AI w nauce – teraźniejszość i przyszłość

Podsumowując naszą serię tekstów poruszających tematykę AI, należy przyjrzeć się jeszcze jednej kwestii. Dotyczy ona tego, jaki wpływ ma sztuczna inteligencja na świat naukowy w 2023 roku, a także, co może stać się z publikacjami naukowymi w najbliższych latach. Technologie związane z dużymi modelami językowymi zostaną z nami na dłużej, a ich rosnąca popularność może spowodować niemałą rewolucję wśród autorów i czasopism. Sprawdźmy, jak zmieni się rzeczywistość AI w nauce, a także artykułach naukowych.

Kto i jak korzysta dziś z AI w nauce?

Obserwowany w ostatnich miesiącach wzrost zainteresowania sztuczną inteligencją wykracza poza generowanie obrazków przy pomocy DALL-E. Coraz chętniej po aplikacje AI sięgają nie tylko amatorzy dobrej zabawy. Innowacyjne rozwiązania wkraczają także do świata nauki, co daje autorom publikacji szanse na jeszcze sprawniejszą pracę akademicką.

Warto na chwilę się zatrzymać, aby zobaczyć, jakie narzędzia AI wykorzystywane są przez autorów publikacji naukowych. Ich dostępność jest naprawdę szeroka, a znawcy dzielą je na następujące kategorie:

Narzędzia AI do wyszukiwania i mapowania literatury (np. Elcit, Supersymmetry.ai czy Semantic Scholar).
Narzędzia badawcze oparte na AI oraz aplikacje wykorzystywane w badaniach akademickich (np. Bit AI, Consensus czy Exper AI).
Sztuczna inteligencja dla łatwiejszego czytania artykułów recenzowanych przy pomocy peer reviews (np. Open Read, Chat PDF czy Explain Paper).
AI do pisania tekstów naukowych oraz prac badawczych (np. Paper Wizard, Jenny.AI czy Wisio).
Narzędzia AI do edytowania tekstów akademickich (np. Paper Pal, Writefull czy Trinka).
Narzędzia AI do aplikowania po granty naukowe (np. Granted AI czy Grantable).

Biorąc pod uwagę fakt, iż praca nad artykułem naukowym jest złożonym i długotrwałym procesem, programy AI mogą przyczyniać się do skrócenia czasu pracy. Trzeba jednak przyznać, że zaawansowana funkcjonalność sztucznej inteligencji ma tyle zalet, co i wad.

Zalety sztucznej inteligencji w pracy naukowej

Badacze już od kilku lat nazywają sztuczną inteligencję „potężnym paradygmatem dla badań naukowych”. Zwracają uwagę na pojęcie uczenia maszynowego (ang. Machine Learning), które przekłada się na coraz skuteczną pracę narzędzi AI. Choć wokół użycia sztucznej inteligencji narosło wiele kontrowersji, technologia ta już teraz oferuje użytkownikom sporo zalet.

AI w artykułach naukowych charakteryzuje się następującymi mocnymi stronami:

Przyspieszenie prac. Wcześniej, naukowcy zmuszeni byli wykonywać wszystkie zadania związane z pisaniem tekstów samodzielnie. Dziś, sporą część „mrówczej roboty” wykonać może za nich sztuczna inteligencja.
Łatwiejsze wyszukiwanie informacji. Zamiast czytać długie treści „od deski do deski” w poszukiwaniu konkretnych danych, naukowcy mogą korzystać z narzędzi AI, które w parę sekund wyszukują wskazane informacje.
Rezygnacja z przyziemnych prac. Sztuczna inteligencja radzi sobie doskonale z zadaniami, które są stosunkowo proste i przyziemne. Jednocześnie, wraz z rozwojem technologii, AI może wykonywać coraz bardziej złożone obowiązki.
Wsparcie językowe i stylistyczne. Narzędzia AI są w stanie coraz skuteczniej tłumaczyć treści z języków obcych, a także wykonywać korektę tekstów. Znając zasady gramatyki i pisowni, mogą oferować pomoc w uporządkowaniu treści.

Wady sztucznej inteligencji w pracy naukowej

Niektórzy dziennikarze nazywają AI „nową maszyną parową”, podczas gdy wiele osób nadal obawia się, w jakim stopniu sztuczna inteligencja jest godna zaufania. Nie ma wątpliwości odnośnie do tego, że innowacyjne narzędzia AI to nadal tematyka kontrowersyjna. Choć nie kwestionujemy ich użyteczności, to jednak musimy też pamiętać o licznych niedociągnięciach i wadach. Tym bardziej, gdy w grę wchodzi tak skomplikowany temat, jak publikacje naukowe.

W związku z tym warto rzucić okiem na najpoważniejsze zarzuty przeciwko AI:

Bezgraniczne zaufanie sztucznej inteligencji. Użytkownicy chatbotów AI często błędnie zakładają, że tak zaawansowana technologia musi mieć zawsze racje. Niestety, ale doświadczenia ostatnich miesięcy (np. nieudany start Google Bard) pokazują, że wymysły sztucznej inteligencji należy zawsze poddawać weryfikacji. Tym bardziej, że boty lubią zakłamywać rzeczywistość i zmyślać informacje, kiedy nie są w stanie podać w 100% poprawnych odpowiedzi.
Nieskończony zalew treści. Napisanie artykułu, który właśnie czytasz, zajmuje około 4-5 godzin. Pod warunkiem że wcześniej został wykonany research, na który również poświęcić trzeba sporo czasu. Programy AI mogą fabrykować tego typu treści znacznie szybciej, w tym samym czasie produkując dziesiątki, a nawet setki tekstów. Ponieważ sztuczna inteligencja jest w stanie pisać także teksty naukowe, wkrótce może okazać się, że liczba publikacji będzie oszałamiająco ogromna.
Problem z nadmiarem artykułów. Zanim do gry wszedł ChatGPT i pochodne narzędzia, zarówno recenzenci, jak czytelnicy musieli przedzierać się przez gąszcz informacyjny. Artykułów naukowych będzie w najbliższych latach przybywać w szybkim tempie. Tym bardziej, jeżeli czas pisania publikacji skróci się z kilku miesięcy do jednego dnia. Jeżeli AI na dobre zadomowi się w świecie akademickim, wówczas potrzebne będą bardziej precyzyjne wyszukiwarki treści. Ich zadaniem powinno być umożliwienie odbiorcom docierania do jakościowych artykułów bez konieczności prowadzenia samodzielnych poszukiwań.
Wątpliwa jakość tekstów. Jak już wcześniej wspomniano, wypowiedzi sztucznej inteligencji należy poddawać weryfikacji. Wystarczy wyobrazić sobie sytuację, w której programy AI tworzą nadmiar treści, jakie są następnie publikowane w magazynach naukowych. Pytanie brzmi, kto będzie czytał te teksty i w jaki sposób oddzielić ziarna od plew? Ludzie już teraz czytają coraz mniej, więc przepełnienie Internetu contentem nie brzmi najlepiej.

Czy ChatGPT będzie motorem napędowym rewolucji AI w nauce?

W poprzednich tekstach sporo powiedziano już na temat narzędzia ChatGPT, które w 2023 roku stało się swoistym synonimem sztucznej inteligencji. Nie sposób zatem pominąć kwestii zastosowania tej implementacji AI w zakresie zmian, jakie obserwujemy w świecie naukowym. Popularność, jaką cieszy się ChatGPT, może sugerować, że dla wielu osób pozostanie ważnym narzędziem pracy w nadchodzących latach.

Sztucznej inteligencji należy jednak używać z rozwagą, będąc świadomym zarówno jej zalet, jak i również wad. Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, mogą okazać się pomocne nie tylko w generowaniu treści. Narzędzia tego typu są w stanie podawać definicje i objaśnienia nawet złożonych pojęć naukowych. Ponadto programy te można wykorzystywać do budowy hipotez badawczych, jak też pytań, na bazie których rozwijać można dalszą treść artykułu.

Zapytany o swoje ograniczenia, sam ChatGPT wymienia następujące elementy:

Brak aktualności.
Brak źródeł.
Błędy i nieprecyzyjności.
Ograniczona specjalizacja.
Brak krytycznego myślenia.
Językowa forma publikacji naukowych.
Możliwość plagiatu.

Warto o tym pamiętać, ponieważ technologia ta nadal pozostaje w fazie rozwoju. Słabsze strony narzędzi AI mogą powodować znaczne niedociągnięcia w pracy, jeśli zapomni się o czynniku ludzkim. Niezależnie od tego, jak zaawansowana jest dziś sztuczna inteligencja, to człowiek powinien pozostawać odpowiedzialny za swoje własne treści.

Czy AI zabierze nam pracę? A może stworzy nowe stanowiska?

Zgodnie z najnowszymi raportami banku Goldman Sachs, aż 300 milionów miejsc pracy jest zagrożonych z powodu boomu AI. Jednocześnie warto zauważyć, że aż 60% dzisiejszych zawodów nie istniało w roku 1940. Z drugiej strony, zmiany technologiczne od lat 80. szybciej wypierają pracowników z rynku, niż tworzą nowe miejsca pracy.

Wszystko to sprawia, że coraz częściej globalnie mówi się o destabilizacji rynku pracy na całym świecie. Najbardziej zagrożeni są programiści, pracownicy mediów, doradcy prawni, analitycy rynkowi, doradcy finansowi, graficy, pracownicy obsługi klienta, a nawet nauczyciele.

Z drugiej strony, rozwój sztucznej inteligencji może otwierać nowe możliwości i ścieżki kariery przed pracownikami, którzy skłonni są do większej adaptacji. Technologie AI mimo wszystko wymagają wciąż czynnika ludzkiego, a więc inżynierów uczenia maszynowego, badaczy danych i innych specjalistów IT.

Co w przypadku sfery akademickiej? Okazuje się, że coraz szersze stosowanie sztucznej inteligencji może nieść ze sobą potencjał do rozwoju miejsc pracy. Wraz z przyspieszeniem prac nad tworzeniem nowych treści, zwiększy się potrzeba weryfikacji powstających artykułów. Ktoś w końcu będzie musiał sprawdzić, jak dalece teksty pisane przez ChatGPT i inne modele językowe są wiarygodne.

Korzystać czy nie korzystać z AI w nauce? Oto jest pytanie

Choć trend sztucznej inteligencji wydaje się dość młody, należy pamiętać, że aktualna moda jest wypadkową dekad pracy nad rozwojem AI. Historia prac nad tymi technologiami sięga lat 50., więc można powiedzieć, że jesteśmy dziś świadkami tylko krótkiego jej fragmentu. Kolejne lata mogą zatem przynieść jeszcze bardziej dynamiczny rozkwit pracy robotów.

Dysonans poznawczy związany z wykorzystaniem AI w świecie akademickim powoduje podziały w społeczeństwie naukowym. Ewentualne bazowanie na usługach sztucznej inteligencji może być podszyte wątpliwościami etycznymi. Pozostaje bowiem pytanie, czy treści pisane błyskawicznie przez maszynę mogą dorównać skrupulatnej pracy badawczej naukowców? Również takie rozważania są dziś tematem debat.

Wydaje się, że ewentualne sięgnięcie po narzędzia AI w artykułach naukowych powinno być kwestią osobistą każdego autora. Warto pamiętać, że nowoczesne technologie powstają po to, aby ułatwiać życie naukowcom. Dopóki korzysta się z nich z głową, wówczas problem moralny nie powinien mieć miejsca.

AI w nauce: podsumowanie

Chcąc podsumować naszą serię tekstów na temat AI w artykułach naukowych i świecie akademickim, należy zauważyć, że narzędzia te już teraz mają ogromny wpływ na pracę badawczą. Choć technologie te wciąż są dalekie od doskonałości, to jednak eksperci są zdania, że ich znaczenie w przyszłości będzie tylko rosło. Nie należy zapominać, iż używanie dużych modeli językowych oraz różnego rodzaju aplikacji do badań, pisania czy edycji tekstu ma zarówno mocne, jak i słabe strony.

Jak wiadomo, potencjał AI w nauce i nie tylko jest niezrównany, a technologia ta będzie się stale rozwijać. Ostatecznie decyzja o wprowadzeniu narzędzi tego typu do swojej pracy badawczej powinna być jednak dobrze przemyślana. Warto zachować umiar, opierając się na zdolności do krytycznej oceny wyników oraz wiarygodności publikacji.