Sztuczna inteligencja może ograniczać kreatywność naukowców

Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję mają coraz większy wpływ na współczesną naukę, oferując młodym naukowcom szansę na dynamiczny rozwój kariery i osiąganie wpływowych pozycji. Zgodnie z wynikami najnowszego badania, zastosowanie AI w analizie danych i modelowaniu może znacząco zwiększyć szanse naukowców na sukces w ich dziedzinach. Jednakże, jak wynika z tych badań, korzyści dla poszczególnych badaczy mogą jednocześnie prowadzić do pewnych strat dla nauki jako całości.

Wpływ AI na naukę – przegląd badania

Naukowcy z Uniwersytetu Chicagowskiego oraz Uniwersytetu Tsinghua w Chinach przeanalizowali blisko 68 milionów publikacji naukowych z sześciu różnych dziedzin nauki (z wyłączeniem informatyki). Zauważono, że prace, w których wykorzystywano techniki AI, były częściej cytowane. Jednak ten wzrost popularności wiązał się z nieoczekiwanym skutkiem: publikacje te skupiały się na węższym spektrum tematów i stawały się bardziej powtarzalne.

W praktyce oznacza to, że im więcej naukowców wykorzystuje technologie AI, tym bardziej koncentrują się na problemach, które można rozwiązać za pomocą istniejących, dużych zestawów danych. W efekcie mniej uwagi poświęca się fundamentalnym pytaniom, które mogłyby prowadzić do odkrycia zupełnie nowych obszarów badawczych.

AI jako narzędzie sukcesu – szanse i wyzwania

James Evans, współautor badania i dyrektor Knowledge Lab na Uniwersytecie Chicagowskim, podkreśla ogromne znaczenie AI w podnoszeniu konkurencyjności naukowców. „AI dramatycznie zwiększa zdolność ludzi do utrzymania się i rozwijania w systemie naukowym. To różnica między prosperowaniem a przetrwaniem w konkurencyjnym środowisku badań” – stwierdził Evans.

Z analizy danych wynika, że naukowcy wykorzystujący AI publikowali średnio o 67% więcej prac rocznie, a ich publikacje były cytowane ponad trzy razy częściej niż te, które nie korzystały z technologii AI. W szczególności młodzi badacze, którzy stosowali sztuczną inteligencję, mieli o 32% większe szanse na objęcie roli lidera zespołu badawczego i osiągali ten etap kariery znacznie szybciej w porównaniu z kolegami, którzy nie korzystali z tych narzędzi. Dla wielu z nich AI stało się kluczowym czynnikiem, który pomógł im uniknąć rezygnacji z kariery naukowej.

Skutki uboczne popularności AI w badaniach

Pomimo tych korzyści, szersze stosowanie AI wywołuje obawy dotyczące wpływu na różnorodność i innowacyjność w nauce. Badania wykazały, że publikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję pokrywały o 5% mniejszy zakres tematyczny w porównaniu do tych, które nie korzystały z AI. Oznacza to, że naukowcy coraz częściej koncentrują się na „gorących tematach”, które już wcześniej były przedmiotem licznych badań.

Dodatkowo, w kategorii badań wspieranych przez AI dominowały tzw. „supergwiazdy” – 80% wszystkich cytowań w tej grupie dotyczyło 20% najbardziej cytowanych prac, a aż 95% cytowań odnosiło się do 50% najbardziej popularnych publikacji. To oznacza, że prawie połowa badań wspieranych przez AI była rzadko cytowana lub niemal zapomniana. Co więcej, takie badania inspirowały o 24% mniej zróżnicowanych kolejnych prac naukowych w porównaniu z badaniami prowadzonymi bez udziału AI.

„Samotne tłumy” w badaniach naukowych

Autorzy badania, w tym Fengli Xu, Yong Li i Qianyue Hao, wskazują, że koncentracja na wąsko określonych tematach prowadzi do powstawania „samotnych tłumów” – zjawiska, w którym badania stają się coraz bardziej odizolowane i mniej różnorodne. Taka sytuacja zmniejsza innowacyjność i zakres wiedzy naukowej, prowadząc do powielania tych samych pomysłów i ograniczenia postępu w nauce.

AI a przyszłość nauki

James Evans zauważa, że podobny efekt zaobserwowano już wcześniej, gdy czasopisma naukowe przeniosły się do internetu. W badaniu z 2008 roku, opublikowanym w czasopiśmie „Science”, ukazał, że cyfryzacja wydawnictw naukowych zmieniła sposób, w jaki badacze korzystają z literatury naukowej – cytowano mniej prac, skupiając się na węższym kręgu czasopism i bardziej aktualnych badaniach.

Chociaż Evans sam jest entuzjastą technologii AI, podkreśla, że konieczne jest zachowanie równowagi. Sztuczna inteligencja i internet przyniosły nauce ogromne korzyści, jednak wyniki jego najnowszych badań sugerują, że instytucje finansujące badania naukowe, korporacje oraz uniwersytety powinny zastanowić się nad zmianą systemu motywacyjnego dla naukowców. Kluczowe jest promowanie prac, które nie tylko wykorzystują najnowsze narzędzia, ale także otwierają nowe przestrzenie badawcze dla przyszłych pokoleń.

Wyzwanie dla przyszłych pokoleń naukowców

„Potrzebujemy większej wyobraźni” – podsumował Evans. Zachęca on do spowolnienia procesu całkowitego przesuwania zasobów na badania związane z AI, aby nadal wspierać alternatywne podejścia i tradycyjne metody badawcze. W ten sposób nauka może zachować swoją różnorodność i zdolność do odkrywania przełomowych rozwiązań, które będą miały znaczenie dla kolejnych pokoleń.