صنعت هوش مصنوعی توانسته است پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه تحقیقات کسب کند، اما همچنین با چالش‌های خود روبه‌رو است. در حالی که برخی هوش مصنوعی را به عنوان یک ابزار برای تولید خلاصه‌های پژوهشی پربیننا و پیشنهاد فرضیه‌های نوین می‌بینند، نگرانی‌هایی درباره مسائل اخلاقی، تقلب و انحیازات مرتبط با مدل‌های هوش مصنوعی وجود دارد.
یکی از مشکلات فوری، تقلب علمی است. در حالی که برخی از ژورنال‌ها به پژوهشگران اجازه استفاده از مدل‌های زبانی (LLMs) برای کمک به نوشتن مقالات را می‌دهند، اما همه شفاف دربارۀ این موضوع نیستند. گیوم کاباناک، یک دانشمند کامپیوتر، تعداد زیادی مقاله را کشف کرد که حاوی عباراتی مانند “پاسخ تجدید شده” بودند که نشان از استفاده از LLMs بدون اعلام صحیح داشت. این موضوع پرسش‌هایی را درباره میزان این مشکلات ایجاد می‌کند.
در سال 2022، هنگامی که دسترسی به LLMs محدود شد، تعداد موارد تخلفات تحقیقاتی مورد بررسی توسط Taylor و Francis، یک ناشر علمی بزرگ، به شدت افزایش یافت. این نشان می‌دهد که احتمال وابستگی میان سوءاستفاده از LLMs و تقلب علمی وجود دارد. هم‌متن‌های نادرست و عبارات مشابه می‌توانند یک نشانه قرمز باشند که نشانه‌دهنده محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی علمی مخفیانه است.
حتی پژوهشگران صادق نیز با چالش‌ها روبرو می‌شوند هنگام کار با داده‌هایی که به کمک هوش مصنوعی آلوده شده‌اند. یک مطالعه انجام شده توسط رابرت وست و تیم وی نشان داد که بیش از یک سوم از پاسخ‌هایی که از کارگران از راه دور روی پلتفرم کراول‌سورسینگ Mechanical Turk دریافت کردند، با کمک چت‌بات‌ها تولید شده بود. این موضوع بر سر کیفیت و قابلیت اطمینان تحقیقات هنگامی که پاسخ‌ها از ماشین‌ها به جای افراد واقعی آمده باشد، مطرح است.
نه تنها متن قابل تحریف است، بلکه تصاویر نیز می‌توانند با کمک هوش مصنوعی دستکاری شوند. الیزابت بیک، میکروبیولوژیست، تعداد زیادی مقاله علمی با تصاویر یکسان را کشف کرد که مشکوک به تولید مصنوعی برای حمایت از استنباط‌های خاص بودند. شناسایی محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی، سایر مطالب به زبان مورد استفاده متن و تصاویر باقی‌مانده است. ناموس هوش مصنوعی، تلاش برای شناسایی محتوای تولید شده توسط ماشین است، نشان داده‌اند.
مدل‌های هوش مصنوعی به کار گرفته شده در کشف علمی ممکن است با چالش‌های نگه‌داشتن تازه‌ترین اطلاعات در مقابل زمینه‌های در حال تکامل سریع روبرو شوند. از آنجایی که بسیاری از داده‌های آموزش این مدل‌ها بر اساس اطلاعات قدیمی استوار است، آنها ممکن است با مشکلات تازه‌ترین پژوهش‌ها بروز دقت و دقت داشته باشند. این ممکن است کارآیی آنها را محدود کرده و پیشرفت علمی را مخدوش کند.
همانطور که هوش مصنوعی به شکل‌دهنده منظر علمی خود ادامه می‌دهد، ضروری است که این مسائل را برای اطمینان از تمامیت و قابل اعتماد بررسی کنیم. دستورالعمل‌های سختگیرانه‌تر برای استفاده از هوش مصنوعی در انتشارات علمی، روش‌های بهتر شناسایی محتوای تولید شده توسط ماشین و نظارت مداوم بر پلتفرم‌های کراولز سراسری به همه گام‌های ضروری برای حفظ ریگور علمی که جامعه بر آن است، می‌باشد.
سوالات متداول
The source of the article is from the blog krama.net