AI-teknologi (kunstig intelligens) har blitt en viktig drivkraft i vitenskapen, og dens påvirkning strekker seg langt, men det er også utfordringer som må overvinnes for å maksimere nytten. Mens noen ser for seg AI som et verktøy for å generere innsiktsfulle forskningsoppsummeringer og foreslå nye hypoteser, er det bekymringer knyttet til etiske spørsmål, svindel og skjevheter forbundet med AI-modeller.
Et presserende problem er akademisk uredelighet. Mens noen tidsskrifter tillater forskere å bruke språkmodeller (LLM-er) for å hjelpe til med å skrive artikler, er ikke alle transparente om det. Guillaume Cabanac, en dataforsker, oppdaget tallrike artikler som inneholdt fraser som «regenerere svar», noe som indikerer bruken av LLM-er uten tilstrekkelig anerkjennelse. Dette reiser spørsmål om omfanget av dette problemet.
I 2022, da tilgangen til LLM-er ble begrenset, økte antallet etterforskte saker om forskningsintegritet av Taylor og Francis, en av de største vitenskapelige forleggerne, betydelig. Dette antyder en potensiell sammenheng mellom misbruk av LLM-er og akademisk uredelighet. Uvanlige synonymer og fraser kan være et varseltegn, og indikere potensielt AI-generert innhold forkledd som menneskeskrevet arbeid.
Selv ærlige forskere møter utfordringer når de arbeider med data som er forurenset av AI. En studie utført av Robert West og hans team avslørte at over en tredjedel av svarene de mottok fra eksterne arbeidere på Mechanical Turk, en massefinansieringsplattform, ble generert med hjelp fra chatbots. Dette reiser bekymringer om kvaliteten og påliteligheten til forskning når svarene kommer fra maskiner i stedet for ekte mennesker.
Det er ikke bare tekst som kan manipuleres; bilder kan også redigeres med hjelp fra AI. Mikrobiologen Elisabeth Bik oppdaget tallrike vitenskapelige artikler med identiske bilder, mistenkt for å være kunstig generert for å støtte spesifikke konklusjoner. Å avdekke AI-generert innhold, enten det er tekst eller bilder, forblir en utfordring. Vannmerker, et forsøk på å identifisere maskin-generert innhold, har vist seg lett å forfalske.
AI-modeller som brukes i vitenskapelig oppdagelse kan møte utfordringer med å holde tritt med raskt skiftende felt. Siden mye av treningsdataene for disse modellene er basert på eldre informasjon, kan de slite med å holde seg oppdatert med den nyeste forskningen. Dette kan begrense deres effektivitet og hindre vitenskapelig fremskritt.
Mens AI fortsetter å forme det vitenskapelige landskapet, er det avgjørende å ta tak i disse problemene for å sikre integriteten og påliteligheten til forskningen. Strengere retningslinjer for bruk av AI i vitenskapelige publikasjoner, bedre metoder for påvisning av maskin-generert innhold, og kontinuerlig granskning av massefinansieringsplattformer er alle essensielle steg mot å opprettholde den vitenskapelige strengheten samfunnet er avhengig av.
FAQ
The source of the article is from the blog krama.net