Vedci sa stále viac uchyľujú k nástrojom umelej inteligencie (AI) na pomoc pri svojich výskumných projektoch. Avšak dvaja významní učenci, Dr. Lisa Messeri z Yale a Dr. Molly Crockett z Princetonu, varujú pred pokušením úplne delegovať úlohy na algoritmy. V ich nedávnej recenzovanej štúdii zverejnenej v Nature argumentujú, že preľahká závislosť na AI môže viesť k fáze vedeckého prieskumu, kde sa vyprodukuje viac, ale menej je skutočne pochopené.
Prostredníctvom rozsiahleho preskúmania zverejnených prác, rukopisov, konferenčných príspevkov a kníh Messeri a Crockettovci identifikovali niekoľko „ilúzií“, ktoré môžu zavádzať výskumníkov k tomu, aby vkladali nadmernú dôveru do výskumných nástrojov AI. Tieto ilúzie, ako zdôraznila Nature, zahŕňajú:
– Ilúziu vysvetľovacej hĺbky: Spoliehanie sa na AI alebo inú osobu na znalosti môže vytvoriť falošné presvedčenie, že pochopenie je hlbšie, ako v skutočnosti je.
– Ilúziu prieskumnej šírky: AI systémy môžu neúmyselne nakláňať výskum tým, že uprednostňujú predmety, ktoré sú ľahko testovateľné algoritmami, môžu zanedbať tie, ktoré vyžadujú fyzické ztelenie.
– Ilúziu objektivity: Výskumníci môžu nesprávne vnímať AI systémy ako majúce všetky možné pohľady alebo bez akejkoľvek pozície. Avšak, tieto nástroje iba odzrkadľujú pohľady prítomné v dátach, na ktorých boli trénované, vrátane akýchkoľvek predsudkov.
Podľa Messeriho a Crocketta tieto ilúzie vznikajú z mýtických predstáv vedeckých pracovníkov o tom, čo môže AI dosiahnuť. Vyzdvihli tri bežné predstavy:
– AI ako orákulum: Výskumníci môžu vnímať AI nástroje ako schopné vyčerpávajúco preskúmať vedeckú literatúru a pochopiť jej obsah. To ich môže viesť k dôvere voči nástrojom na širší prieskum prác než ľudia.
– AI ako rozhodca: Automatizované systémy môžu byť vnímané ako objektívnejšie ako ľudia, čím sa stávajú preferovanými pri riešení nesúhlasov. Avšak, AI nástroje môžu stále prejavovať predsudky alebo uprednostňovať určité pohľady.
– AI ako kvant: Presvedčenie, že AI prekračuje ľudské obmedzenia v analýze zložitých datasetov, môže viesť výskumníkov k ozajstnému spoliehaniu sa len na AI pre kvantitatívnu analýzu.
Redaktori z Nature zdôrazňujú, že vedecká komunita by mala použitie AI vnímať nie ako nevyhnutné riešenie, ale skôr ako premyslený výber súvisiacich rizík a prospechov, ktoré vyžadujú dôkladné zváženie.
Prečítajte si štúdiu Messeriho a Crocketta tu (za platobnou bránou), a priložený editoriál tu.
Často kladené otázky (FAQ)
1. Prečo by mali byť vedci opatrní pri príliš veľkej závislosti na AI vo výskume?
Vedci by mali byť opatrní pri príliš veľkej závislosti na AI vo výskume, pretože to môže viesť k situácii, kde sa produkuje viac, ale menej je skutočne pochopené. Preľahká závislosť na nástrojoch AI môže vytvárať ilúzie vedomostí a porozumenia, čo potenciálne zamlčuje skutočné obmedzenia a predsudky týchto systémov.
2. Aké sú tri bežné ilúzie identifikované Messerim a Crockettom?
Tri bežné ilúzie identifikované Messerim a Crockettom sú ilúzia vysvetľovacej hĺbky, ilúzia prieskumnej šírky a ilúzia objektivity. Tieto ilúzie vznikajú, keď sa výskumníci mylne domnievajú, že AI nástroje môžu poskytnúť hlbšie porozumenie, ohraničiť širšiu škálu výskumných oblastí a poskytnúť nezaujaté pohľady, respektíve.
3. Akým spôsobom môže byť problémová predstava AI ako orákula?
Problémová môže byť predstava AI ako orákula, pretože môže viesť výskumníkov k prílišnému spoliehaniu sa na AI nástroje pri preskúmaní vedeckej literatúry. To môže mať za následok, že výskumníci doverujú nástrojom na širší prieskum prác než ľudia, čím môžu premeškať cenné poznatky, ktoré vyžadujú ľudskú interpretáciu.
4. Na čo by mala vedecká komunita myslieť pri používaní AI vo výskume?
Vedecká komunita by mala zvažovať použitie AI ako premyslený výber súvisiacich rizík a prospechov. Namiesto toho, aby vnímali AI ako panaceu alebo nevyhnutné riešenie, výskumníci by mali osobitne zvážiť výhody a obmedzenia použitia AI v konkrétnych výskumných úlohách.
Často kladené otázky (FAQ)
1. Prečo by mali byť vedci opatrní pri príliš veľkej závislosti na AI vo výskume?
Vedci by mali byť opatrní pri príliš veľkej závislosti na AI vo výskume, pretože to môže viesť k situácii, kde sa produkuje viac, ale menej je skutočne pochopené. Preľahká závislosť na nástrojoch AI môže vytvárať ilúzie vedomostí a porozumenia, čo potenciálne zamlčuje skutočné obmedzenia a predsudky týchto systémov.
2. Aké sú tri bežné ilúzie identifikované Messerim a Crockettom?
Tri bežné ilúzie identifikované Messerim a Crockettom sú ilúzia vysvetľovacej hĺbky, ilúzia prieskumnej šírky a ilúzia objektivity. Tieto ilúzie vznikajú, keď sa výskumníci mylne domnievajú, že AI nástroje môžu poskytnúť hlbšie porozumenie, ohraničiť širšiu škálu výskumných oblastí a poskytnúť nezaujaté pohľady, respektíve.
3. Akým spôsobom môže byť problémová predstava AI ako orákula?
Problémová môže byť predstava AI ako orákula, pretože môže viesť výskumníkov k prílišnému spoliehaniu sa na AI nástroje pri preskúmaní vedeckej literatúry. To môže mať za následok, že výskumníci doverujú nástrojom na širší prieskum prác než ľudia, čím môžu premeškať cenné poznatky, ktoré vyžadujú ľudskú interpretáciu.
4. Na čo by mala vedecká komunita myslieť pri používaní AI vo výskume?
Vedecká komunita by mala zvažovať použitie AI ako premyslený výber súvisiacich rizík a prospechov. Namiesto toho, aby vnímali AI ako panaceu alebo nevyhnutné riešenie, výskumníci by mali osobitne zvážiť výhody a obmedzenia použitia AI v konkrétnych výskumných úlohách.
Definície:
– Umelá inteligencia (AI): Vývoj počítačových systémov schopných vykonávať úlohy, ktoré obvykle vyžadujú ľudskú inteligenciu, ako je vizuálne vnímanie, rozpoznávanie reči a rozhodovanie.
– Recenzované: Proces, kde odborníci posudzujú kvalitu a validitu výskumu pred jeho publikovaním.
– Hĺbka vysvetľovania: Presvedčenie, že porozumenie téme je hlbšie, ako v skutočnosti je, často z dôvodu spoliehania sa na AI alebo inú osobu na znalosti.
– Šírka prieskumu: Rozsah alebo šírka výskumných oblastí pokrytých AI systémami, uprednostňujúc potenciálne ľahko testovateľné predmety a zanedbávajúc tie, ktoré vyžadujú fyzické ztelenie.
– Objektivita: Vnímanie, že AI systémy nemajú žiadnu pozíciu ani neobsahujú všetky možné pohľady. Avšak, AI nástroje odzrkadľujú pohľady prítomné v dátach, na ktorých boli trénované, vrátane akýchkoľvek predpojatostí.
– Orákulum: Predstava AI ako vševieduceho nástroja schopného vyčerpávajúco preskúmať vedeckú literatúru a pochopiť jej obsah.
– Rozhodca: Vnímanie, že AI systémy sú objektívnejšie ako ľudia,
The source of the article is from the blog mgz.com.tw