Industrija umjetne inteligencije (AI) dobiva značajan zamah i očekuje se da će nastaviti rasti u idućim godinama. Prema predviđanjima tržišta, globalno tržište umjetne inteligencije trebalo bi doseći vrijednost od 190,61 milijardi dolara do 2025. godine, s godišnjim stopama rasta od 36,62% od 2019. do 2025. godine. Ovaj rast potiče se povećanom primjenom AI tehnologije u različitim industrijama, uključujući zdravstvo, financije, maloprodaju i proizvodnju.
U području znanstvenih istraživanja, umjetna inteligencija nosi veliko obećanje za napredovanje znanja i ubrzanje otkrića. Alati potpomognuti AI mogu pomoći istraživačima u analizi velikih skupova podataka, prepoznavanju uzoraka i generiranju spoznaja koje možda nisu očite samo istraživačima. To može dovesti do učinkovitijih istraživačkih procesa i otkrića novih hipoteza.
Međutim, uz svoje potencijalne koristi, i AI u znanosti suočava se s nekoliko izazova. Etička pitanja vezana uz korištenje AI modela u istraživanjima izazvala su zabrinutost. Jedna od ključnih zabrinutosti je akademski prekršaj, gdje istraživači mogu koristiti AI-generirani sadržaj bez odgovarajuće priznanja. To postavlja pitanja o integritetu i transparentnosti istraživanja.
Drugi izazov je pouzdanost podataka generiranih pomoću AI. Istraživači su pronašli primjere gdje su odgovori s platformi za crowdsourcing, poput Mechanical Turk, generirani od strane chatbotova umjesto stvarnih ljudi. To postavlja rizik za kvalitetu i valjanost rezultata istraživanja.
Manipulacija slika pomoću AI također predstavlja izazove. Znanstvenici otkrili su znanstvene radove s identičnim slikama, za koje se sumnja da su umjetno generirane kako bi podržale određene zaključke. Prepoznavanje AI-generiranog sadržaja, bilo u tekstu ili slikama, ostaje izazov, budući da metode vodenja znaka lako se mogu krivotvoriti.
Osim toga, AI modeli korišteni u znanstvenom otkriću suočavaju se s izazovom praćenja brzo razvijajućih polja. Budući da su ovi modeli obučeni na postojećim podacima, mogu imati poteškoća s praćenjem najnovijih istraživačkih napretka. To može ograničiti njihovu učinkovitost i ometati znanstveni napredak.
Da bi se riješili ovi izazovi, ključno je provesti strože smjernice za korištenje AI u akademskim publikacijama. Transparentno izvještavanje o korištenju AI modela i odgovarajuće priznanje njihovih doprinosa mogu pomoći osigurati integritet u istraživanjima. Također, razvoj sofisticiranih metoda za prepoznavanje strojno generiranog sadržaja prioritet je u istraživanju. Ongoing scrutiny of crowdsourcing platforms is also necessary to maintain the reliability of data collected from these sources.
Rješavanjem ovih problema, znanstvena zajednica može iskoristiti puni potencijal AI dok istovremeno održava integritet i pouzdanost istraživanja.
FAQ
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl