεργασίας (LLMs) για να βοηθήσουν στη σύνταξη εργασιών, όχι όλοι είναι διαφανείς γι’ αυτό. Ο υπολογιστικός επιστήμονας Guillaume Cabanac ανέκυψε πολλαπλά άρθρα που περιέχουν φράσεις όπως “αναγεννήσιμη απάντηση,” που υπονοούν τη χρήση LLMs χωρίς την ανάλογη αναγνώριση. Αυτό τίθεται θέμα αναφορικά με την έκταση του προβλήματος.
Το 2022, όταν η πρόσβαση στα LLMs περιορίστηκε, ο αριθμός των περιπτώσεων που ερευνήθηκαν για την ερευνητική εντιμότητα από την Taylor and Francis, ένα μεγάλο επιστημονικό εκδότη, αυξήθηκε σημαντικά. Αυτό υποδηλώνει μια πιθανή σχέση μεταξύ της εσφαλμένης χρήσης των LLMs και της ακαδημαϊκής ανακριβούς συμπεριφοράς. Ασυνήθιστες συνώνυμες και φράσεις μπορεί να αποτελούν συναγερμό, υποδεικνύοντας πιθανό περιεχόμενο που παράγεται από την ΤΝ ως ανθρώπινους συγγραφείς.
Ακόμα και οι τίμιοι ερευνητές αντιμετωπίζουν προκλήσεις κατά την εργασία με δεδομένα που έχουν μολυνθεί από την ΤΝ. Μια μελέτη που πραγματοποιήθηκε από τον Robert West και την ομάδά του έδειξε ότι πάνω από το ένα τρίτο των απαντήσεων που λάβανε από τους απομακρυσμένους εργαζομένους στο Mechanical Turk, μια πλατφόρμα crowdsourcing, παρήχθησαν με τη βοήθεια chatbots. Αυτό θέτει αμφιβολίες για την ποιότητα και την αξιοπιστία της έρευνας όταν οι απαντήσεις προέρχονται από μηχανές αντί από πραγματικά άτομα.
Δεν είναι μόνο οι κείμενοι που μπορούν να παραπλανηθούν, αλλά και οι εικόνες μπορούν να προσαρτηθούν με τη βοήθεια της ΤΝ. Η μικροβιολόγος Elisabeth Bik ανακάλυψε πολλά επιστημονικά άρθρα με ταυτόσημες εικόνες, υποψιάζονται για την τεχνητή δημιουργία καταλήξεων. Η ανίχνευση σε περιεχόμενο που δημιουργήθηκε από την ΤΝ, είτε σε κείμενα είτε σε εικόνες, παραμένει μια πρόκληση. Τα υδατογραφήματα, μια προσπάθεια για την αναγνώριση του περιεχομένου που δημιουργήθηκε από μηχανές, έχουν αποδειχθεί εύκολα να αποσοβούνται.
Τα μοντέλα της ΤΝ που χρησιμοποιούνται στην επιστημονική ανακάλυψη ενδέχεται να αντιμετωπίζουν προκλήσεις στο να παραμείνουν σε βήμα με τα γρήγορα εξελισσόμενα πεδία. Καθώς τα περισσότερα δεδομένα εκπαίδευσης αυτών των μοντέλων βασίζονται σε παλαιότερες πληροφορίες, ενδέχεται να αντιμετωπίζουν δυσκολίες στο να παραμείνουν ενήμερα με την τελευταία εξέλιξη της έρευνας. Αυτό θα μπορούσε να περιορίσει την αποτελεσματικότητά τους και να εμποδίσει την επιστημονική πρόοδο.
Καθώς η ΤΝ συνεχίζει να διαμορφώνει το επιστημονικό τοπίο, είναι κρίσιμο να αντιμετωπιστούν αυτά τα θέματα για να διασφαλιστεί η ακεραιότητα και η αξιοπιστία της έρευνας. Αυστηρότερες οδηγίες για τη χρήση της ΤΝ σε ακαδημαϊκές δημοσιεύσεις, καλύτερες μέθοδοι ανίχνευσης για περιεχόμενο που παράγεται από μηχανές και συνεχής ελεγχος των πλατφόρμων crowdsourcing είναι όλα ουσιώδη βήματα για τη διατήρηση της επιστημονικής αυστηρότητας στην οποία βασίζεται η κοινωνία.
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Μπορεί η ΤΝ να χρησιμοποιηθεί ανήθικα στην επιστημονική έρευνα;
Ναι, υπάρχουν περιπτώσεις ανθικής χρήσης της ΤΝ στην επιστημονική έρευνα. Αυτό περιλαμβάνει ακαδημαϊκή ανακριβία, απάτες και χρήση περιεχομένου που παράγεται από την ΤΝ χωρίς την αναγκαία αναγνώριση. Αυστηρότερες οδηγίες και διαφάνεια είναι αναγκαίες προκειμένου να αντιμετωπιστούν αυτά τα ζητήματα.
Πώς μπορεί να ανιχνευθεί το περιεχόμενο που παράγεται από την ΤΝ;
Προς το παρόν, δεν υπάρχει απόλυτη μέθοδος για την αναγνώριση περιεχομένου που παράγεται από μηχανές, είτε πρόκειται για κείμενα είτε για εικόνες. Οι ερευνητές εξερευνούν διαφορετικές προσεγγίσεις, όπως τα υδατογράφηματα, αλλά αυτά έχουν αποδειχθεί εύκολα να παραποιηθούν. Η ανάπτυξη πιο εξελιγμένων μεθόδων ανίχνευσης αποτελεί πρόκληση έρευνας.
Ποιες προκλήσεις αντιμετωπίζουν τα μοντέλα της ΤΝ στην επιστημονική έρευνα;
Μία πρόκληση είναι η εξάρτηση από δεδομένα εκπαίδευσης που ενδέχεται να γίνουν ξεπερασμένα σε γρήγορα εξελισσόμενα πεδία. Αυτό μπορεί να περιορίσει τη δυνατότητα των μοντέλων της ΤΝ να παραμείνουν ενήμερα με τις τελευταίες εξελίξεις της έρευνας. Η ισορροπία μεταξύ των οφελών της ΤΝ και της ανάγκης για ενημερωμένες πληροφορίες είναι κρίσιμη για την επιστημονική πρόοδο.
Η βιομηχανία της ΤΝ έχει αποκτήσει σημαντική δυναμική και προβλέπεται να συνεχίσε
The source of the article is from the blog toumai.es