AI rakendused teaduses pakuvad suurt potentsiaali teadusuuringute edendamiseks, kuid nendega kaasnevad omad väljakutsed. Kuigi mõned näevad AI-d tööriistana, mis aitab luua sisukaid uuringu kokkuvõtteid ja pakub uusi hüpoteese, on muresid seoses eetiliste küsimuste, pettuse ja AI mudelitega seotud eelarvamustega.
Üks pakiline probleem on akadeemiline ebaausus. Kuigi mõned ajakirjad lubavad teadlastel kasutada keelemudeleid (LLMid) abina artiklite kirjutamisel, ei ole kõik selle kasutamist läbipaistvad. Arvutiteadlane Guillaume Cabanac avastas arvukalt artikleid, mis sisaldasid fraase nagu “regenereerida vastus”, mis viitavad LLMide kasutamisele ilma korraliku tunnustuseta. See tekitab küsimusi selle probleemi ulatuse kohta.
2022. aastal, kui juurdepääs LLMidele oli piiratud, tõusis Taylor ja Francise, suure teadusliku kirjastaja, uuritud teadusliku aususe juhtumite arv märkimisväärselt. See viitab võimalikule seosele LLMide väärkasutamise ja akadeemilise ebaaususe vahel. Ebaharilikud sünonüümid ja väljendid võivad olla ohumärk, viidates potentsiaalselt AI-genereritud sisule, mis on maskeeritud inimese autorlusega.
Isegi ausad teadlased seisavad silmitsi väljakutsetega, kui nad töötavad andmetega, mis on reostatud AI abiga. Robert Westi ja tema meeskonna läbiviidud uuring paljastas, et üle kolmandiku vastustest, mis nad said kaugtöötajatelt Mechanical Turk’i rahastamisplatvormilt, olid loodud vestlusrobotite abil. See tekitab muret uuringute kvaliteedi ja usaldusväärsuse pärast, kui vastused pärinevad masinate asemel päris inimestelt.
Mitte ainult teksti, vaid ka pilte saab AI abil manipuleerida. Mikrobioloog Elisabeth Bik avastas arvukalt teadusartikleid, millel olid identsed pildid, mille kahtlustati olevat kunstlikult loodud konkreetsete järelduste toetamiseks. AI-genereritud sisu, olgu see siis tekst või pildid, avastamine on endiselt väljakutse. Vesimärgid, katse masinloodud sisu tuvastamiseks, on osutunud kergesti petetavaks.
Teaduses avastusi tegemas kasutatavad AI mudelid võivad silmitsi seista väljakutsetega, pidades sammu kiiresti arenevate valdkondadega. Kuna nende mudelite koolitusandmed põhinevad suures osas vanematel andmetel, võivad nad olla raskustes uusimate teadusuuringute värskendustega kaasaskäimisel. See võib piirata nende efektiivsust ja pärssida teaduslikku arengut.
Küsimused ja vastused:
**Kas AI-d saab kasutada ebaeetiliselt teadusuuringutes?**
Jah, on juhtumeid, kus AI-d on kasutatud ebaeetiliselt teaduslikes uuringutes. See hõlmab akadeemilist ebaausust, pettust ning AI-genereritud sisu kasutamist ilma vajaliku tunnustuseta. Rangeimad suunised ja läbipaistvus on nende küsimuste lahendamiseks hädavajalikud.
**Kuidas saab AI-genereritud sisu tuvastada?**
Praegu pole lõplikku meetodit masinloodud sisu tuvastamiseks, olgu selleks tekst või pildid. Teadlased uurivad erinevaid lähenemisviise, nagu vesimärgid, kuid need on osutunud kergesti petetavaks. Täpsemate tuvastusmeetodite arendamine on teaduslik väljakutse.
**Millised väljakutsed seisavad AI mudelite ees teadusavastustes?**
Üks väljakutse on sõltuvus koolitusandmetest, mis võivad kiiresti arenevates valdkondades aeguda. See võib piirata AI mudelite võimet püsida teadusuuringute uusimate arengutega kursis. Tasakaalustades AI eeliseid vajadusega ajakohase teabe järele, on oluline teaduslikuks arenguks.
Allikas: example.com
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl